我们常见的数据库性能优化就是SQL语句优化,确实SQL优化是开发者接触到最多的也是最常有的优化手段。作为开发人员我们接触最多的也就是SQL语句的优化,SQL语句的优化除了调整SQL语句外更多的是通过添加索引来加速查询,表结构(合理设计字段、拆分字段到其它表、分表等)的优化也是我们优化的主要手段。
在MySQL中,varchar和char都是可以存储字符串的类型,并且,在设计数据表时,必须明确的指定长度!
在数据查询中,大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找,而索引本身是一种数据存储的结构,通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法,本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 , 缺一不可,所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式,这里统称为索引的类型。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
对于生产业务系统来说,慢查询也是一种故障和风险,一旦出现故障将会造成系统不可用影响到生产业务。当有大量慢查询并且SQL执行得越慢,消耗的CPU资源或IO资源也会越大,因此,要解决和避免这类故障,关注慢查询本身是关键。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
对于大多数中小型应用,最多和最明显的的性能问题应该是出自最底层的数据库,数据库的性能又很复杂,SQL优化,索引等等,
索引是什么?为什么要有mysql 索引,解决了什么问题,其底层的原理是什么?为什么使用B+树做为解决方案?用其他的像哈希索引或者B树不行吗?
学完数据库基础知识,要想更深入地了解数据库,就需要学习数据库进阶知识,今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
首先,索引(Index)是什么?如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构,你可能会有点懵逼。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章:一个几乎每个系统必踩的坑儿:访问数据库超时,最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述,但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线,慢 SQL 吃光数据库资源之后,再找出慢 SQL 来改进,那样就晚了。那么,怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢?
一、慢查询日志介绍 许多存储系统(例如MySQL)提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息记录下来,Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求,用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步:发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间,所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
session 视图和 processlist 视图基本一样,只是把后台线程过滤掉。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。如果超过了,性能就会下降得比较厉害。
据Bleeping Computer报道,至少有360万台MySQL服务器已经暴露在互联网上,这意味着这些服务器已经全部公开且响应查询。毫无疑问它们将成为黑客和勒索攻击者最有吸引力的目标。
查询优化器的任务是发现执行 SQL 查询的最佳方案。大多数查询优化器,要么基于规则、要么基于成本。
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
MYSQL CTE 是8.0 引入的SQL 查询的一种功能,通过CTE 可以将复杂的SQL 变得简单,便于分析和查询. 其中CTE 有一种功能递归, 并且牵扯到递归就会有一个问题的提出,就是无限递归的问题.
explain select * from user where age = 20 and phone = '18730658760' and pos = 'cxy';
值列表中需要为表的每一个字段指定值,并且值的顺序必须和数据表中字段定义时的顺序相同。
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数(强调的是记录数,而不是记录本身,因为读锁的锁粒度是记录自身,而不是整张表)不一样。
MySQL 8.0.31于10月11日正式发布,让我们快速浏览一下这一版本有哪些改进内容。
在 MySQL 的众多存储引擎中,InnoDB 是最常用的存储引擎,也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中,我们以 InnoDB 为例,介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
9、找回mysql服务器root密码的很重要的一步是跳过权限表的检查启动mysql,该命令是(D)(2分)
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗?MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT,接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
当面试官问:"网站高并发怎么做?"时,该怎么回? 在高并发下,我们(初级程序员)能做什么? 一:mysql方面 mysql方面,我们主要要从以下几点去考虑: 1:索引 mysql其实没有想象中的那
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
注意:ClickHouse并非无所不能,查询语句需要不断的调优,可能与查询条件有关,不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
在往MySQL存入emoji表情😲😳时,一直出错,无法导入。后来找到办法 -- 通过把 utf8 改成 utf8mb4 就可以了,并没有深究. 嗯?他本身不就是utf8编码么!那我当时还改个锤子? 难道,MySQL的utf8不是真正的UTF-8编码吗??! 卧槽这。。MySQL有bug! 带着疑问查询了很多相关材料,才发现这竟然是MySQL的一个历史遗留问题~~ 我笑了,没想到这么牛B的MySQL也会有这段往事。 一、报错回顾 将emoji文字直接写入SQL中,执行 insert 语句报错; INSERT
优化设计不良或索引不佳的架构能把性能提升几个数量级。如果需要高性能,就必须运行特定的查询设计架构和索引,还要评估不同类型查询的性能要求,因为更改某个查询或架构的一部分会对其他部分造成影响。例如,为了加快数据读取而添加的索引会减慢更新的速度。 选择优化的数据类型 遵循以下原则有助于更好的选择合适的数据类型 更小通常更好 更小的数据类型通常更快,因为他们使用更少的磁盘空间,内存和cpu缓存,而且需要的cpu周期更少 简单就好 越简单的数据类型,需要的cpu周期就越少。例如,比较整数的代价小于比较字符,因为字符集
在数据库设计中,选择合适的数据类型对于确保数据的有效存储和查询效率至关重要。对于需要存储文本信息的场景,我们常会使用VARCHAR类型。 然而,对于不同语言的字符,VARCHAR所能存储的数量会有所不同。
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
方法一: 全局变量设置,将 slow_query_log 全局变量设置为“ON”状态 mysql> set global slow_query_log='ON'; 设置慢查询日志存放的位置 mysql> set global slow_query_log_file='/usr/local/mysql/data/slow.log'; 查询超过1秒就记录 mysql> set global long_query_time=1;
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
改了数据库编码、系统编码以及表字段的编码格式 → *utf8mb4*之后,就可以了:
对于当前数据库的监控方式有很多,分为数据库自带、商用、开源三大类,每一种都有各自的特色;而对于 mysql 数据库由于其有很高的社区活跃度,监控方式更是多种多样,不管哪种监控方式最核心的就是监控数据,获取得到全面的监控数据后就是灵活的展示部分。
说明:下面所说的存储都是指在MySQL上的存储,暂时不考虑mongodb、ES这些,毕竟引入新的数据库,会让系统更加复杂。
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
在查询计数已成为问题的情况下,它们在另一个表中构建了计数,以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
改了数据库编码、系统编码以及表字段的编码格式 → utf8mb4 之后,就可以了:
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
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