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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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.
