1.数据类型优化 2.创建高性能索引 3.架构底层配置方面 4.硬件 慢查询: 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句) 3.优化慢查询…
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到底该不该使用存储过程   看到<阿里巴巴java编码规范>有这样一条 关于这条规范,我说说我个人的看法 用不用存储过程要视所使用的数据库和业务场景而定的,不能因为阿里巴巴的技术牛逼,就视他们的手册里的每一项规范为圣经, 盲目的去遵循. 对于手册中的这项规范,我觉得使用MySQL的程序员认同占多数, 而使用SQL Server的程序员反对占多数. 原因在于MySQL对SQL编程和复杂查询性能优化的支持实在太烂.不过从手册的上下文来判断这条规范应该就是针对MySQL的. 记得MySQL支持存储过…
mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时…
6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…
查询性能优化 1. 为什么查询速度会慢? 1). 如果把查询看作是一个任务,那么它由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行次数,要么让子任务运行的更快. 2). 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端,到服务器端,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中"执行"可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括 大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后…
查询mysql的操作信息 show status -- 显示全部mysql操作信息 show status like "com_insert%"; -- 获得mysql的插入次数; show status like "com_delete%"; -- 获得mysql的删除次数; show status like "com_select%"; -- 获得mysql的查询次数; show status like "uptime";…
对于高性能数据库操作,只靠设计最优的库表结构.建立最好的索引是不够的,还需要合理的设计查询.如果查询写得很糟糕,即使库表结构再合理.索引再合适,也无法实现高性能.查询优化.索引优化.库表结构优化需要齐头并进,一个不落. 6.1 为什么查询速度会慢 通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:从客户端>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>返回结果给客户端.其中执行可以认为是整个生命周期中最重要的阶段,这其中包括了大量为了检索…
查询优化,索引优化,库表结构优化需要齐头并进,一个不能落. 为什么查询速度会慢 在阐释编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要的是响应时间.如果把查询看做是一个任务的话,那么它由一系列子任务构成,每个子任务都会消耗一定的时间.如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少任务的查询次数.通常来说,查询的生命周期大致可以按照顺序来看:冲客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以任务是整个生命周期的重要极端,这其中包括…
本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.…