mysql占高内存与cpu原因分析
很多朋友都可能碰到几万数据查询mysql就会占很高的内存和cup特别是在windows系统下,下面我们来看看原因分析吧。
有同事在PHP讨论群里提到, 他做的一个项目由于MySQL查询返回的结果太多(达10万条), 从而导致PHP内存不够用. 所以, 他问, 在执行下面的代码遍历返回的MySQL结果之前, 数据是否已经在内存中了? -
代码如下 | 复制代码 |
while ($row = _fetch_assoc($result)) { // ... } |
当然, 这种问题有许多优化的方法. 不过, 就这个问题来讲, 我首先想到, MySQL是经典的C/S(Client/Server, 客户端/服务器)模型, 在遍历结果集之前, 底层的实现可能已经把所有的数据通过网络(假设使用TCP/IP)读到了Client的缓冲区, 也有另一种可能, 就是数据还在Server端的发送缓冲区里, 并没有传给Client.
在查看PHP和MySQL的之前, 我注意到PHP手册里有两个功能相近的函数:
代码如下 | 复制代码 |
mysql_query() mysql_unbuffered_query() |
两个函数的字面意思和说明证实了我的想法, 前一个函数执行时, 会把所有的结果集从Server端读到Client端的缓冲区中, 而后一个则没有, 这就是”unbuffered(未缓冲)”的意思.
那就是说, 如果用mysql_unbuffered_query()执行了一条返回大量结果集的SQL语句, 在遍历结果之前, PHP的内存是没有被结果集占用的. 而用mysql_query()来执行同样的语句的话, 函数返回时, PHP的内存占用便会急剧增加, 立即耗光内存.
如果阅读PHP的相关代码, 可以看到这两个函数的实现上的异同:
代码如下 | 复制代码 |
/* {{{ proto resource mysql_query(string query [, int link_identifier]) Sends an SQL query to MySQL */ PHP_FUNCTION(mysql_query) { _mysql_do_query(INTERNAL_FUNCTION_PARAM_PASSTHRU, MYSQL_STORE_RESULT); } /* }}} */ /* {{{ proto resource mysql_unbuffered_query(string query [, int link_identifier]) Sends an SQL query to MySQL, without fetching and buffering the result rows */ PHP_FUNCTION(mysql_unbuffered_query) { php_mysql_do_query(INTERNAL_FUNCTION_PARAM_PASSTHRU, MYSQL_USE_RESULT); } /* }}} */ |
两个函数都调用了php_mysql_do_query(), 只差了第2个参数的不同, MYSQL_STORE_RESULT和
代码如下 | 复制代码 |
MYSQL_USE_RESULT. 再看php_mysql_do_query()的实现: if(use_store == MYSQL_USE_RESULT) { mysql_result=mysql_use_result(&mysql->conn); } else { mysql_result=mysql_store_result(&mysql->conn); } |
mysql_use_result()和mysql_store_result()是MySQL的C API函数, 这两个C API函数的区别就是后者把结果集从MySQL Server端全部读取到了Client端, 前者只是读取了结果集的元信息.
回到PHP, 使用mysql_unbuffered_query(), 可以避免内存的立即占用. 如果在遍历的过程不对结果进行”PHP缓存”(如放到某数组中), 则整

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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。

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。

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。
