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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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.

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.

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.

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.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
