Mysql数据库之索引优化_MySQL
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重。
问题:cpu负载过高,达到36。
现象:通过mysqladmin -uroot -p processlist 查看到大量如下信息:
Sending data select * from `rep_corp_vehicle_online_count` where corp_id = 48 and vehicle_id = 10017543
根据以上的可能是表rep_corp_vehicle_online_count的问题 做出如下测试:
查看表结构:
mysql> desc rep_corp_vehicle_online_count; +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | corp_id | int(11) | NO | | NULL | | | vehicle_id | int(11) | NO | | NULL | | | online_day | varchar(20) | NO | | NULL | | | loc_total | int(11) | NO | | NULL | | | create_time | datetime | NO | | NULL | | | update_time | datetime | NO | | NULL | | +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ 7 rows in set (0.00 sec)
查看索引,只有主键索引:
mysql> show index from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | rep_corp_vehicle_online_count | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1247259 | NULL | NULL | | BTREE | | | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 1 row in set (0.00 sec)
代码执行情况:
mysql>explain select * from rep_corp_vehicle_online_count where corp_id = 79 and vehicle_id = 10016911 and online_day = '2016-03-29'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: rep_corp_vehicle_online_count type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1248495 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
表数据分析情况,重复数据很多:
mysql> select count(distinct corp_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------+ | count(distinct corp_id) | +-------------------------+ | 18 | +-------------------------+ 1 row in set (0.63 sec) mysql> select count(corp_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +----------------+ | count(corp_id) | +----------------+ | 1239573 | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(distinct vehicle_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +----------------------------+ | count(distinct vehicle_id) | +----------------------------+ | 2580 | +----------------------------+ 1 row in set (1.03 sec) mysql>explain select count(vehicle_id) from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------+ | count(vehicle_id) | +-------------------+ | 1239911 | +-------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
最后处理,创建索引:
mysql> create index r_c_v on rep_corp_vehicle_online_count(corp_id,vehicle_id); Query OK, 1487993 rows affected (6.09 sec) Records: 1487993 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> show index from rep_corp_vehicle_online_count; +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ | rep_corp_vehicle_online_count | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1490176 | NULL | NULL | | BTREE | | | | rep_corp_vehicle_online_count | 1 | r_c_v | 1 | corp_id | A | 18 | NULL | NULL | | BTREE | | | | rep_corp_vehicle_online_count | 1 | r_c_v | 2 | vehicle_id | A | 2596 | NULL | NULL | | BTREE | | | +-------------------------------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
添加索引过后负载降低到了1.73:
以上内容是小编给大家介绍的Mysql数据库之索引优化 ,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

PHP에서 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 작업은 다음 단계에 따라 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 백업: mysqldump 명령을 사용하여 데이터베이스를 SQL 파일로 덤프합니다. 데이터베이스 복원: mysql 명령을 사용하여 SQL 파일에서 데이터베이스를 복원합니다.

선형 복잡성에서 로그 복잡성까지 조회 시간을 줄이는 인덱스를 구축하여 MySQL 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 삽입을 방지하고 쿼리 성능을 향상하려면 PREPAREDStatements를 사용하세요. 쿼리 결과를 제한하고 서버에서 처리되는 데이터의 양을 줄입니다. 적절한 조인 유형 사용, 인덱스 생성, 하위 쿼리 사용 고려 등 조인 쿼리를 최적화합니다. 쿼리를 분석하여 병목 현상을 식별하고, 캐싱을 사용하여 데이터베이스 로드를 줄이고, 오버헤드를 최소화합니다.

MySQL 테이블에 데이터를 삽입하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스에 연결: mysqli를 사용하여 데이터베이스에 대한 연결을 설정합니다. SQL 쿼리 준비: 삽입할 열과 값을 지정하는 INSERT 문을 작성합니다. 쿼리 실행: query() 메서드를 사용하여 삽입 쿼리를 실행하면 확인 메시지가 출력됩니다.

PHP를 사용하여 MySQL 테이블을 생성하려면 다음 단계가 필요합니다. 데이터베이스에 연결합니다. 데이터베이스가 없으면 작성하십시오. 데이터베이스를 선택합니다. 테이블을 생성합니다. 쿼리를 실행합니다. 연결을 닫습니다.

PHP에서 MySQL 저장 프로시저를 사용하려면: PDO 또는 MySQLi 확장을 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결합니다. 저장 프로시저를 호출하는 문을 준비합니다. 저장 프로시저를 실행합니다. 결과 집합을 처리합니다(저장 프로시저가 결과를 반환하는 경우). 데이터베이스 연결을 닫습니다.

MySQL 8.4(2024년 최신 LTS 릴리스)에 도입된 주요 변경 사항 중 하나는 "MySQL 기본 비밀번호" 플러그인이 더 이상 기본적으로 활성화되지 않는다는 것입니다. 또한 MySQL 9.0에서는 이 플러그인을 완전히 제거합니다. 이 변경 사항은 PHP 및 기타 앱에 영향을 미칩니다.

Oracle 데이터베이스와 MySQL은 모두 관계형 모델을 기반으로 하는 데이터베이스이지만 호환성, 확장성, 데이터 유형 및 보안 측면에서 Oracle이 우수하고, MySQL은 속도와 유연성에 중점을 두고 중소 규모 데이터 세트에 더 적합합니다. ① Oracle은 광범위한 데이터 유형을 제공하고, ② 고급 보안 기능을 제공하고, ③ 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합하고, ① MySQL은 NoSQL 데이터 유형을 지원하고, ② 보안 조치가 적고, ③ 중소 규모 애플리케이션에 적합합니다.
