MySQL性能优化实战
同时在线访问量继续增大,对于1G内存的服务器明显感觉到吃力,严重时甚至每天都会死机,或者时不时的服务器卡一下,这个问题曾经困扰了我半个多月。MySQL使用是很具伸缩性的算法,因此你通常能用很少的内存运行或给MySQL更多的内存以得到更好的性能。 安装好
同时在线访问量继续增大,对于1G内存的明显感觉到吃力,严重时甚至每天都会死机,或者时不时的卡一下,这个问题曾经困扰了我半个多月。MySQL使用是很具伸缩性的算法,因此你通常能用很少的内存运行或给MySQL更多的内存以得到更好的性能。
安装好mysql后,配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中,配制文件有几个,有my- huge.cnf、my-medium.cnf、my-large.cnf、my-small.cnf,不同流量的网站和不同配制的服务器环境,当然需要有不同的配制文件了。
一般的情况下,my-medium.cnf这个配制文件就能满足我们的大多需要;一般我们会把配置文件拷贝到/etc/my.cnf,只需要修改这个配置文件就可以了,使用mysqladmin variables extended-status –u root –p 可以看到目前的参数,有3个配置参数是最重要的,即key_buffer_size,query_cache_size,table_cache。
key_buffer_size只对MyISAM表起作用,key_buffer_size指定索引缓冲区的大小,它决定索引处理的速度,尤其是索引读的速度。一般我们设为16M,实际上稍微大一点的站点 这个数字是远远不够的,通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads,可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低,至少是1:100,1:1000更好(上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得)。 或者如果你装了phpmyadmin 可以通过服务器运行状态看到,笔者推荐用phpmyadmin管理mysql,以下的状态值都是本人通过phpmyadmin获得的实例分析:
这个服务器已经运行了20天
key_buffer_size – 128M
key_read_requests – 650759289
key_reads - 79112
比例接近1:8000 健康状况非常好
另外一个估计key_buffer_size的办法,把你网站的每个表的索引所占空间大小加起来看看。以此服务器为例:比较大的几个表索引加起来大概125M,这个数字会随着表变大而变大。
从4.0.1开始,MySQL提供了查询缓冲机制。使用查询缓冲,MySQL将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中,今后对于同样的SELECT语句(区分大小写),将直接从缓冲区中读取结果。根据MySQL用户手册,使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。
通过调节以下几个参数可以知道query_cache_size设置得是否合理
Qcache inserts
Qcache hits
Qcache lowmem prunes
Qcache free blocks
Qcache total blocks
Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况,同时Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,此时需要增加缓冲大小Qcache_hits的值不大,则表明你的查询重复率很低,这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓冲。此外,在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲。

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
