mysql数据库查询优化_MySQL
MySQL优化
上两周一直想办法提高查询速度,取得一点效果,解决了部分问题,记下来以便将来自己查看。
由于公司没有专门的DBA,我自己对mysql数据库也不是很熟悉,而且这个JAVA开发的网络审计系统的管理系统,是经过了N多人几年时间的修修改改,今天到我们手里,要改成能支持大流量情况的版本,所以对我们这个只有几个人的JAVA组来说,确实是个难题。
这个大流量的情况在以前的文章里也提到过,就是要支持每秒钟处理1G左右的网络数据包,HTTP协议的数据包最多,因此HTTP协议分析模块的流水日志表记录最大,据估算可能到达一天4000万条记录,采用一天一张表,那也是很大的,我看了.MYD文件大小,已经是8G多了。
而我们管理系统查询日志记录时,对好几个字段都要进行条件查询,而且有几个字段长度达到256,在8G这么大的表里查询一个字符串,如果找不到,那必定从头要查到尾,速度慢得根本受不了。客户还要好几个字段一起设置条件来查询,这样基本上是二三十分钟都出不来,系统可用性极差。
我采用的方法是以测试为主,同时看JAVA代码,通过Log4j和Perf4j日志,看每个sql语句使用的时间,寻找性能瓶颈,然后有的放矢地进行优化。
对查询最有效果的优化,自然是建立索引了,ID自然是自增、主键,这个前人已经做了;从where语句分析,时间字段作为查询条件很多,时间是8字节,而且不重复,设置索引比较适合。我把时间设置为索引,有一点效果,但不大,估算一下:8 * 4000 0000 = 320 000 000 字节,4000万记录的表仅仅时间一个字段的索引将是320M,这还仅仅是我们上百张表的一张表而已(客户要求我们至少保存3个月记录)。
建立索引能起到一定作用,但还是解决不了我们的问题。物理表建立不能再缩短时间了,因为一天一张表,3个月就91~92张表,30个协议模块就得2700多,这仅仅是协议流水日志表,还有其它表呢。
也不能把客户要求做成条件的字段都设置成索引,那索引表将和原表差不多大,索引就失去意义了。在数据库本身上优化,想去想来实在一下子想不到好办法,感觉数据量大了,就算在Oracle上也没有什么神奇办法吧。
我最后采用分段查询的方法,就是4000万条数据,我不管你设置什么条件来查询,我都是平均划为成N段来查询,比如400万为一段,在页面上提供一个下拉单:0~400万,400~800万,…,3600~4000万,虽然查询比较麻烦一点,但每段查询的速度大大提高,控制在30秒左右,牺牲一些可用性,总比30分钟还查不出来好吧。
流水日志可以采用分段查询解决,但客户要求的各种统计呢,这不能说分段统计,别人要统计2天的,你分开是不行的。
以前已经采用了一次预统计,预先定时在后台对流水日志表进行统计一次,保存到预统计表,等用户来查询时,从预统计表进行各种查询—-这个做法好,不得不夸下前任开发人员。
但现在形势不同了,因为预统计表是采用一个月一张的,就现在流水日志表的规模,那预统计表可能一张表超过4000万,具体看客户网络数据的分布情况,不好估计。
最后我和同事们对统计模式详细分析,一个同事提出再在预统计表基础上进行二次预统计,我们估算了一下,基本上等用户来查询时,所面对的表已经很小了,最多几千条记录,很快了。
解决统计查询过程中,让我体会到详细分析业务流程细节,作出相应的优化,有时是可以解决问题的。
总体上来说,对数据库查询的优化,我们采取了一些常规的优化之后,如果还没有取得想要的效果,我们有时候不必硬碰硬去优化查询本身,改变一下使用模式,找找业务处理流程是否还有可修改的,说不定就轻松解决了存在的难题。
还有就是主管要把整个开发组积极性调动起来,大家一起测试、分析、想办法、验证,最后一致确定一个可行的方案,然后大家分头去不打折扣的实现。

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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

La sauvegarde et la restauration d'une base de données MySQL en PHP peuvent être réalisées en suivant ces étapes : Sauvegarder la base de données : Utilisez la commande mysqldump pour vider la base de données dans un fichier SQL. Restaurer la base de données : utilisez la commande mysql pour restaurer la base de données à partir de fichiers SQL.

Les performances des requêtes MySQL peuvent être optimisées en créant des index qui réduisent le temps de recherche d'une complexité linéaire à une complexité logarithmique. Utilisez PreparedStatements pour empêcher l’injection SQL et améliorer les performances des requêtes. Limitez les résultats des requêtes et réduisez la quantité de données traitées par le serveur. Optimisez les requêtes de jointure, notamment en utilisant des types de jointure appropriés, en créant des index et en envisageant l'utilisation de sous-requêtes. Analyser les requêtes pour identifier les goulots d'étranglement ; utiliser la mise en cache pour réduire la charge de la base de données ; optimiser le code PHP afin de minimiser les frais généraux.

Comment insérer des données dans une table MySQL ? Connectez-vous à la base de données : utilisez mysqli pour établir une connexion à la base de données. Préparez la requête SQL : Écrivez une instruction INSERT pour spécifier les colonnes et les valeurs à insérer. Exécuter la requête : utilisez la méthode query() pour exécuter la requête d'insertion en cas de succès, un message de confirmation sera généré.

La création d'une table MySQL à l'aide de PHP nécessite les étapes suivantes : Connectez-vous à la base de données. Créez la base de données si elle n'existe pas. Sélectionnez une base de données. Créer un tableau. Exécutez la requête. Fermez la connexion.

Pour utiliser les procédures stockées MySQL en PHP : Utilisez PDO ou l'extension MySQLi pour vous connecter à une base de données MySQL. Préparez l'instruction pour appeler la procédure stockée. Exécutez la procédure stockée. Traitez le jeu de résultats (si la procédure stockée renvoie des résultats). Fermez la connexion à la base de données.

L'un des changements majeurs introduits dans MySQL 8.4 (la dernière version LTS en 2024) est que le plugin « MySQL Native Password » n'est plus activé par défaut. De plus, MySQL 9.0 supprime complètement ce plugin. Ce changement affecte PHP et d'autres applications

La base de données Oracle et MySQL sont toutes deux des bases de données basées sur le modèle relationnel, mais Oracle est supérieur en termes de compatibilité, d'évolutivité, de types de données et de sécurité ; tandis que MySQL se concentre sur la vitesse et la flexibilité et est plus adapté aux ensembles de données de petite et moyenne taille. ① Oracle propose une large gamme de types de données, ② fournit des fonctionnalités de sécurité avancées, ③ convient aux applications de niveau entreprise ; ① MySQL prend en charge les types de données NoSQL, ② a moins de mesures de sécurité et ③ convient aux applications de petite et moyenne taille.
