tranlation
事务:
从失败中回复到正常状态的方法
多个应用并发访问数据库时,提供隔离方法

acid
原子性:要么成功、要么失败
一致性:数据保持“合理性”
隔离型:多个事务同时并发执行,每个事务就像各自独立执行一样
持久性:数据持久化到硬盘

使用事务的话表的引擎为innodb引擎

默认是开启自动提交事务

engine:
存储引擎是基于表的
myisam: 不支持事务、表级锁、全文索引、奔溃恢复不好
innodb: 支持事务、行级锁、全文索引(5.6+)、奔溃恢复好

update table set id = 3 where name like 'a%';
更新行数不确定、此时采用表级锁

总结:一般来说myisam是适合不需要事务的时候:做很多count计算
innodb是适合要去事务,可靠性要求高的
推荐使用innodb

index

sql优化方案:
一、开启慢查询日志
第一步:show variables like '%slow%';
第二步:set slow_query_log = on;
slow_query_log_file:慢日志文件,只存放慢查询sql

show variables like '%long%';
long_query_time 10.00000s

第三步:set long_query_time = 0.4; 设置慢查询时间标准
注:重启mysql服务,配置会被恢复到默认。
永久生效方法,要在配置文件my.cnf中进行配置

执行sql,查找slow_query_log_file中执行慢的sql
分析:
mysql> explain select * from test where username = 'user799999';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | test | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 798401 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-------------+

mysql> explain select * from test where id = '0799999';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | test | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+

possible_keys:可能用到的索引
key:实际用到的索引
rows:扫描的行数

mysql> show variables like '%profiling%';
+------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------------+-------+
| have_profiling | YES |
| profiling | OFF |
| profiling_history_size | 15 |
+------------------------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> set profiling = on;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show profiles;
Empty set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select * from test where username = 'user799999';
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
| id | username | password | servnumber | createtime |
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
| 0799999 | user799999 | | 18111818911 | 2020-01-13 22:31:18 |
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
1 row in set (0.31 sec)

mysql> select * from test where id = '0799999';
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
| id | username | password | servnumber | createtime |
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
| 0799999 | user799999 | | 18111818911 | 2020-01-13 22:31:18 |
+---------+------------+----------+-------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> show profiles;
+----------+------------+--------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+--------------------------------------------------+
| 1 | 0.31259775 | select * from test where username = 'user799999' |
| 2 | 0.00039600 | select * from test where id = '0799999' |
+----------+------------+--------------------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show profile cpu,block io for query 1;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting | 0.000084 | 0.000050 | 0.000027 | 0 | 0 |
| checking permissions | 0.000010 | 0.000006 | 0.000003 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000029 | 0.000019 | 0.000010 | 0 | 0 |
| init | 0.000035 | 0.000023 | 0.000012 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000010 | 0.000006 | 0.000003 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000011 | 0.000008 | 0.000004 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000020 | 0.000012 | 0.000007 | 0 | 0 |
| preparing | 0.000018 | 0.000013 | 0.000006 | 0 | 0 |
| executing | 0.000005 | 0.000003 | 0.000002 | 0 | 0 |
| Sending data | 0.312217 | 0.307165 | 0.000000 | 0 | 0 |
| end | 0.000026 | 0.000017 | 0.000000 | 0 | 0 |
| query end | 0.000014 | 0.000013 | 0.000000 | 0 | 0 |
| closing tables | 0.000012 | 0.000012 | 0.000000 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000028 | 0.000028 | 0.000000 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000064 | 0.000065 | 0.000000 | 0 | 8 |
| cleaning up | 0.000015 | 0.000015 | 0.000000 | 0 | 0 |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+

查看性能详情是否开启
show variables like '%profiling%';
开启性能记录功能
set profiling = on;
查看性能的记录
show profiles;
show profile cpu,block io for query 4;

优化小建议:
查询* 与查询单个字段 查看性能
1、尽量避免使用select * from,尽量精确到想要的结果字段
查询两个条件 用or连接 查看执行计划
2、尽量避免使用or
3、加上limit 限制行数
4、使用like时,%放在前面是会使索引失效 查看执行计划
查询条件字段类型varchar,但条件值类型int时,会进行类型转换 查看执行计划
5、注意条件字段类型的转换会使索引失效

mysql-sql分析策略及优化的更多相关文章

  1. mysql索引使用策略及优化

    原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化(Schem ...

  2. mysql 索引使用策略及优化

    索引使用策略及优化 MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization).本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴.本章的内 ...

  3. MySQL SQL分析(SQL profile)

    分析SQL优化运营开销SQL的重要手段.在MySQL数据库.可配置profiling参数启用SQL分析.此参数可以在全局和session水平集.级别则作用于整个MySQL实例,而session级别紧影 ...

  4. mysql sql 分析

    一.SQL 执行时间分析通过找到执行时间长的 SQL 语句,可以直观的发现数据层的效率问题. 1.通过 show processlist 来查看系统的执行情况mysql> show proces ...

  5. Mysql sql语句技巧与优化

    一.常见sql技巧 1.正则表达式的使用 2.巧用RAND()提取随机行 mysql数据库中有一个随机函数rand()是获取一个0-1之间的数,利用这个函数和order by一起能够吧数据随机排序, ...

  6. MySQL定期分析检查与优化表

    定期分析表   ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name]   本语句用于分析和存储表的关键字分布.在分析期间,使 ...

  7. mysql sql 百万级数据库优化方案

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...

  8. SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划与笛卡尔积

    SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划 作者 Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 首先我们先创建一个数据库,数据库中分别写三张表来存储数据; course: ...

  9. SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划与Type级别详解

    type索引类型.类型 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 注:看此文章前,需要有一定的Mysql基础或观看上一篇文章,该文章传送门: https://www.cnblo ...

随机推荐

  1. 自动驾驶定位算法-直方图滤波(Histogram Filter)定位

    1.直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于:它把整个状态空间dom(x(t))切分为互不相交的部分\(b_1.b_2....,b_{n-1}\),使得: 然 ...

  2. IIS在已有站点上->添加应用程序命令

    已有站点:HTTP80 %systemroot%\system32\inetsrv\APPCMD ADD APP /SITE.NAME:"HTTP80" /path:/Redire ...

  3. 纪中21日c组T1 1575. 二叉树

    1575. 二叉树 (File IO): input:tree.in output:tree.out 时间限制: 1000 ms  空间限制: 262144 KB  具体限制   Goto Probl ...

  4. cf1037E

    题解:考虑逆序处理询问,用一个set来维护能去的人,每次减少边的时候,维护一下这个set就可以,具体看代码 int main(){ int n, m, k; cin >> n >&g ...

  5. [USACO19OPEN]Valleys P

    题意 洛谷 做法 用并查集维护区域,剩下的就只用判是否有洞就好了 然后手玩出一个结论:凸角为\(+1\),凹角为\(-1\),和为\(sum\),洞数\(h\),满足\(sum=4-4h\) 位置\( ...

  6. 【sklearn】Toy datasets上的分类/回归问题 (XGBoost实践)

    分类问题 1. 手写数字识别问题 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() # 加载手写字符识别数据集 X = d ...

  7. Wannafly Winter Camp 2020 Day 7A 序列 - 树状数组

    给定一个全排列,对于它的每一个子序列 \(s[1..p]\),对于每一个 \(i \in [1,p-1]\),给 \(s[i],s[i+1]\) 间的每一个值对应的桶 \(+1\),求最终每个桶的值. ...

  8. MySQL 8 服务器选项配置

    查看服务器使用的默认命令选项和系统变量: mysqld --help --verbose 查看服务器当前运行时使用的系统变量和状态变量: mysql> SHOW VARIABLES; mysql ...

  9. BFS和队列

    深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是基本的暴力技术,常用于解决图.树的遍历问题. 首先考虑算法思路.以老鼠走迷宫为例: (1):一只老鼠走迷宫.它在每个路口都选择先走右边,直到碰壁无法继续 ...

  10. C#实例之简单聊天室(状态管理)

    前言        状态管理是在同一页或不同页的多个请求发生时,维护状态和页信息的过程.因为Web应用程序的通信协议使用了无状态的HTTP协议,所以当客户端请求页面时,ASP.NET服务器端都会重新生 ...