Mysql效率优化定位较低sql的两种方式_MySQL
关于mysql效率优化一般通过以下两种方式定位执行效率较低的sql语句。
通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句,用 --log-slow-queries[=file_name] 选项启动时, mysqld 会 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 SQL 语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的 SQL 。
慢查询日志在查询结束以后才纪录,所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题,可以使用 show processlist 命令查看当前 MySQL 在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看 SQL 的 执行情况,同时对一些锁表操作进行优化。
下面我们举例说明一下,如何通过慢查询日志定位执行效率底的 SQL 语句:
开启慢查询日志 , 配置样例:
log-slow-queries
在 my.cnf 配置文件中增加上述配置项并重启 mysql 服务,这时 mysql 慢查询功能生效。慢查询 日志将写入参数 DATADIR (数据目录)指定的路径下,默认文件名是 host_name-slow.log 。
和错误日志、查询日志一样,慢查询日志记录的格式也是纯文本,可以被直接读取。下例中演示了慢查询日志的设置和读取过程。
( 1 )首先查询一下 long_query_time 的值 。
mysql> show variables like 'long%'; +-----------------+-------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-------+ | long_query_time | 10 | +-----------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
( 2 )为了方便测试,将修改慢查询时间为 5 秒。
mysql> set long_query_time=5;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
( 3 )依次执行下面两个查询语句。
第一个查询因为查询时间低于 5 秒而不会出现在慢查询日志中:
mysql> select count(*) from order2008; +----------+ | count(*) | +----------+ | 208 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
第二个查询因为查询时间大于 5 秒而应该出现在慢查询日志中:
mysql> select count(*) from t_user; +----------+ | count(*) | +----------+ | 6552961 | +----------+ 1 row in set (11.07 sec)
( 4 )查看慢查询日志。
[root@localhost mysql]# more localhost-slow.log # Time: 081026 19:46:34 # User@Host: root[root] @ localhost [] # Query_time: 11 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 6552961 select count(*) from t_user;
从上面日志中,可以发现查询时间超过 5 秒的 SQL ,而小于 5 秒的则没有出现在此日志中。
如果慢查询日志中记录内容很多,可以使用 mysqldumpslow 工具( MySQL 客户端安装自带)来对慢查询日志进行分类汇总。下例中对日志文件 mysql_master-slow.log 进行了分类汇总,只显示汇总后摘要结果:
[root@mysql_master mysql_data]# mysqldumpslow mysql_master-slow.log Reading mysql slow query log from mysql_master-slow.log Count: 2 Time=11.00s (22s) Lock=0.00s (0s) Rows=1.0 (2), root[root]@mysql_master select count(N) from t_user;
对于 SQL 文本完全一致,只是变量不同的语句, mysqldumpslow 将会自动视为同一个语句进行统计,变量值用 N 来代替。这个统计结果将大大增加用户阅读慢查询日志的效率,并迅速定位系统的 SQL 瓶颈。
注意:慢查询日志对于我们发现应用中有性能问题的 SQL 很有帮助,建议正常情况下,打开此日志并经常查看分析。
以上是给大家介绍的Mysql效率优化定位较低sql的两种方式 ,希望以上所述对大家有所帮助。

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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。
