[转]MySQL优化指南
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化: 1. 一、单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的,而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
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当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化: 1. 一、单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的,而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。
1. 一、基础规范 表存储引擎必须使用InnoDB 表字符集默认使用utf8,必要时候使用utf8mb4 解读: (1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节 (2)utf8mb4是utf8的超集,有存储4字节例如表情符号时,使用它
我试图在 MariaDB(MySQL)上运行一个简单的连接查询,但性能简直糟糕透了。下面将介绍我是如何通过两个简单的 Unix 命令,将查询时间从 380 小时降到 12 小时以下的。 下面就是这个查询,它是 GHTorrent 分析的一部分,我使用了关系在线分析处理框架 simple-rolap 来实现这个分析。
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select distinct project_commits.project_id, date_format(created_at, '%x%v1') as week_commit from project_commits left join commits on project_commits.commit_id = commits.id; |
两个连接字段都有索引。不过,MariaDB 是通过对 project_commits 进行全表扫描和对 commits 进行索引查找来实现连接的。这可以从 EXPLAIN 的输出看出来。
1. MySQL 慢怎么办 如果遇到 MySQL 慢的话,你的第一印象是什么,MySQL 数据库如果性能不行,你是如何处理的? 我咨询了一些同行, 得到了以下反馈: 第一反应是再试一次 第二个反应是优化一下 SQL 第三个反应是调大 buffer pool,然后开始换硬件了,换一下 SSD 最后实在不行了找个搜索引擎搜索一下“MySQL 慢怎么办”。
1. 写在前面 当我在帮助一些开发者或架构师分析及优化 Java 应用程序的性能时,关键往往不在于对个别方法进行微调,以节省一或两微秒的执行时间。虽然对某些软件来说,微秒级的优化确实非常重要,但我认为这并非着眼点所在。我在 2015 年间对数百个应用进行了分析,发现多数性能与可伸缩性问题都来源于糟糕的架构决策、框架的错误配置、错误的数据库访问模式、过量的日志记录,以及由于内存过度消耗而导致的垃圾回收所带来的影响。
by leelight · Published September 15, 2018 · Last modified September 16, 2018
港真,Null 貌似在哪里都是个头疼的问题,比如 Java 里让人头疼的 NullPointerException,为了避免猝不及防的空指针异常,千百年来程序猿们不得不在代码里小心翼翼的各种 if 判断,麻烦而又臃肿,为此 java8 引入了 Optional 来避免这一问题。 下面咱们要聊的是 MySQL 里的 null,在大量的 MySQL 优化文章和书籍里都提到了字段尽可能用NOT NULL,而不是NULL,除非特殊情况。但却都只给结论不说明原因,犹如鸡汤不给勺子一样,让不少初学者对这个结论半信半疑或者云里雾里。本文今天就详细的剖析下使用 Null 的原因,并给出一些不用 Null 的理由。
by leelight · Published September 15, 2018 · Last modified September 23, 2018
这几天在写索引,想到一些有意思的TIPS,希望大家有收获。 1. 一、一些常见的SQL实践 (1)负向条件查询不能使用索引 select * from order where status!=0 and stauts!=1 not in/not exists都不是好习惯 可以优化为in查询: select * from order where status in(2,3) (2)前导模糊查询不能使用索引 select * from order where desc like ‘%XX’ 而非前导模糊查询则可以: select *...
正文 数据库是所有架构中不可缺少的一环,一旦数据库出现性能问题,那对整个系统都回来带灾难性的后果。并且数据库一旦出现问题,由于数据库天生有状态(分主从)带数据(一般还不小),所以出问题之后的恢复时间一般不太可控,所以,对数据库的优化是需要我们花费很多精力去做的。接下来就给大家介绍一下微博数据库这些年的一点经验,希望可以对大家有帮助。
工作中,曾有同事问我以下sql的效率如何,这里扩展一下这个问题并进行分析,主要说明where子句中的子查询和函数执行次数及索引使用情况。
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select * from trd_fundjour a where oc_date = (select collect_date from hscon.sys_arg); |
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