在以前的博客中陆续记录了有关查询效率方面的文章.今天在整理一下,写上自己的一些心得记录如下:常见查询慢的原因常见的话会有如下几种:1.没有索引或没有用到索引.PS:索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高.如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录 即可迅速得到目标记录所在的位置.如果表有10

这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

出处:http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从exp

这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

-- 问题1 tablename使用主键索引反而比idx_ref_id慢的原因EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (idx_ref_id)EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(id) FROM dbname.tbname FORCE INDEX (PRIMARY) 原因:可以看到走主键索引的时候效率比较差.那么是为什么呢.平时我们检索一列的时候,基本上等值或范围查询

背景 有个项目使用的mysql数据库,第一次查询很慢,大约15s左右出结果,再次查询就很快了. 分析 后面变快的原因是mysql有缓存机制,但是过上一段时间不使用缓存会过期,我个人测了一下2~3分钟一班不会过期,6~7分钟就普遍过期了. 所以,是不是可以通过定时刷新查询语句,来保持缓存的有效性呢? 测试了一下,是可以的. 解决方案 考虑到该项目本身查询语句是固定的,大概10条,所以采取了一个取巧的解决方案. 即: 在服务器上放一个隐藏的网页,每2分钟刷新一次这10条语句. 这样就能使mysql缓

转自http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问 2

遇到一个问题,有几个结构一个的查询,表的索引建的也一样,但是有的查询很快,有的却很慢,需要半分钟以上才能执行完. 查看执行计划,并没有什么区别.找了很久原因才发现是主查询和子查询所涉及的表的字符编码不一致.改为一致后,问题解决. sql如下: delete from t_diag_detection WHERE reportName NOT IN (SELECT reportName FROM t_diag_reportinfo) 原因是 t_diag_detection表的字符编码是utf8m

转自博客http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时候,查询的记录数才几万条,但查询的速度非常慢,大概要4~5分钟左右 [处理过程] 1)explain 首先怀疑索引没有建好,于是使用explain查看查询计划,结果如下: 从explain的结果来看,整个语句的索引设计是没有问题的,除了第一个表因为业务需要进行整表扫描外,其它的表都是通过索引访问

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MySQL查询执行路径 1. 客户端发送一条查询给服务器: 2. 服务器先会检查查询缓存,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: 3. 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: 4. 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: 5. 将结果返回给客户端. 查询缓存(query cache) 在解析一个查询语句之前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据.这个检查是通过一个对大小写敏感

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

今天使用.Net操作mysql查询的时候,如果加上条件查询的时候就会出现 Unknown column 'UserName' in 'where clause'这个错,不加条件直接select * from 表名是没有没问题的 原因是连接mysql字符串的数据库名称写错,这是一个很低级的错误,但是往往是最容易忽略的,因为你没加条件查询是没有问题的,加了条件才会出现这个问题,一般都会怀疑自己的代码写的有问题,所以是很坑. 总结一下出现这个问题的原因:①数据库连接字符串表名写错 ②查询的这张表确实没

网站或服务的性能关键点很大程度在于数据库的设计(假设你选择了合适的语言开发框架)以及如何查询数据上. 我们知道MySQL的性能优化方法,一般有建立索引.规避复杂联合查询.设置冗余字段.建立中间表.查询缓存等,也知道用EXPLAIN来查看执行计划. 但对MySQL复杂查询语句执行过程和内部机制,MySQL Optimizer本身所做优化以及查询语句调整对性能所产生的影响及其原因知之甚少. 本文试图对其中的一些关键概念如执行过程.索引使用等做比较深入的探讨,知其然,知其所以然, 这样可以避免在原本通

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

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[转]MySQL查询缓存详解 转自:https://www.cnblogs.com/Alight/p/3981999.html 相关文章:http://www.zsythink.net/archives/1111 转载,方便自己查阅 一:缓存条件,原理 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了一个HASH映射并保存在一定的内存

MySQL查询缓存详解(总结) 一.总结 一句话总结: mysql查询缓存还是可以用用试一试,但是更推荐分布式,比如redis/memcache之流,将数据库中查询的数据和查询语句以键值对的方式存进分布式中 1.MySQL查询缓存 原理? SELECT语句以及该语句的结果集组成的键值对 MySQL Query Cache是用来缓存我们所执行的SELECT语句以及该语句的结果集,MySql在实现Query Cache的具体技术细节上类似典型的KV存储,就是将SELECT语句和该查询语句的结果集做了

一.前言 在当今的各种系统中,缓存是对系统性能优化的重要手段.MySQL Query Cache(MySQL查询缓存)在MySQL Server中是默认打开的,但是网上各种资料以及有经验的DBA都建议生产环境中把MySQL Query Cache关闭.按道理,MySQL Server默认打开,是鼓励用户使用缓存,但是大拿们却建议关闭此功能,并且国内各个云厂商提供的MySQL云服务中默认都是关闭这个功能,这是为什么?他们在使用中遇到了什么坑?本文将会从以下几方面来详解MySQL Query Cac

这一周线上碰到一个诡异的BUG. 线上有个定时任务,这个任务需要查询一个表几天范围内的一些数据做一些处理,每隔十分钟执行一次,直至成功. 通过日志发现,从凌晨5:26分开始到5:56任务执行了三次,三次都因为SQL查询超时而执行失败,而诡异的是,任务到凌晨6:00多就执行成功了. 每天都是凌晨五点多失败,凌晨六点执行成功. 点开异常日志一看是这样的: 总结来说就是MySQL查询超时. 像这种稳定复现的BUG,我原以为只需三分钟能定位,没有想到却耗费了我半天的时间. 排查之路 Explain 看到