实现MySQL数据库优化的具体方法
以下的文章主要描述的是MySQL数据库简单实用优化的具体方法的实现,中包括如何定期的表进行分析与检查, 以及如何正确对表进行定期的优化,以下就是具体方案的描述,希望在你今后的学习中会有所帮助。 1、定期分析表和检查表 分析表的语法如下: 引用 ANALYZ
以下的文章主要描述的是MySQL数据库简单实用优化的具体方法的实现,中包括如何定期的表进行分析与检查, 以及如何正确对表进行定期的优化,以下就是具体方案的描述,希望在你今后的学习中会有所帮助。
1、定期分析表和检查表
分析表的语法如下:
引用
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name[, tbl_name]... </span></span></li></ol>
以上语句用于分析和存储表的关键字分布,分析的结果将可以使得系统得到准确的统计信息,使得SQL能够生成正确的执行计划。如果用户感觉实际执行计划并不是预期的执行计划,执行一次分析表可能会解决问题。在分析期间,使用一个读取锁定对表进行锁定。这对于MyISAM,DBD和InnoDB表有作用。
例如分析一个数据表
引用
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>analyze table table_name </span></span></li></ol>
检查表的语法如下:
引用
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>CHECK TABLE tb1_name[,tbl_name]...[option]</span><span class="attribute">...option</span><span> = <br>{QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED} </span></span></li></ol>
检查表的作用是检查一个或多个表是否有错误,CHECK TABLE 对MyISAM 和 InnoDB表有作用,对于MyISAM表,关键字统计数据被更新
CHECK TABLE 也可以检查视图是否有错误,比如在视图定义中被引用的表不存在。
2. 定期优化表
优化表的语法如下:
引用
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name [,tbl_name]... </span></span></li></ol>
如果删除了表的一大部分,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)进行更多更改,则应使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费,但OPTIMIZE TABLE 命令只对MyISAM、 BDB 和InnoDB表起作用。
例如: optimize table table_name
注意: analyze、check、optimize执行期间将对表进行锁定,因此一定注意要在MySQL数据库不繁忙的时候执行相关的操作。
常用的SQL优化
我们在开发的时候常常用到的SQL语句,无非是INSERT、GROUPBY等等。对于这些SQL语句,我们怎么进行优化?
1. 大批量插入数据
当用load命令导入数据的时候,适当的设置可以提高导入的速度。
对于MyISAM存储引擎的表,可以通过如下方式快速的导入大量的数据
引用
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>ALTER TABLE tb1_name DISABLE KEYS; </span></span></li> <li><span>loading the data </span></li> <li class="alt"><span>ALTER TABLE tb1_name ENABLE KEYS; </span></li> </ol>
DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新。在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时,通过设置这两个命令,可以提高导入的效率。
对于导入大量的数据到一个空的MyISAM表时,默认就是先导入数据然后才创建索引的,索引不用进行设置。
引用
<ol class="dp-xml"><li class="alt"><span><span>load data infile '/home/mysql/text_txt' into table text </span></span></li></ol>
对于InnoDB类型的表,这种方式不能提高导入数据的效率,但也有几种针对InnoDB类型的表进行优化的方式。
1. 因为InnoDB类型的表式按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排序,可以有效提高导入数据的效率。
2. 在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0,关闭唯一性校验,在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1,恢复唯一性校验,可以提高导入的效率。
3. 如果应用使用自动提交的方式,建议在导入前执行SET AUTOCOMMIT=0,关闭自动提交,导入结束后执行SET AUTOCOMMIT=1,打开自动提交,也可以提高导入效率。
优化INSERT语句
当进行数据INSERT的时候,可以考虑采用以下几种方式进行优化
1. 如果同时从一个客户插入很多行,尽量使用多个值表的INSERT语句,这种方式将大大缩短客户端与MySQL数据库的链接、关闭等消耗,使得效率比分开执行的单个INSERT语句快.
例如:
<ol class="dp-xml"> <li class="alt"><span><span>insert into test values(1,2) </span></span></li> <li><span>insert into test values(3,4) </span></li> <li class="alt"><span>insert into test values(5,6) </span></li> </ol>
将上面三句改为:insert into test values(1,2),(3,4),(5,6)......
2. 如果从不同客户插入很多行,能通过使用INSERT DELAYED 语句得到更高的速度。
DELAYED 的含义是让INSERT 语句马上执行,其实数据都被放在内存的队列中,并没有真正写入磁盘,这比每条语句分别插入要快得多;LOW_PRIORITY刚好相反,在所有其他用户对表的读写完后才进行插入。
3. 将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放
4. 如果进行批量插入,可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度,但是,这只能对于MyISAM表使用。
5. 当从一个文本文件中装载一个表时,使用LOAD DATA INFILE。 这通常比使用很多insert语句快20倍左右。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Untuk mengisi nama pengguna dan kata laluan MySQL: 1. Tentukan nama pengguna dan kata laluan; 2. Sambungkan ke pangkalan data; 3. Gunakan nama pengguna dan kata laluan untuk melaksanakan pertanyaan dan arahan.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Navicat sendiri tidak menyimpan kata laluan pangkalan data, dan hanya boleh mengambil kata laluan yang disulitkan. Penyelesaian: 1. Periksa Pengurus Kata Laluan; 2. Semak fungsi "Ingat Kata Laluan" Navicat; 3. Tetapkan semula kata laluan pangkalan data; 4. Hubungi pentadbir pangkalan data.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh

Klausa SQLLIMIT: Kawal bilangan baris dalam hasil pertanyaan. Klausa had dalam SQL digunakan untuk mengehadkan bilangan baris yang dikembalikan oleh pertanyaan. Ini sangat berguna apabila memproses set data yang besar, paparan paginat dan data ujian, dan dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan dengan berkesan. Sintaks Asas Sintaks: SelectColumn1, Column2, ... FROMTABLE_NAMELIMITNUMBER_OF_ROWS; Number_of_rows: Tentukan bilangan baris yang dikembalikan. Sintaks dengan Offset: SelectColumn1, Column2, ... Fromtable_namelimitoffset, Number_of_rows; Offset: Langkau
