(2)如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话,可以打开MySQL的 information_schema 数据库。在该库中有一个 TABLES 表,这个表主要字段分别是:
MYSQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat,sar和 vmstat来查看系统的性能状态。
我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题,利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况,通过慢查询日志找出有待优化的sql,通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql,通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍,很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。再简单点,这台MySQL服务器上,到底有哪些数据库、各个数据库有哪些表,每张表的字段类型是什么,各个数据库要什么权限才能访问,等等信息都保存在information_schema表里面,所以请勿删改此表。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员
基数是数据列所包含的不同值的数量,例如,某个数据列包含值 1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是 4。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有mysql基础的开发人员。
本文主要是总结了工作中一些常用的操作,以及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
当数据量比较大,若SQL语句写的不合适,会导致SQL的执行效率低,我们需要等待很长时间才能拿到结果
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有MySQL基础的开发人员。
当MySql的连接数据达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log。
我们建索引的时候,有全文索引、主键索引、唯一性索引、普通索引等,前面两个好理解好区分,大家都知道啥时候用,后面两个该如何区分呢?唯一性索引和普通索引该如何选择呢?今天我们就来聊聊这个话题。
在mysql中有一个默认的数据表information_schema,information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。
本文主要总结了工作中一些常用的操作及不合理的操作,在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息,本文适合有 MySQL 基础的开发人员。
有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储,同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索,这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。
MySQL作为一款面向企业的数据库产品,必须具有能够处理高峰活动和数据容量增长的能力。在进行容量规划时,架构师需要考虑因为用户的活动和数据增长所导致的资源使用变化,并需要考虑未来的促销活动或者其他预计的繁忙时期。
访问的速度快,对事务完整性没有要求,以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
MySQL提供了一系列工具来监视、调试和优化数据库性能,以下是常用的工具和相关技术,可以帮助您有效管理和优化MySQL数据库的性能。
最近公司项目添加新功能,上线后发现有些功能的列表查询时间很久。原因是新功能用到旧功能的接口,而这些旧接口的 SQL 查询语句关联5,6张表且编写不够规范,导致 MySQL 在执行 SQL 语句时索引失效,进行全表扫描。原本负责优化的同事有事请假回家,因此优化查询数据的问题落在笔者手中。笔者在查阅网上 SQL 优化的资料后成功解决了问题,在此从==全局角度==记录和总结 MySQL 查询优化相关技巧。
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息,相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢?我们怎么去查看? 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
工程师反馈数据库服务器内存使用率高,并且之前曾触发告警,登录服务器使用top -u mysql查看进程使用内存信息:
MySQL架构分析 MySQL 的体系结构 MySQL 的模块详解 **Connectors**:用于支持各种语言与 **SQL** 交互; **Management Services & Utili
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今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情,希望文章的这些优化技巧对你有用。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
导读:深入学习MySQL的时候总是习惯性的和Oracle数据库进行比较。在学习MySQL InnoDB的存储结构的时候也免不了跟Oracle进行比较。Oracle的数据存储有表空间、段、区、块、数据文件;MySQL InnoDB的存储管理也类似,但是MySQL增加了一个共享表空间和独立表空间的概念。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?
我们在操作大型数据表或者日志文件的时候经常会需要写入数据到数据库,那么最合适的方案就是数据库的批量插入。只是我们在执行批量操作的时候,一次插入多少数据才合适呢?假如需要插入的数据有百万条,那么一次批量插入多少条的时候,效率会高一些呢?这里博主和大家一起探讨下这个问题,应用环境为批量插入数据到临时表。
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查看索引长度是74=(3*24+2),可以算出联合索引中只使用了name前缀索引.
MySQL日志记录了MySQL数据库日常操作和错误信息。MySQL有不同类型的日志文件(各自存储了不同类型的日志),从日志当中可以查询到MySQL数据库的运行情况、用户的操作、错误的信息等。
(1)表的存储会出现碎片化,每当删除了一行内容,该段空间就会变为空白、被留空,而在一段时间内的大量删除操作,会使这种留空的空间变得比存储列表内容所使用的空间更大;
通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能。
相信很多做性能测试的朋友都知道,性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等,我们还需要了解Mysql性能,那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢?
大家好,我是鱼皮,相信很多面试后端的朋友都被问到过这道题:MySQL 如何性能优化?
1、MySQL 被设计成一个单进程多线程架构的数据库,MySQL 数据库实例在系统上的表现就是一个进程。
MySQL作为最流行的关系型数据库之一,基本上每个开发人员都使用过,在平时工作中难免会遇到性能的问题,本篇从多个角度详细的介绍了,关于MySQL最常用的优化方法,包括字段类型,索引使用,SQL语句,参数调优,分库,分表,分片,缓存,以及通过中间件,NoSQL等。相信你认真读完之后一定会受益匪浅。
在 mysql 中,使用 delete 命令删除数据后,会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除,mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记,标记为删除,因此你使用 delete 删除表中的数据,表文件在磁盘上所占空间不会变小,我们这里暂且称之为假删除。
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**内存临时表排序:**在MySQL中,使用InnoDB引擎执行排序操作时,当处理的数据量较小,可以在内存中完成排序时,MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下,MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果,这样可以快速地对数据进行排序,提高查询效率。
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
当我们交友平台在线上运行一段时间后,为了给平台用户在搜索好友时,在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友,这时候,我们会对用户的行为做数据分析,根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
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