全文索引对索引选择的干扰
mysql全文索引使用得到,对性能提升有一定帮助;但是,若使用不得到,将会是异常灾难;mysql全文索引对整个优化器的索引选择都有干扰。看我生产环境下优化过的一
mysql全文索引使用得到,对性能提升有一定帮助;但是,若使用不得到,将会是异常灾难;mysql全文索引对整个优化器的索引选择都有干扰。看我生产环境下优化过的一条sql
SELECT DISTINCT pc.products_id, pd.products_name,p.products_date_added,pso.products_id FROM products_to_categories AS pc LEFT JOIN products_description AS pd ON pd.products_id=pc.products_id LEFT JOIN products AS p ON p.products_id=pd.products_id LEFT JOIN specials AS sps ON sps.products_id=p.products_id LEFT JOIN temp_products_7days_orders_amount AS 7days ON 7days.products_id=pc.products_id LEFT JOIN products_realtime_quantity AS prq ON prq.sku_or_poa = p.products_model LEFT JOIN products_stockout AS pso ON pso.products_id=pd.products_id WHERE p.products_status=1 AND (prq.msg != 'Temporary out stock.' OR ISNULL(prq.msg)) AND pc.categories_id IN ( 153,323,1055,1241,1431) AND MATCH(pd.products_name) AGAINST('*iphone*' IN BOOLEAN MODE) AND MATCH(pd.products_name) AGAINST('*c*' IN BOOLEAN MODE) ORDER BY 7days.orders_sum DESC这条语句执行非常慢,经常出现卡住情况,有时候发现执行需要几分钟,而结果才几条,该语句也为涉及到大结果运算,各种连表条件上上都有索引。唯一特殊的地方就是pd.products_name为全文索引,而且执行的过程中pc.categories_id优先级高于pd.products_name全文索引,导致使用了pc.categories_id索引。按理来讲,这样也没有多大关系。但是explain后发现了问题
+----+-------------+-------+----------+-----------------------+-------------------+---------+---------------------------+------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+----------+-----------------------+-------------------+---------+---------------------------+------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | pc | range | PRIMARY,categories_id | categories_id | 4 | NULL | 307 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | pd | fulltext | PRIMARY,products_name | products_name | 0 | | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | p | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | banggood.pd.products_id | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | sps | ref | products_id | products_id | 4 | banggood.pd.products_id | 16 | Using index | | 1 | SIMPLE | 7days | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | banggood.p.products_id | 1032 | | | 1 | SIMPLE | prq | ref | ix_prg_sku_or_poa | ix_prg_sku_or_poa | 152 | banggood.p.products_model | 10 | Using where | | 1 | SIMPLE | pso | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | banggood.pd.products_id | 1 | Using index | +----+-------------+-------+----------+-----------------------+-------------------+---------+---------------------------+------+----------------------------------------------+我们发现驱动表示pc表,使用了categories_id索引,可能优化器优先选择了它,但是再看pd表,
按理来讲,这个时候pd表应该使用products_id索引,也就是这个表的primary key,但是优化器却选择了products_name全文索引,坑爹了!
profiling这条语句,执行时间为2分钟以上
+-------------------------+------------+-----------+------------+--------------+---------------+ | Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out | +-------------------------+------------+-----------+------------+--------------+---------------+ | starting | 0.000415 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000011 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000056 | 0.001000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | checking permissions | 0.000009 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Opening tables | 0.000225 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | System lock | 0.000029 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | init | 0.000138 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | optimizing | 0.000046 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | statistics | 0.001115 | 0.001000 | 0.000000 | 0 | 0 | | preparing | 0.001246 | 0.002000 | 0.000000 | 0 | 0 | | FULLTEXT initialization | 0.000088 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Creating tmp table | 0.000057 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | executing | 0.000005 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Copying to tmp table | 120.430834 | 81.227651 | 38.749110 | 1112 | 0 | | Sorting result | 0.000058 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | Sending data | 0.000026 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | end | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | removing tmp table | 0.000015 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | end | 0.000041 | 0.001000 | 0.000000 | 0 | 0 | | query end | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | closing tables | 0.000023 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | freeing items | 0.008546 | 0.000000 | 0.007999 | 0 | 0 | | logging slow query | 0.000008 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | logging slow query | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | | cleaning up | 0.000008 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 | +-------------------------+------------+-----------+------------+--------------+---------------+看到Copying to tmp table占据了大量的cpu运算。
看来,mysql优化器太弱了,又要我们强制使用索引了!force index(primary) ,强制使用pd表的主键

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
