高性能MySql进化论(一):数据类型的优化_上

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高性能MySql进化论(一):数据类型的优化_上

在数据库的性能调优的过程中会涉及到很多的知识,包括字段的属性设置是否合适,索引的建立是否恰当,表结构涉及是否合理,数据库/操作系统的设置是否正确…..其中每个topic可能都是一个领域. 在我看来,在数据库性能提升关键技术中,对字段的优化难度相对较低且对性能的影响也非常的大.由于Mysql支持的数据类型比较多,且每个类型都有其独特的特性,但是有时候在选择一个具体的数据类型时,往往都是随意的选择一个能用的类型,而不会考虑到这个类型是否是最优的.在具体的类型描述之前,先来看一些针对数据类型选择的主…

高性能MySql进化论【转】

高性能MySql进化论(十二):Mysql中分区表的使用总结 http://binary.duapp.com/category/sql 当数据量非常大时(表的容量到达GB或者是TB),如果仍然采用索引的方式来优化查询,由于索引本生的消耗以及大量的索引碎片的产生,查询的过程会导致大量的随机I/O的产生,在这种场景下除非可以很好的利用覆盖索引,否则由于在查询的过程中需要根据索引回数据表查询,会导致性能受到很大的影响,这时可以考虑通过分区表的策略来提高查询的性能. 不同的数据库管理系统对分区的实现可能…

高性能MySql进化论(十一):常见查询语句的优化

总结一下常见查询语句的优化方式 1 COUNT 1. COUNT的作用 · COUNT(table.filed)统计的该字段非空值的记录行数 · COUNT(*)或者是COUNT(not nullable field) 统计的是全表的行数如果要是统计全表记录数,COUNT(*)效率会比COUNT(not nullable field)要高一点 2. MYISAM的COUNT 一般执行COUNT操作时需要扫描大量的记录,但是在My…

高性能MySql进化论(九):查询优化器常用的优化方式

1 介绍 1.1 处理流程当MYSQL 收到一条查询请求时,会首先通过关键字对SQL语句进行解析,生成一颗“解析树”,然后预处理器会校验“解析树”是否合法(主要校验数据列和表明是否存在,别名是否有歧义等),当“解析树”被认为合法后,查询优化器会对这颗“解析树”进行优化,并确定它认为最完美的执行计划. 1.2 衡量标准 MYSQL查询优化器衡量某个执行计划是否完美的标准是“使用该执行计划时的成本”,该成本的最小单位是读取一个4K数据页的成本. 下面图中的数据说明,当…

MySQL Schema与数据类型的优化

选择优化的数据类型: 1. 更小的通常更好: 一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘,内存和cpu缓存,并且处理时需要的cpu周期也更少. 2. 简单就好简单的数据类型操作通常需要更少的cpu周期.例如,整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型更加复杂.注:应使用mysql内建的类型存储时间和日期,而不是字符串. 3. 尽量避免null 如果查询中包含可为null的列,对Mysql来说更难优化,因为…

高性能MySql进化论(四):Summary,Cache,Counter表的使用

在实际的应用中,往往会定期的对一个周期内的系统数据进行统计分析.例如某购物网站定期的统计商品在一个月/年期内的销售情况,如果采用扫描所有相关表的方式在某个时间点进行统计分析, 由于数据量很大,以及表结构的复杂,性能可能会是很大的问题.针对这种情况可以通过使用Summary,Cache,Counter 数据表的方式来提高分析的效率. Summary 可以理解为通过定期执行Group By 语句得到的表.例如系统要求月底的时候需要统计出每个商品的销售情况(销售数量,购买次数,总金额 …),为了达到这…