提高MySQL数据库查询效率的几个技巧[php程序员必看]
MySQL由于它本身的小巧和操作的高效, 在数据库应用中越来越多的被采用.我在开发一个P2P应用的时候曾经使用MySQL来保存P2P节点,由于P2P的应用中,结点数动辄上万个,而且节点变化频繁,因此一定要保持查询和插入的高效.以下是我在使用过程中做的提高效率的三个有效的尝试.
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使用statement进行绑定查询
使用statement可以提前构建查询语法树,在查询时不再需要构建语法树就直接查询.因此可以很好的提高查询的效率. 这个方法适合于查询条件固定但查询非常频繁的场合.
使用方法是:
绑定, 创建一个MYSQL_STMT变量,与对应的查询字符串绑定,字符串中的问号代表要传入的变量,每个问号都必须指定一个变量.
查询, 输入每个指定的变量, 传入MYSQL_STMT变量用可用的连接句柄执行.
代码如下:
//1.绑定
bool CDBManager::BindInsertStmt(MYSQL * connecthandle)
{
//作插入操作的绑定
MYSQL_BIND insertbind[FEILD_NUM];
if(m_stInsertParam == NULL)
m_stInsertParam = new CHostCacheTable;
m_stInsertStmt = mysql_stmt_init(connecthandle);
//构建绑定字符串
char insertSQL[SQL_LENGTH];
strcpy(insertSQL, "insert into HostCache(SessionID, ChannelID, ISPType, "
"ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort) "
"values(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)");
mysql_stmt_prepare(m_stInsertStmt, insertSQL, strlen(insertSQL));
int param_count= mysql_stmt_param_count(m_stInsertStmt);
if(param_count != FEILD_NUM)
return false;
//填充bind结构数组, m_sInsertParam是这个statement关联的结构变量
memset(insertbind, 0, sizeof(insertbind));
insertbind[0].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[0].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[0].buffer = (char *)m_stInsertParam->sessionid;
insertbind[0].is_null = 0;
insertbind[0].length = 0;
insertbind[1].buffer_type = MYSQL_TYPE_STRING;
insertbind[1].buffer_length = ID_LENGTH /* -1 */;
insertbind[1].buffer = (char *)m_stInsertParam->channelid;
insertbind[1].is_null = 0;
insertbind[1].length = 0;
insertbind[2].buffer_type = MYSQL_TYPE_TINY;
insertbind[2].buffer = (char *)&m_stInsertParam->ISPtype;
insertbind[2].is_null = 0;
insertbind[2].length = 0;
insertbind[3].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[3].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalIP;
insertbind[3].is_null = 0;
insertbind[3].length = 0;
insertbind[4].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[4].buffer = (char *)&m_stInsertParam->externalPort;
insertbind[4].is_null = 0;
insertbind[4].length = 0;
insertbind[5].buffer_type = MYSQL_TYPE_LONG;
insertbind[5].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalIP;
insertbind[5].is_null = 0;
insertbind[5].length = 0;
insertbind[6].buffer_type = MYSQL_TYPE_SHORT;
insertbind[6].buffer = (char *)&m_stInsertParam->internalPort;
insertbind[6].is_null = 0;
insertbind[6].is_null = 0;
//绑定
if (mysql_stmt_bind_param(m_stInsertStmt, insertbind))
return false;
return true;
}
//2.查询
bool CDBManager::InsertHostCache2(MYSQL * connecthandle, char * sessionid, char * channelid, int ISPtype,
unsigned int eIP, unsigned short eport, unsigned int iIP, unsigned short iport)
{
//填充结构变量m_sInsertParam
strcpy(m_stInsertParam->sessionid, sessionid);
strcpy(m_stInsertParam->channelid, channelid);
m_stInsertParam->ISPtype = ISPtype;
m_stInsertParam->externalIP = eIP;
m_stInsertParam->externalPort = eport;
m_stInsertParam->internalIP = iIP;
m_stInsertParam->internalPort = iport;
//执行statement,性能瓶颈处
if(mysql_stmt_execute(m_stInsertStmt))
return false;
return true;
}
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随机的获取记录
在某些数据库的应用中, 我们并不是要获取所有的满足条件的记录,而只是要随机挑选出满足条件的记录. 这种情况常见于数据业务的统计分析,从大容量数据库中获取小量的数据的场合.
有两种方法可以做到
1. 常规方法,首先查询出所有满足条件的记录,然后随机的挑选出部分记录.这种方法在满足条件的记录数很多时效果不理想.
2. 使用limit语法,先获取满足条件的记录条数, 然后在sql查询语句中加入limit来限制只查询满足要求的一段记录. 这种方法虽然要查询两次,但是在数据量大时反而比较高效.
示例代码如下:
//1.常规的方法
//性能瓶颈,10万条记录时,执行查询140ms, 获取结果集500ms,其余可忽略
int CDBManager::QueryHostCache(MYSQL* connecthandle, char * channelid, int ISPtype, CDBManager::CHostCacheTable * &hostcache)
{
char selectSQL[SQL_LENGTH];
memset(selectSQL, 0, sizeof(selectSQL));
sprintf(selectSQL,"select * from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d", channelid, ISPtype);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
//获取结果集
m_pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!m_pResultSet) //获取结果集出错
return 0;
int iAllNumRows = (int)(mysql_num_rows(m_pResultSet)); /// //计算待返回的结果数
int iReturnNumRows = (iAllNumRows if(iReturnNumRows {
//获取逐条记录
for(int i = 0; i
//获取逐个字段
m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache.sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache.channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache.ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache.externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache.externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache.internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache.internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
else
{
//随机的挑选指定条记录返回
int iRemainder = iAllNumRows%iReturnNumRows; /// int iQuotient = iAllNumRows/iReturnNumRows; /// int iStartIndex = rand()%(iRemainder + 1); ///
//获取逐条记录
for(int iSelectedIndex = 0; iSelectedIndex {
mysql_data_seek(m_pResultSet, iStartIndex + iQuotient * iSelectedIndex);
m_Row = mysql_fetch_row(m_pResultSet);
if(m_Row[0] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].sessionid, m_Row[0]);
if(m_Row[1] != NULL)
strcpy(hostcache[iSelectedIndex].channelid, m_Row[1]);
if(m_Row[2] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].ISPtype = atoi(m_Row[2]);
if(m_Row[3] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalIP = atoi(m_Row[3]);
if(m_Row[4] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].externalPort = atoi(m_Row[4]);
if(m_Row[5] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalIP = atoi(m_Row[5]);
if(m_Row[6] != NULL)
hostcache[iSelectedIndex].internalPort = atoi(m_Row[6]);
}
}
//释放结果集内容
mysql_free_result(m_pResultSet);
return iReturnNumRows;
}
//2.使用limit版
int CDBManager::QueryHostCache(MYSQL * connecthandle, char * channelid, unsigned int myexternalip, int ISPtype, CHostCacheTable * hostcache)
{
//首先获取满足结果的记录条数,再使用limit随机选择指定条记录返回
MYSQL_ROW row;
MYSQL_RES * pResultSet;
char selectSQL[SQL_LENGTH];
memset(selectSQL, 0, sizeof(selectSQL));
sprintf(selectSQL,"select count(*) from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d", channelid, ISPtype);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
row = mysql_fetch_row(pResultSet);
int iAllNumRows = atoi(row[0]);
mysql_free_result(pResultSet);
//计算待取记录的上下范围
int iLimitLower = (iAllNumRows 0:(rand()%(iAllNumRows - RETURN_QUERY_HOST_NUM));
int iLimitUpper = (iAllNumRows iAllNumRows:(iLimitLower + RETURN_QUERY_HOST_NUM);
//计算待返回的结果数
int iReturnNumRows = (iAllNumRows iAllNumRows:RETURN_QUERY_HOST_NUM;
//使用limit作查询
sprintf(selectSQL,"select SessionID, ExternalIP, ExternalPort, InternalIP, InternalPort "
"from HostCache where ChannelID = '%s' and ISPtype = %d limit %d, %d"
, channelid, ISPtype, iLimitLower, iLimitUpper);
if(mysql_real_query(connecthandle, selectSQL, strlen(selectSQL)) != 0) //检索
return 0;
pResultSet = mysql_store_result(connecthandle);
if(!pResultSet)
return 0;
//获取逐条记录
for(int i = 0; i
//获取逐个字段
row = mysql_fetch_row(pResultSet);
if(row[0] != NULL)
strcpy(hostcache.sessionid, row[0]);
if(row[1] != NULL)
hostcache.externalIP = atoi(row[1]);
if(row[2] != NULL)
hostcache.externalPort = atoi(row[2]);
if(row[3] != NULL)
hostcache.internalIP = atoi(row[3]);
if(row[4] != NULL)
hostcache.internalPort = atoi(row[4]);
}
//释放结果集内容
mysql_free_result(pResultSet);
return iReturnNumRows;
}
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使用连接池管理连接.
在有大量节点访问的数据库设计中,经常要使用到连接池来管理所有的连接.
一般方法是:建立两个连接句柄队列,空闲的等待使用的队列和正在使用的队列.
当要查询时先从空闲队列中获取一个句柄,插入到正在使用的队列,再用这个句柄做数据库操作,完毕后一定要从使用队列中删除,再插入到空闲队列.
设计代码如下:
//定义句柄队列
typedef std::list
typedef std::list
//连接数据库的参数结构
class CDBParameter
{
public:
char *host; /// char *user; /// char *password; /// char *database; /// unsigned int port; /// const char *unix_socket; /// unsigned int client_flag; ///};
//创建两个队列
CONNECTION_HANDLE_LIST m_lsBusyList; ///CONNECTION_HANDLE_LIST m_lsIdleList; ///
//所有的连接句柄先连上数据库,加入到空闲队列中,等待使用.
bool CDBManager::Connect(char * host /* = "localhost" */, char * user /* = "chenmin" */,
char * password /* = "chenmin" */, char * database /* = "HostCache" */)
{
CDBParameter * lpDBParam = new CDBParameter();
lpDBParam->host = host;
lpDBParam->user = user;
lpDBParam->password = password;
lpDBParam->database = database;
lpDBParam->port = 0;
lpDBParam->unix_socket = NULL;
lpDBParam->client_flag = 0;
try
{
//连接
for(int index = 0; index {
MYSQL * pConnectHandle = mysql_init((MYSQL*) 0); //初始化连接句柄
if(!mysql_real_connect(pConnectHandle, lpDBParam->host, lpDBParam->user, lpDBParam->password,
lpDBParam->database,lpDBParam->port,lpDBParam->unix_socket,lpDBParam->client_fla))
return false;
//加入到空闲队列中
m_lsIdleList.push_back(pConnectHandle);
}
}
catch(...)
{
return false;
}
return true;
}
//提取一个空闲句柄供使用
MYSQL * CDBManager::GetIdleConnectHandle()
{
MYSQL * pConnectHandle = NULL;
m_ListMutex.acquire();
if(m_lsIdleList.size())
{
pConnectHandle = m_lsIdleList.front();
m_lsIdleList.pop_front();
m_lsBusyList.push_back(pConnectHandle);
}
else //特殊情况,闲队列中为空,返回为空
{
pConnectHandle = 0;
}
m_ListMutex.release();
return pConnectHandle;
}
//从使用队列中释放一个使用完毕的句柄,插入到空闲队列
void CDBManager::SetIdleConnectHandle(MYSQL * connecthandle)
{
m_ListMutex.acquire();
m_lsBusyList.remove(connecthandle);
m_lsIdleList.push_back(connecthandle);
m_ListMutex.release();
}
//使用示例,首先获取空闲句柄,利用这个句柄做真正的操作,然后再插回到空闲队列
bool CDBManager::DeleteHostCacheBySessionID(char * sessionid)
{
MYSQL * pConnectHandle = GetIdleConnectHandle();
if(!pConnectHandle)
return 0;
bool bRet = DeleteHostCacheBySessionID(pConnectHandle, sessionid);
SetIdleConnectHandle(pConnectHandle);
return bRet;
}
//传入空闲的句柄,做真正的删除操作
bool CDBManager::DeleteHostCacheBySessionID(MYSQL * connecthandle, char * sessionid)
{
char deleteSQL[SQL_LENGTH];
memset(deleteSQL, 0, sizeof(deleteSQL));
sprintf(deleteSQL,"delete from HostCache where SessionID = '%s'", sessionid);
if(mysql_query(connecthandle,deleteSQL) != 0) //删除
return false;
return true;
}

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Die Hauptgründe, warum Sie sich bei MySQL nicht als Root anmelden können, sind Berechtigungsprobleme, Konfigurationsdateifehler, Kennwort inkonsistent, Socket -Dateiprobleme oder Firewall -Interception. Die Lösung umfasst: Überprüfen Sie, ob der Parameter Bind-Address in der Konfigurationsdatei korrekt konfiguriert ist. Überprüfen Sie, ob die Root -Benutzerberechtigungen geändert oder gelöscht und zurückgesetzt wurden. Stellen Sie sicher, dass das Passwort korrekt ist, einschließlich Fall- und Sonderzeichen. Überprüfen Sie die Einstellungen und Pfade der Socket -Dateiberechtigte. Überprüfen Sie, ob die Firewall Verbindungen zum MySQL -Server blockiert.

1. Verwenden Sie den richtigen Index, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen, indem die Menge der skanierten Datenmenge ausgewählt wird. Wenn Sie mehrmals eine Spalte einer Tabelle nachschlagen, erstellen Sie einen Index für diese Spalte. Wenn Sie oder Ihre App Daten aus mehreren Spalten gemäß den Kriterien benötigen, erstellen Sie einen zusammengesetzten Index 2. Vermeiden Sie aus. Auswählen * Nur die erforderlichen Spalten. Wenn Sie alle unerwünschten Spalten auswählen, konsumiert dies nur mehr Serverspeicher und veranlasst den Server bei hoher Last oder Frequenzzeiten, beispielsweise die Auswahl Ihrer Tabelle, wie beispielsweise die Spalten wie innovata und updated_at und Zeitsteuer und dann zu entfernen.

Wenn MySQL -Modifys -Tabellenstruktur verwendet werden, werden normalerweise Metadatenverriegelungen verwendet, wodurch die Tabelle gesperrt wird. Um die Auswirkungen von Schlösser zu verringern, können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden: 1. Halten Sie Tabellen mit Online -DDL verfügbar; 2. Führen Sie komplexe Modifikationen in Chargen durch; 3.. Arbeiten während kleiner oder absendlicher Perioden; 4. Verwenden Sie PT-OSC-Tools, um eine feinere Kontrolle zu erreichen.

MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

MySQL kann nicht direkt auf Android ausgeführt werden, kann jedoch indirekt mit den folgenden Methoden implementiert werden: Die Verwendung der Leichtgewichtsdatenbank SQLite, die auf dem Android -System basiert, benötigt keinen separaten Server und verfügt über eine kleine Ressourcennutzung, die für Anwendungen für Mobilgeräte sehr geeignet ist. Stellen Sie sich remote eine Verbindung zum MySQL -Server her und stellen Sie über das Netzwerk zum Lesen und Schreiben von Daten über das Netzwerk eine Verbindung zur MySQL -Datenbank auf dem Remote -Server her. Es gibt jedoch Nachteile wie starke Netzwerkabhängigkeiten, Sicherheitsprobleme und Serverkosten.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.
