Innodb配置文件参数调优 ——MySQL建议采用MySQL 5.6 InnoDB存储引擎 1.内存利用方面: innodb_buffer_pool_size ☆☆☆☆☆ Innodb优化首要参数.专用的数据库服务器下需要设置成物理内存的80%大小.不要设置太大,以免因此与操作系统进行分页竞争.注意,在32位系统中,每个进程被限制在2-3.5G,因此不要设置太高. MySQL默认配置文件my-innodb-heavy-4G(中设置的是innodb_buffer_pool_size = 2G)

InnoDB表存储优化 适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间.这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法. OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片.语句的执行效果会因表的不同而不同.过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢. InnoDB表,如果主键过长(长数据列做主键,或者多个列组合做主键)会浪费很多空间.同时,二级索引也包含主键.这种情况,可以考虑创建自增列作为主键,或

8.优化 8.优化 8.1 优化概述 8.2 优化SQL语句 8.2.1 优化SELECT语句 8.2.1.1 SELECT语句的速度 8.2.1.2 WHERE子句优化 8.2.1.3 Range优化 8.2.1.4 索引合并(Index Merge)优化 8.2.1.5 引擎Pushdown条件优化 8.2.1.6 索引条件Pushdown优化 8.2.1.7 使用索引扩展 8.2.1.8 IS NULL优化 8.2.1.9 LEFT JOIN和RIGHT JOIN优化 8.2.1.10 嵌

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最近,又遇到了慢 SQL,简单的看了下,又是因为 MySQL 本身优化器还有查询计划估计不准的问题.SQL 如下: select * from t_pay_record WHERE (( user_id = 'user_id1' AND is_del = 0 )) ORDER BY id DESC LIMIT 20 这个 SQL 执行了 20 分钟才有结果.但是我们换一个 user_id,执行就很快.从线上业务表现来看,大部分用户的表现都正常.我们又用一个数据分布与这个用户相似的用户去查,还是比

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 1.测试环境 2.测试数据 GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来. InnoDB并行查询优化怎么实现的? 根据B+树的特点,可以将B+树划分为若干子树,此时多个线程

写这篇文章之前已经看过了很多数据库方面的优化内容,大部分都是加索引.使用事务.要什么select什么等等.然而,只是停留在阅读的层面上,很少有实践,因为没有遇到真实的项目,一切都是纸上谈兵.实践是检验真理的唯一标准,于是就想在数据库上测试一些性能优化的方案,比如索引之类的,但是不想使用假的数据,于是就想着能不能抓取网上的一些数据来作分析,后来自己通过PHP抓取了一些数据(查看抓取数据博文),抓了大约110W的用户数据之后,当然需要统计一下具体的数量,于是我使用了以下的SQL语句(我使用的存储引擎

Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析     Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析1 存取类型1 5         范围存取类型2 6         索引存取类型2 7         转换3 AND3 9         OR3 10    UNION3 11    NOT,<>4 12    ORDER BY4 13    GROUP BY4 存取类型 当我们评估一个条件表达

14 InnoDB存储引擎 14 InnoDB存储引擎 14.1 InnoDB说明 14.1.1 InnoDB作为默认存储引擎 14.1.1.1 存储引擎的趋势 14.1.1.2 InnoDB变成默认存储引擎之后 14.1.1.3 InnoDB表好处 14.1.1.4 InnoDB表最佳实践 14.1.1.5 InnoDB表提升 14.1.1.6 InnoDB作为默认存储引擎测试 14.1.1.7 验证InnoDB是默认存储引擎 14.1.2 检查InnoDB可用 14.1.3 关闭InnoDB

在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用.EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作.以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数.explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作. 一.MySQL 查询优化器是如何工作的MySQL 查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行.最终目标是提交 SEL

逻辑查询优化包括的技术 1)子查询优化  2)视图重写  3)等价谓词重写  4)条件简化  5)外连接消除  6)嵌套连接消除  7)连接消除  8)语义优化 9)非SPJ优化 一.子查询优化 1. 什么是子查询:当一个查询是另一个查询的子部分时,称之为子查询. 2. 查询的子部分,包含的情况: a) 目标列位置:子查询如果位于目标列,则只能是标量子查询,否则数据库可能返回类似“错误:子查询只能返回一个字段 ( [Err] 1242 - Subquery returns more than 1

有可能导致mysql优化器选择错误的执行计划的原因如下: A:统计信息不准确,mysql依赖存储引擎为其提供的统计信息来评估成本,然而有的存储引擎提供的信息是准确的,有的引擎提供的可能就偏差很大,如:innodb因为其MVCC的架构,并不能维护一个数据表的行数的精确统计. B:在执行计划中的成本估算不等同于实际执行的成本,即使统计信息精准,优化器给出的执行计划也可能不是最优的,如:有时候某个执行计划虽然需要读取更多的页,但它的实际执行成本却更小,因为如果这些页面都是顺序或者这些页面都在内存中,那

PS:上网再次看了一下数据库关于索引的一些细节...感觉自己学的东西有点少...又再次的啃了啃索引.... 学习内容: 索引查询优化... 上一章说道的索引还不是特别的详细,再补充一些具体的细节... 1.B-Tree索引... B-tree结构被称为平衡多路查找树...其数据结构为:   这就是其数据结构图...我们没必要完全的理解其中的原理..并且我也不会做过多的原理介绍...我们只需要知道数据库是以这种方式进行存储数据的就可以了... mysql> create table title -

1.引言         InnoDB 存储引擎支持以下几种觉的索引:             1.1    B+ 树索引 (平衡树索引)             1.2    全文索引             1.3    哈希索引             InnoDB 存储引擎支持的哈希索引是自适应的, InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,也就是说无法人为在表中生成哈希索引.             B+ 树索引就是传统意义上的索引,目前关系型数据库中查找最为常用和

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

Mysql查询优化器 本文的目的主要是通过告诉大家,查询优化器为我们做了那些工作,我们怎么做,才能使查询优化器对我们的sql进行优化,以及启示我们sql语句怎么写,才能更有效率.那么到底mysql到底能进行哪些优化那,下面通过以下几个方面来探讨一下: 1          常量转化 它能够对sql语句中的常量进行转化,比如下面的表达式: WHERE col1 = col2 AND col2 = 'x'; 依据传递性:如果A=B and B=C,那么就能得出A=C.所以上面的表达式mysql查询优

https://blogs.oracle.com/mysqlinnodb/ http://mysqllover.com/?p=485 •MySQL. MySQL 5.6.10 http://www.mysql.com/downloads/mysql/ •MySQL Doc. MySQL 5.6 Release Notes http://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/5.6/en/ •MySQL Doc. InnoDB Performance and Scala

0.索引结构 1).MyISAM与InnoDB索引结构比较,如下: 2).MyISAM的索引结构 主键索引和二级索引结构很像,叶子存储的都是索引以及数据存储的物理地址,其他节点存储的仅仅是索引信息.其数据物理地址相连. 3).InnoDB的索引结构 主键索引的每一个叶子存储的都是一行数据,而二级索引的每一个叶子存储的是二级索引以及主键索引,其他节点存储的仅仅是索引信息. 1.索引使用原则 1).最左前缀匹配原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止

以下的文章主要讲述的是MySQL查询优化的5个十分好用方法,熟悉SQL语句的人都清楚,如果要对一个任务进行操作的话,SQL语句可以有很多种相关写法,但是不同的写法查询的性能可能会有天壤之别. 本文列举出五个MySQL查询优化的方法,当然,优化的方法还有很多. 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,

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

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