MySQL数据库优化概述三_MySQL
Using where
WHERE 子句将用来限制哪些记录匹配了下一个表或者发送给客户端。除非你特别地想要取得或者检查表种的所有记录,否则的话当查询的 Extra 字段值不是 Using where 并且表连接类型是 ALL 或 index 时可能表示有问题。
如果你想要让查询尽可能的快,那么就应该注意 Extra 字段的值为Using filesort 和 Using temporary 的情况。
你可以通过 EXPLAIN 的结果中 rows 字段的值的乘积大概地知道本次连接表现如何。它可以粗略地告诉我们MySQL在查询过程中会查询多少条记录。如果是使用系统变量 max_join_size 来取得查询结果,这个乘积还可以用来确定会执行哪些多表 SELECT 语句。详情请看"7.5.2 Tuning Server Parameters"。
下面的例子展示了如何通过 EXPLAIN 提供的信息来较大程度地优化多表联合查询的性能。
假设有下面的 SELECT 语句,正打算用 EXPLAIN 来检测:
EXPLAIN SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn,
tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate,
tt.ActualShipDate, tt.ClientID,
tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID,
tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson,
tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY,
et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME
FROM tt, et, et AS et_1, do
WHERE tt.SubmitTime IS NULL
AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID
AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID
AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;
在这个例子中,先做以下假设:
Table | Column | Column Type |
tt | ActualPC | CHAR(10) |
tt | AssignedPC | CHAR(10) |
tt | ClientID | CHAR(10) |
et | EMPLOYID | CHAR(15) |
do | CUSTNMBR | CHAR(15) |
Table | Index |
tt | ActualPC |
tt | AssignedPC |
tt | ClientID |
et | EMPLOYID (primary key) |
do | CUSTNMBR (primary key) |
在任何优化措施未采取之前,经过 EXPLAIN 分析的结果显示如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ALL AssignedPC, NULL NULL NULL 3872 ClientID, ActualPC range checked for each record (key map: 35) |
由于字段 type 的对于每个表值都是 ALL,这个结果意味着MySQL对所有的表做一个迪卡尔积;这就是说,每条记录的组合。这将需要花很长的时间,因为需要扫描每个表总记录数乘积的总和。在这情况下,它的积是 74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720 条记录。如果数据表更大的话,你可以想象一下需要多长的时间。
在这里有个问题是当字段定义一样的时候,MySQL就可以在这些字段上更快的是用索引(对 ISAM 类型的表来说,除非字段定义完全一样,否则不会使用索引)。在这个前提下,VARCHAR 和 CHAR是一样的除非它们定义的长度不一致。由于 tt.ActualPC 定义为 CHAR(10),et.EMPLOYID 定义为 CHAR(15),二者长度不一致。
为了解决这个问题,需要用 ALTER TABLE 来加大 ActualPC 的长度从10到15个字符
mysql> ALTER TABLE tt MODIFY ActualPC VARCHAR(15);
现在 tt.ActualPC 和 et.EMPLOYID 都是 VARCHAR(15)
了。再来执行一次 EXPLAIN 语句看看结果:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra tt ALL AssignedPC, NULL NULL NULL 3872 Using ClientID, where ActualPC do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 range checked for each record (key map: 1) et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 range checked for each record (key map: 1) et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1 |
这还不够,它还可以做的更好:现在 rows 值乘积已经少了74倍。这次查询需要用2秒钟。
第二个改变是消除在比较 tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID 和 tt.ClientID = do.CUSTNMBR 中字段的长度不一致问题:
mysql> ALTER TABLE tt MODIFY AssignedPC VARCHAR(15), -> MODIFY ClientID VARCHAR(15); |
现在 EXPLAIN 的结果如下:
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ref AssignedPC, ActualPC 15 et.EMPLOYID 52 Using ClientID, where ActualPC et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1 do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1 |
这看起来已经是能做的最好的结果了。
遗留下来的问题是,MySQL默认地认为字段tt.ActualPC 的值是均匀分布的,然而表 tt 并非如此。幸好,我们可以很方便的让MySQL分析索引的分布:
mysql> ANALYZE TABLE tt; |
到此为止,表连接已经优化的很完美了,EXPLAIN 的结果如下:

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Zu den Tipps zur Optimierung der Hibernate-Abfrageleistung gehören: Verwenden von Lazy Loading, um das Laden von Sammlungen und zugehörigen Objekten zu verzögern; Verwenden von Stapelverarbeitungsvorgängen, um Aktualisierungs-, Lösch- oder Einfügevorgänge zu kombinieren, um häufig abgefragte Objekte im Speicher zu speichern; , Entitäten und ihre zugehörigen Entitäten abrufen; Abfrageparameter optimieren, um den SELECTN+1-Abfragemodus zu vermeiden; Verwendung von Indizes, um die Leistung bestimmter Abfragen zu verbessern;

Wie kann die Zugriffsgeschwindigkeit der Python-Website durch Datenbankoptimierung verbessert werden? Zusammenfassung Beim Erstellen einer Python-Website ist eine Datenbank eine wichtige Komponente. Wenn die Datenbankzugriffsgeschwindigkeit langsam ist, wirkt sich dies direkt auf die Leistung und das Benutzererlebnis der Website aus. In diesem Artikel werden einige Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Datenbank erläutert, um die Zugriffsgeschwindigkeit Ihrer Python-Website zu verbessern, sowie einige Beispielcodes. Einführung Für die meisten Python-Websites ist die Datenbank ein wichtiger Bestandteil beim Speichern und Abrufen von Daten. Wenn die Datenbank nicht optimiert wird, kann sie zu einem Leistungsengpass werden. Buch

SpringBoot ist ein beliebtes Java-Framework, das für seine Benutzerfreundlichkeit und schnelle Entwicklung bekannt ist. Mit zunehmender Komplexität der Anwendung können jedoch Leistungsprobleme zu einem Engpass werden. Um Ihnen dabei zu helfen, schnellstmöglich eine SpringBoot-Anwendung zu erstellen, finden Sie in diesem Artikel einige praktische Tipps zur Leistungsoptimierung. Optimieren Sie die Startzeit. Die Startzeit einer Anwendung ist einer der Schlüsselfaktoren für die Benutzererfahrung. SpringBoot bietet verschiedene Möglichkeiten zur Optimierung der Startzeit, z. B. die Verwendung von Caching, die Reduzierung der Protokollausgabe und die Optimierung des Klassenpfad-Scans. Sie können dies tun, indem Sie spring.main.lazy-initialization in der Datei application.properties festlegen

In der MySQL-Datenbank ist die Indizierung ein sehr wichtiges Mittel zur Leistungsoptimierung. Wenn die Datenmenge in der Tabelle zunimmt, können ungeeignete Indizes dazu führen, dass Abfragen langsamer werden oder sogar Datenbankabstürze verursachen. Um die Datenbankleistung zu verbessern, müssen Indizes beim Entwurf von Tabellenstrukturen und Abfrageanweisungen rational verwendet werden. Der zusammengesetzte Index ist eine fortschrittlichere Indizierungstechnologie, die die Abfrageeffizienz durch die Kombination mehrerer Felder als Indizes verbessert. In diesem Artikel erfahren Sie im Detail, wie Sie die MySQL-Leistung mithilfe zusammengesetzter Indizes verbessern können. Was ist ein zusammengesetzter Index?

1. Codeoptimierung, um die Verwendung zu vieler Sicherheitsanmerkungen zu vermeiden: Versuchen Sie in Controller und Service, die Verwendung von @PreAuthorize und @PostAuthorize sowie anderen Anmerkungen zu reduzieren, um die Ausführungszeit des Codes zu verlängern. Abfrageanweisungen optimieren: Bei Verwendung von springDataJPA kann die Optimierung von Abfrageanweisungen die Datenbankabfragezeit verkürzen und dadurch die Systemleistung verbessern. Sicherheitsinformationen zwischenspeichern: Durch das Zwischenspeichern einiger häufig verwendeter Sicherheitsinformationen kann die Anzahl der Datenbankzugriffe verringert und die Reaktionsgeschwindigkeit des Systems verbessert werden. 2. Verwenden Sie Indizes zur Datenbankoptimierung: Durch das Erstellen von Indizes für häufig abgefragte Tabellen kann die Abfragegeschwindigkeit der Datenbank erheblich verbessert werden. Protokolle und temporäre Tabellen regelmäßig bereinigen: Protokolle und temporäre Tabellen regelmäßig bereinigen

Warum kann Oracle aus technischer Sicht MySQL schlagen? In den letzten Jahren haben Datenbankmanagementsysteme (DBMS) eine wichtige Rolle bei der Datenspeicherung und -verarbeitung gespielt. Oracle und MySQL, zwei beliebte DBMS, haben schon immer große Aufmerksamkeit erregt. Aus technischer Sicht ist Oracle jedoch in einigen Aspekten leistungsfähiger als MySQL, sodass Oracle MySQL besiegen kann. Erstens zeichnet sich Oracle durch den Umgang mit großen Datenmengen aus. Orakel

Titel: Anweisungen und spezifische Codebeispiele zum Anzeigen von Tabellendaten in MySQL MySQL ist ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem, das in Anwendungen aller Größen weit verbreitet ist. In MySQL ist das Anzeigen von Tabellendaten eine sehr grundlegende Operation. Im Folgenden wird anhand spezifischer Anweisungen und Codebeispiele erläutert, wie diese Operation implementiert wird. Zunächst stellen wir die Anweisungen und spezifischen Codebeispiele zum Anzeigen von Tabellendaten über das MySQL-Befehlszeilentool vor. Angenommen, wir haben eine Tabelle mit dem Namen „Mitarbeiter“, das Folgende ist der Pass

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Computertechnologie und dem kontinuierlichen Wachstum des Datenumfangs sind Datenbanken zu einer lebenswichtigen Technologie geworden. Bei der Verwendung von Datenbanken in Linux-Systemen treten jedoch einige häufige Probleme auf. In diesem Artikel werden einige häufige Datenbankprobleme in Linux-Systemen und deren Lösungen vorgestellt. Probleme mit der Datenbankverbindung Bei der Verwendung einer Datenbank treten manchmal Probleme wie Verbindungsfehler oder Verbindungstimeouts auf. Diese Probleme können durch Datenbankkonfigurationsfehler oder unzureichende Zugriffsrechte verursacht werden. Lösung: Überprüfen Sie zur Sicherheit die Datenbankkonfigurationsdatei
