引言 优化SQL,是DBA常见的工作之一.如何高效.快速地优化一条语句,是每个DBA经常要面对的一个问题.在日常的优化工作中,我发现有很多操作是在优化过程中必不可少的步骤.然而这些步骤重复性的执行,又会耗费DBA很多精力.于是萌发了自己编写小工具,提高优化效率的想法. 那选择何种语言来开发工具呢? 对于一名DBA来说,掌握一门语言配合自己的工作是非常必要的.相对于shell的简单.perl的飘逸,Python是一种严谨的高级语言.其具备上手快.语法简单.扩展丰富.跨平台等多种优点.很多人把它称为

首先说个问题,就是这些所谓的优化其实代码标准化的建议,其实真算不上什么正真意义上的优化,还有一点需要指出的为了一丁点的性能优化,甚至在代码上的在一次请求上性能提升万分之一的所谓就去大面积改变代码习惯,搞得代码只有你看的懂,其他人需要花大量时间去理解你写的这种非常用的代码,代码这种东西,越规范越通用越好,至于有些coder所说的,这个值不值得就需要读者自己去思考了 php代码优化"建议" PHP优化对于PHP的优化主要是对php.ini中的相关主要参数进行合理调整和设置,以下我们就来看看

Mysql语句优化--索引 一.开始优化前的准备 一)explain语句 当MySql要执行一个查询语句的时候,它首先会对语句进行语法检查,然后生成一个QEP(Query Execution Plan) QEP决定了MySql从底层存储引擎获取信息的方式. 语法:explain [extended | partitions] select ...... 或者:explain tableName (此时相当与desc语句) explain select * from artist where na

总结总结自己犯过的错,网上说的与自己的Mysql语句优化的想法. 1.查询数据库的语句的字段,尽量做到用多少写多少. 2.建索引,确保查询速度. 3.orm框架自带的方法会损耗一部分性能,这个性能应该损耗的不多. 4.查询语句尽量少group by,in,not in,left join 这样的操作.一些操作数据可以用linq代替. 5.where后面的条件,尽量少用中文查询. 6.In条件,or条件,放在最后面,避免索引失效. 7.条件里的<或> 左面最好不要有计算,例:(num+num1+

有时候发现数据量大的时候查询起来效率就比较慢了,学习一下mysql语句优化的原则,自己在正常写sql的时候还没注意到这些,先记录下来,慢慢一点一点的学,加油! 这几篇博客写的都可以: https://blog.csdn.net/s1547823103/article/details/79205670 https://blog.csdn.net/u011277123/article/details/78904569 使用索引的原则: 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

Sql语句优化和索引 1.Innerjoin和左连接,右连接,子查询 A.     inner join内连接也叫等值连接是,left/rightjoin是外连接. SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id; SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM

前言 有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节,这篇文章就多一些可操作性的内容吧. 注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上

一.建立索引 1)考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 2)对于模糊查询, 建立全文索引 3)对于多主键查询,建立组合索引 二.避免陷阱 然而,一些情况下可能使索引无效: 1)在 where 子句中对字段进行表达式操作 2)在 where 子句中使用 or 来连接条件,如: 可以改为 union all 3)在 where 子句中的“=”左边进行表达式运算(可能导致无法正确使用索引) 4)在where 子句中使用参数,如: select id from t where n

优化sql:思路: 使用explan->先查询type类型看看是all还是ref,然后判断 possible_keys (显示可能应用在这张表中的索引, 一个或多个.查询涉及到的字段是若存在索引, 则该索引将被列出, 但不一定被查询实际使用) : 如果这个值没有达到预期的效果(比如说本来预料到可能使用某个索引但是这里没显示),就去查看sql语句哪里出问题了, 如果这里显示了预料的可能使用的索引,之后再去查看key :这一列,看看是否用到了索引 如果没有索引,再去查看sql语句where条件哪里出

通过 show status 命令了解各个 sql 语句的执行频率格式:Mysql> show [session | global] status;注:session 表示当前连接global 表示自数据库启动至今eg:Mysql> show status;Mysql> show global status;Mysql> show status like 'Com_%':Mysql> show global status like 'Com_%';**** 判断字段是否需要添

基础回顾: sql语句是怎么样运行的? 一般来说,客户端发送sql语句到数据库服务器——数据库服务器进行运算并返回结果——客户端显示sql语句运行结果. 在本地运行时以workbench为例,客户端为workbench,数据库服务器则是安装在本地的mysql数据库. 为什么要优化sql语句? 加快运行速度 减少数据库资源开销 在企业级数据库中sql优化是必备技能. 基础优化技能: 在查询语句中尽量减少查询语句返回结果,尤其是 SELECT*FROMXXX 来返回全部数据.只选择必要的数据,作为返

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 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:select id from t where num=03.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

1.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. 2.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. 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null值,然后这样查询: select id from

排序导致性能较慢 优化策略:1.尽量不使用排序 2.只查有索引的结果然后 内连接查询 select  bizchance0_.*  from biz_chance bizchance0_, biz_bizcustomer bizbizcust1_ where bizchance0_.uuid=bizbizcust1_.recordinfoid and bizchance0_.ispublic=1          order by bizchance0_.orderkey desc limit

1.下载:wget --no-check-certificate https://raw.githubusercontent.com/major/MySQLTuner-perl/master/mysqltuner.pl 2.chmod + x mysqltuner.pl 3.添加环境变量: export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mysql/libexport PATH=/usr/local/mysql/bin:$PATH 4.开始测试:perl mysqltuner

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. 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的.在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上.合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说: a.有大量重复值.且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by.group by 发生的列,可考虑建立集群索引; b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引, 选择度高的列

对于一个以数据为中心的应用,数据库的好坏直接影响到程序的性能,因此数据库性能至关重要.一般来说,要保证数据库的效率,要做好以下四个方面的工作:数 据库设计.sql语句优化.数据库参数配置.恰当的硬件资源和操作系统,这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小.下面我们逐个阐明:               一.数据库设计 适度的反范式,注意是适度的 我们都知道三范式,基于三范式建立的模型是最有效保存数 据的方式,也是最容易扩展的模式.我们在开发应用程序时,设计的数据库要最大程度的遵守三范式,特别是

Mysql服务优化   Mysql服务加速优化的6个阶段 硬件层面优化 操作系统层面优化 Mysql数据库层面优化 网站集群架构层面优化 安全优化 流程.制度控制优化 1.硬件层面优化 CPU          64CPU,至少2-4颗cpu,L2越大越好 MEMORY        96-128G跑3-4个实例:32-64,跑1-2个实例 DISK        SAS机械盘,数量越多越好 SSD(高并发)>sas(普通业务)>sata(线下) RAID       RAID0> RA