Mysql数据库之索引优化_MySQL
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。
问题:cpu负载过高,达到36。
现象:通过mysqladmin -uroot -p processlist 查看到大量如下信息:
Sending data select * from `rep_corp_vehicle_online_count` where corp_id = 48 and vehicle_id = 10017543
根据以上的可能是表rep_corp_vehicle_online_count的问题 做出如下测试:
查看表结构:
mysql> desc rep_corp_vehicle_online_count; +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | corp_id | int(11) | NO | | NULL | | | vehicle_id | int(11) | NO | | NULL | | | online_day | varchar(20) | NO | | NULL | | | loc_total | int(11) | NO | | NULL | | | create_time | datetime | NO | | NULL | | | update_time | datetime | NO | | NULL | | +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
查看索引,只有主键索引:
mysql> show index from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | rep_corp_vehicle_online_count | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1247259 | NULL | NULL | | BTREE | | | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec)
代码执行情况:
mysql>explain select * from rep_corp_vehicle_online_count where corp_id = 79 and vehicle_id = 10016911 and online_day = '2016-03-29'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: rep_corp_vehicle_online_count type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1248495 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
表数据分析情况,重复数据很多:
mysql> select count(distinct corp_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------+ | count(distinct corp_id) | +-------------------------+ | 18 | +-------------------------+ 1 row in set (0.63 sec) mysql> select count(corp_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +----------------+ | count(corp_id) | +----------------+ | 1239573 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(distinct vehicle_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +----------------------------+ | count(distinct vehicle_id) | +----------------------------+ | 2580 | +----------------------------+ 1 row in set (1.03 sec) mysql>explain select count(vehicle_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------+ | count(vehicle_id) | +-------------------+ | 1239911 | +-------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
最后处理,创建索引:
mysql> create index r_c_v on rep_corp_vehicle_online_count(corp_id,vehicle_id); Query OK, 1487993 rows affected (6.09 sec) Records: 1487993 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show index from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | rep_corp_vehicle_online_count | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1490176 | NULL | NULL | | BTREE | | | | rep_corp_vehicle_online_count | 1 | r_c_v | 1 | corp_id | A | 18 | NULL | NULL | | BTREE | | | | rep_corp_vehicle_online_count | 1 | r_c_v | 2 | vehicle_id | A | 2596 | NULL | NULL | | BTREE | | | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
添加索引过后负载降低到了1.73:
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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.

Der MySQL -Primärschlüssel kann nicht leer sein, da der Primärschlüssel ein Schlüsselattribut ist, das jede Zeile in der Datenbank eindeutig identifiziert. Wenn der Primärschlüssel leer sein kann, kann der Datensatz nicht eindeutig identifiziert werden, was zu Datenverwirrung führt. Wenn Sie selbstsinkrementelle Ganzzahlsspalten oder UUIDs als Primärschlüssel verwenden, sollten Sie Faktoren wie Effizienz und Raumbelegung berücksichtigen und eine geeignete Lösung auswählen.

MySQL kann mehrere gleichzeitige Verbindungen verarbeiten und Multi-Threading-/Multi-Processings verwenden, um jeder Client-Anfrage unabhängige Ausführungsumgebungen zuzuweisen, um sicherzustellen, dass sie nicht gestört werden. Die Anzahl der gleichzeitigen Verbindungen wird jedoch von Systemressourcen, MySQL -Konfiguration, Abfrageleistung, Speicher -Engine und Netzwerkumgebung beeinflusst. Die Optimierung erfordert die Berücksichtigung vieler Faktoren wie Codeebene (Schreiben effizienter SQL), Konfigurationsstufe (Anpassung von max_connections), Hardwareebene (Verbesserung der Serverkonfiguration).

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.

MySQL kann JSON -Daten zurückgeben. Die JSON_EXTRACT -Funktion extrahiert Feldwerte. Über komplexe Abfragen sollten Sie die Where -Klausel verwenden, um JSON -Daten zu filtern, aber auf die Leistungsauswirkungen achten. Die Unterstützung von MySQL für JSON nimmt ständig zu, und es wird empfohlen, auf die neuesten Versionen und Funktionen zu achten.

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.
