索引与优化like查询 1. like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2. like keyword%    索引有效. 3. like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. ====================================================================1. 使用下面的函数来进行模糊查询,如果出现的位置〉0,表示包含该

1.优化数据类型 MySQL中数据类型有多种,如果你是一名DBA,正在按照优化的原则对数据类型进行严格的检查,但开发人员可能会选择他们认为最简单的方案,以加快编码速度,或者选择最明显的选择,因此,你可能面临的都不是最佳的选择,如果可能的话,你应该尝试以通用准则来改变这些决定. (1)避免使用NULL NULL对于大多数数据库都需要特殊处理,MySQL也不例外,它需要更多的代码,更多的检查和特殊的索引逻辑,有些开发人员完全没有意识到,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,

1.优化数据类型 MySQL中数据类型有多种,如果你是一名DBA,正在按照优化的原则对数据类型进行严格的检查,但开发人员可能会选择他们认为最简单的方案,以加快编码速度,或者选择最明显的选择,因此,你可能面临的都不是最佳的选择,如果可能的话,你应该尝试以通用准则来改变这些决定. (1)避免使用NULL NULL对于大多数数据库都需要特殊处理,MySQL也不例外,它需要更多的代码,更多的检查和特殊的索引逻辑,有些开发人员完全没有意识到,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

1.分页查询 select * from table limit startNum,pageSize 或者 select * from table limit pageSize offset startNum 2.优化 mysql 做查询时偏移量越大,效率越低. select * from product limit 10, 20   0.016秒select * from product limit 100, 20   0.016秒select * from product limit 100

案例梳理时间:2013-9-25 写在前面的话: 在慢查优化1和2里都反复强调过 explain 的重要性,但有时候肉眼看不出 explain 结果如何指导优化,这时候还需要有一些其他基础知识的佐助,甚至需要了解 MySQL 实现原理,如子查询慢查优化. 看到 SQL 执行计划中 select_type 字段中出现“DEPENDENT SUBQUERY”时,要打起精神了! ——MySQL 的子查询为什么有时候很糟糕—— 引子:这样的子查询为什么这么慢? 下面的例子是一个慢查,线上执行时间相当夸张

开启Mysql慢查询来优化mysql 优化sql语句是优化数据库的一个很重要的方面,那么怎么发现那些耗时耗资源的sql语句呢,开启Mysql慢查询! 1.查看是否开启慢查询,默认情况下是关闭的.你的mysql最好在5.1版本以上 mysql> show variables like "%slow%"; +---------------------+--------------------------------------------------------- ---------

原文地址:http://blog.csdn.net/zhuxineli/article/details/14455029 explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 先解析一条sql语句,看出现什么内容 EXPLAINSELECTs.uid,s.username,s.name,f.email,f.mobile,f.phone,f.postalcode,f.address FROM uchome_space ASs,u

如何优化Mysql千万级快速分页,limit优化快速分页,MySQL处理千万级数据查询的优化方案

一.优化概述二.查询与索引优化分析a.性能瓶颈定位show命令慢查询日志explain分析查询profiling分析查询b.索引及查询优化三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache max_heap_t

Mysql优化_慢查询开启说明及Mysql慢查询分析工具mysqldumpslow用法讲解   Mysql慢查询开启 Mysql的查询讯日志是Mysql提供的一种日志记录,它用来记录在Mysql中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值得SQL,则会被记录到慢查询日志中.long_query_time的默认为10,意识是运行10秒以上的语句.由它来看那些SQL语句超出了我们的最大忍耐值,比如一条SQL执行超过了5秒,我们就算慢查询,我们就可以结合Explain进

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

本文基于MySQL5.7.19测试 创建四张表,pt1.pt2表加上主键 mysql> create table t1 (a1 int, b1 int); mysql> create table t2 (a2 int, b2 int); mysql> create table pt1 (a1 int, b1 int, primary key (a1)); mysql> create table pt2 (a2 int, b2 int, primary key (a2)); 向表中分

最近项目上遇到点问题,服务器出现连接超时.上次也是超时,问题定位到mongodb上,那次我修改好了,这次发现应该不是这个的问题了. 初步怀疑是mysql这边出问题了,写的sql没经过压力测试,导致用户量多的时候,出现拥堵. 好,那就来看看mysql方便的慢查询吧,来看看具体的哪些sql查询慢,从这里开始来优化下. 一:开启慢查询 先来看看慢查询日志设置的时间长度: show VARIABLES LIKE 'long%' 返回,long_query_time 指定了慢查询的阈值,即如果执行语句的时

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.

mysql统计查询count的效率优化问题 涉及到一个问题 就是 mysql的二级索引的问题,聚簇索引和非聚簇索引 引申地址:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9529489.html 有一个结论是: 采用 secondary index 查询要比用 primary key 查询来的快很多.那么,为什么用 secondary index 扫描反而比 primary key 扫描来的要快呢?我们就需要了解innodb的 clustered index[聚簇

mysql数据库优化课程---16.mysql慢查询和优化表空间 一.总结 一句话总结: a.慢查询的话找到存储慢查询的那个日志文件 b.优化表空间的话可以用optimize table sales; 1.查看慢查询日志是否开启? show variables show variables like "%quer%"; slow_query_log  | ONslow_query_log_file | mysql-slow.loglong_query_time | 10.000000

浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法 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 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.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 from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有nul

优化特定类型的查询 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊函数,有两个非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数.在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL). 如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式, 则统计的就是这个表达式有值的结果数. 因为很多人对NULL理解有可题, 所以这里很容易产生误解. COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数.当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数. 最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,

查询执行的基础 当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的.MySQL执行一个查询的过程,根据图1-1,我们可以看到当向MySQL发送一个请求时,MySQL都做了什么: 图1-1   查询执行路径 客户端发送一条查询给服务器. 服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段. 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划. MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

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,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. 在完成这些任务的时候,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(互斥等待)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