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

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

一. 优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候.磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

MySQL索引介绍 聚集索引(Clustered Index)----叶子节点存放整行记录辅助索引(Secondary Index)----叶子节点存放row identifier-------InnoDB:primary key-------书签查找(bookmark lookup)-------查找代价大B+树的高度----3~4层   http://www.oicto.com/mysql-explain-show/ 目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令

一.优化分类 二.测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库. 三.使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志.第二个,慢查询日志存储位置.第三个,没有使用索引的也会记录到慢查询日志中.第四个,超过1秒之后的查询记录到慢查询日志中(通常设置100ms). 3.1.分析慢查询日志文件 3.1.1 tail命令 tail -50 /home/mysql/sql_log/mysql_slow.log,输入文件中的尾部内容,即末尾50行数据. 我们抽出其中一条

目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2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 m

​http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_58391.htm   [为查询缓存优化你的查询] 像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的.所以,你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数,从而开启缓存.     [EXPLAIN 你的 SELECT 查询] 使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的.   [当只要一行数据时使用 LI

1.MySQL性能优化包括查询速度优化.数据库结构优化.数据库服务器优化等. 优化的切入点:合理的结构设计.表结构.索引.查询语句. 2.show status查询数据库的性能参数 show status like 'value'; value: Connections=>连接MySQL服务器的次数 Uptime=>MySQL服务器的上线时间 Slow_queries=>慢查询的次数 Com_select=>查询操作的次数 Com_insert=>插入操作的次数 Com_up

「为什么写」 一直想写数据库相关的文章,最直接的原因是数据库这块我们工作中每天都会用到,也是面试求职绕不开的话题,无论你是何种测试,优秀的数据库能力都会非常加分,最近我在总结数据库性能优化这块内容,性能这块就如庖丁解牛,首先你需要知道牛的全貌,筋脉布局,才能解之,今天这篇文章,也先从全局的角度来看数据库性能优化这件事. 「管中窥豹」 我们常常听到一句话,性能优化皆io,可以认为性能优化的核心思想就是减少io操作,之前和一同学聊天,发现不少人认为减少io就是减少磁盘操作,这其实很不全面,Cpu->

MySQL数据库优化主要涉及两个方面,一方面是对SQL语句优化,另一方面是对数据库服务器和数据库配置的优化. 数据库优化 SQL语句优化 为了更好的看到SQL语句执行效率的差异,建议创建几个结构复杂的数据表,多导入一些数据进行测试,看到的效果比较直观. 尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失效. 优化前SELECT * FROM t WHERE YEAR(d)>=2011; 优化后SELECT * FROM t WHERE d>='2011-01-01'; 使用JOIN时,应该用小结果集驱动

记得在做项目的时候, 听到过一句话, 尽量不要使用子查询, 那么这一篇就来看一下, 这句话是否是正确的. 那在这之前, 需要介绍一些概念性东西和mysql对语句的大致处理. 当Mysql Server的连接线程接收到Client发送过来的SQL请求后, 会经过一系列的分解Parse, 进行相应的分析, 然后Mysql会通过查询优化器模块, 根据该Sql所涉及到的数据表的相关统计信息进行计算分析. 然后在得出一个Mysql自认为最合理最优化的数据访问方式, 也就是我们常说的"执行计划",

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, Sql 代码 : 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 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

通过show status命令了解各种SQL的执行频率 MySQL客户端连接成功后,通过使用show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息: 其中的session来表示当前的连接的统计结果,global来表示自数据库启动至今的统计结果,默认是session级别的. show status 常用命令: show status like 'com_%'; 其中com_xxx表示xxx语句所执行的次数: 重点注意com_select, com_insert, co

1. 多表连接类型 1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用','  如: SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table2 SELECT * FROM table1,table2 由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,会非常慢.一般使用LE

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

使用MySql查询缓存(query_cache_size) 在MySql中查询缓存的原理: 其实是MySql创建了一个临时的空间叫Qcache(这个空间生成在MySql的编译器内存中),这个空间的大小是用字节大小来计算的,所以缓存多少数据可以根据需求进行调节.如果是第一次查询,则从硬盘找查找并返回结果,如果有记录返回Qcache会记录查找到的结果,当用户发出第二次查询,MySql就会询问Qcache是否已经存在了这个查询.如果存在则从Qcache中返回查询结果,如果不存在则又一次从硬盘中查找结果

mysql如何执行关联查询与优化 一.前言 在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱. 二.mysql如何执行关联查询 mysql关联执行的策略很简单:mysql对任何关联都执行嵌套循环关联操作.即:mysql先在一个表中循环取出单条数据,然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行,依次

##############总结########## 数据库中专门帮助用户快速找到数据的一种数据结构 类似于字典的目录的索引 索引的作用:约束和加速查找 工作原理: b+树形结构 最上层是树根,中间是树枝,最下面是叶子节点(真实数据) 先找根节点: 存枝节点 索引的空间位子 : 然后根据枝节点的空间位子,来找叶子节点的真实数据 常见的几种索引: 普通索引 唯一索引 主键索引 联合索引(多列) -联合主键索引 -联合唯一索引 -联合普通索引 无索引:从前往后一条一条查询 有索引:创建索引的本质,就

6  查询性能优化 6.1为什么查询会变慢 这里说明了的查询执行周期,从客户端到服务器端,服务器端解析,优化器生成执行计划,执行(可以细分,大体过程可以通过show profile查看),从服务器端返回客户端结果. 而执行部分作为最重要的一环,需要做的事情比较多,而不合适的query往往让执行过程做了不必要的操作,或者不能使用更优秀的底层数据结构,从而用时更久. 6.2慢查询基础:优化数据访问 访问数据量多大,超过实际所需是慢查询的一个原因.导致这种情况的原因大致有两个 1.应用程序向mysql