http://www.169it.com/article/3219955334.html     sql语句使用基本原则: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引而进行全表扫描,如: select id... sql语句使用基本原则: 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…
一则清理MySQL大表以释放磁盘空间的案例 一.基本情况: 1.dbtest库554G,先清理st_online_time_away_ds(37G)表的数据,保留半年的数据: 1)删除的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_time_away_ds where tdate < '2017-08-01';(记录数为:462171894) 2)保留的数据:select count(1),tdate from dbtest.st_online_t…
一次mysql多表查询(left jion)优化案例 在新上线的供需模块中,发现某一个查询按钮点击后,出不来结果,找到该按钮对应sql手动执行,发现需要20-30秒才能出结果,所以服务端程序判断超时,故先不显示结果 以下是对这条查询的优化记录 1 数据库配置 数据库配置:4C8G 主表数据:3W+ 2 sql语句 提取sql语句,简化如下 SELECT taba.id, taba.title, taba.type, taba.end_time, tabb.username, tabc.orgna…
本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用…
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC…
摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD…
一个MySQL 5.7 分区表性能下降的案例分析 原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/216803 前言 希望通过本文,使MySQL5.7.18的使用者知晓分区表使用中存在的陷阱,避免在该版本上继续踩坑.同时通过对源码的分享,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用. 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多.包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进…
在日常工作中,经常会遇到历史大表从主库上迁移到备份机,以便腾出主库空间,那么如果你直接drop table 后,可能会引起数据库抖动,连接数升高等问题,从而影响业务. 那么用一个小技巧,即可轻松平滑的从主库上删除历史大表. 1.创建一个硬链接,在drop table 表时,"欺骗"MySQL已经删除完毕. ln test.ibd test.ibd.hdlk 2.这个时候不要直接rm test.ibd.hdlk,这样会引起磁盘IO转速上升,MySQL会发生性能抖动. 我们这里写一个脚本,…
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…