MySQL中MyISAM引擎和Heap引擎执行速度性能测试(1)
【引自heiyeluren的博客】测试环境 CPU:Intel Pentium4 2.66GHz Memory:1GB Disk:73GB/SCSI OS:FreeBSD 4.11 PHP:PHP 5.2.1 MySQL:MySQL 4.1.23b 前期工作 my.cnf max_heap_table_size = 128M 建表 use test; -- -- Store engine heap -- CREATE TABLE
【引自heiyeluren的博客】测试环境
CPU:Intel Pentium4 2.66GHz
Memory:1GB
Disk:73GB/SCSI
OS:FreeBSD 4.11
PHP:PHP 5.2.1
MySQL:MySQL 4.1.23b
前期工作
my.cnf
max_heap_table_size = 128M Copier après la connexion |
建表
<p>use test;</p><p>--<br>-- Store engine heap<br>--<br>CREATE TABLE `tbl_heap` ( <br>`id` int(11) NOT NULL auto_increment, <br>`name` varchar(32) NOT NULL default '', <br>`email` varchar(32) NOT NULL default '', <br>`summary` varchar(255) default '', <br>KEY `id` (`id`) <br>) ENGINE=HEAP DEFAULT CHARSET=gbk; </p><p>--<br>-- Store engine myisam<br>--<br>CREATE TABLE `tbl_isam` ( <br>`id` int(11) NOT NULL auto_increment, <br>`name` varchar(32) NOT NULL default '', <br>`email` varchar(32) NOT NULL default '', <br>`summary` varchar(255) default '', <br>KEY `id` (`id`) <br>) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk;</p> Copier après la connexion |
插入数据
说明:每次都是空表插入数据
插入10000 Record
Heap engine insert 10000 record used time: 3.5008587837219<br>MyISAM engine insert 10000 record used time: 4.5881390571594 Copier après la connexion |
50000 Record
Heap engine insert 50000 record used time: 19.895354986191<br>MyISAM engine insert 50000 record used time: 33.866044998169
100000 Record
Heap engine insert 100000 record used time: 36.200875997543<br>MyISAM engine insert 100000 record used time: 68.34194111824
200000 Record
Heap engine insert 200000 record used time: 68.00207901001<br>MyISAM engine insert 200000 record used time: 125.26263713837 Copier après la connexion |
查询数据
表里分表有:200000条记录,两个表数据一致
直接select,10000次,每次取100条记录
Heap engine select 10000 times, 100 record used time: 12.122506141663<br>MyISAM engine select 10000 times, 100 record used time: 19.512896060944 Copier après la connexion |
直接select,1000次,每次取10000条记录
Heap engine select 1000 times, 10000 record used time: 111.54126811028<br>MyISAM engine select 1000 record used time: 116.79438710213 Copier après la connexion |
增加where条件,1000次,每次取10000条记录
Heap engine select 1000 times, 10000 record used time: 111.52102303505<br>MyISAM engine select 1000 times, 10000 record used time: 117.68481087685
where条件,10000次,每次从1000条起,取1000条记录
Heap engine select 10000 times, 1000 record used time: 124.28988695145<br>MyISAM engine select 10000 times, 1000 record used time: 139.82107305527
where条件增加like,10000次,每次从1000条起,取1000条记录
Heap engine select 10000 times, 1000 record used time: 145.43780493736<br>MyISAM engine select 10000 times, 1000 record used time: 163.56296992302 Copier après la connexion |
where条件增加索引,10000次,每次从1000条起,取1000条记录
<p>-- 建立索引 (在SQLyob下执行)<br>ALTER TABLE tbl_heap ADD INDEX idx_name (name);<br>ALTER TABLE tbl_isam ADD INDEX idx_name (name);</p><p>Heap engine alter table add index used time: 2.078<br>MyISAM engine alter table add index used time: 13.516</p><p>Heap engine select 10000 times, 1000 record used time: 153.48922395706<br>MyISAM engine select 10000 times, 1000 record used time: 239.86818814278</p> Copier après la connexion |
PS:不合适的索引还不如不要。

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MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

1. Utilisez l'index correct pour accélérer la récupération des données en réduisant la quantité de données numérisées SELECT * FROMMLOYEESEESHWHERELAST_NAME = 'SMITH'; Si vous recherchez plusieurs fois une colonne d'une table, créez un index pour cette colonne. If you or your app needs data from multiple columns according to the criteria, create a composite index 2. Avoid select * only those required columns, if you select all unwanted columns, this will only consume more server memory and cause the server to slow down at high load or frequency times For example, your table contains columns such as created_at and updated_at and timestamps, and then avoid selecting * because they do not require inefficient query se

Lorsque MySQL modifie la structure du tableau, les verrous de métadonnées sont généralement utilisés, ce qui peut entraîner le verrouillage du tableau. Pour réduire l'impact des serrures, les mesures suivantes peuvent être prises: 1. Gardez les tables disponibles avec le DDL en ligne; 2. Effectuer des modifications complexes en lots; 3. Opérez pendant les périodes petites ou hors pointe; 4. Utilisez des outils PT-OSC pour obtenir un contrôle plus fin.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL ne peut pas fonctionner directement sur Android, mais il peut être implémenté indirectement en utilisant les méthodes suivantes: à l'aide de la base de données légère SQLite, qui est construite sur le système Android, ne nécessite pas de serveur distinct et a une petite utilisation des ressources, qui est très adaptée aux applications de périphériques mobiles. Connectez-vous à distance au serveur MySQL et connectez-vous à la base de données MySQL sur le serveur distant via le réseau pour la lecture et l'écriture de données, mais il existe des inconvénients tels que des dépendances de réseau solides, des problèmes de sécurité et des coûts de serveur.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.
