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。
1. general # 数据文件存放的目录 datadir=/var/lib/mysql # mysql.socket表示server和client在同一台服务器，并且使用localhost进行连接，就会使用socket进行连接 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock # 存储mysql的pid pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid # mysql服务的端口号 port=3306 # mysql存储引擎 default_storage_eng
MYSQL 中的查询给人的观念大多是简单的，不复杂的，将复杂的事情都交给程序来做，数据库就是一个容器的概念或一个固化的观念。
1. [client] default-character-set=utf8 2. port = 3309 3. socket = /home/mysql/mysql/tmp/mysql.sock 4. [mysqld] character_set_server=utf8 5. !include /home/mysql/mysql/etc/mysqld.cnf #包含的配置文件 ，把用户名，密码文件单独存放 6. port = 3309 7.
MySQL 5.6版本适合在1GB内存VPS上的my.cnf配置文件 [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql bind-add
在数据库管理系统中，查询优化器是一个至关重要的组件，它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中，查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣，并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型，以及如何利用这一知识来优化查询性能。
Mysql可以通过启动时指定参数和使用配置文件两种方法进行配置，在大多数情况下配置文件位于/etc/my.cnf 或者是 /etc/mysql/my.cnf在Windows系统配置文件可以是位于C://windows//my.ini文件，MySQL查找配置文件的顺序可以通过以下方法获得。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。 如果这个表修改了，那么使用这个表中的所有缓存将不再有效，查询缓存值得相关条目将被清空。表中得任何改变是值表中任何数据或者是结构的改变，包括insert,update,delete,truncate,alter table,drop table或者是drop database 包括那些映射到改变了的表的使用merge表的查询，显然，者对于频繁更新的表，查询缓存不合适，对于一些不变的数据且有大量相同sql查询的表，查询缓存会节省很大的性能。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6340076.html
https://cdn.mysql.com//archives/mysql-5.7/mysql-5.7.9-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
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
MySQL参数优化这东西不好好研究还是比较难懂的，其实不光是MySQL，大部分程序的参数优化，是很复杂的。MySQL的参数优化也不例外，对于不同的需求，还有硬件的配置，优化不可能又最优选择，只能慢慢的进行优化，需要不断的调试，才能达到不同环境的最优选择。 首先介绍一下MySQL配置文件中不同模块 [client] MySQL客户端应用模块，只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取此模块下的内容。 [mysqld] MySQL服务端应用模块 [client] port = 3306 socket
1.简单介绍 InnoDB给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。 2.之所以选用innodb作为存储引擎的
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
#*** client options 相关选项 ***# #以下选项会被MySQL客户端应用读取。注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容。如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值。需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项。 [client] port = 3309 socket = /usr/local/mysql/tmp/mysql.sock [mysqld] #服务器端配置 !include /usr/local/mysql/etc/mysqld.cnf #包含的
指定MySQL服务器监听的IP地址，默认为0.0.0.0，表示所有IP地址。可以设置为127.0.0.1来限制只有本地可以访问MySQL服务。
在MySQL中，大小写敏感性是一个重要的问题。MySQL默认情况下是不区分大小写的，这意味着在查询时，大小写不会对查询结果产生影响。但是，如果不小心在代码中使用了大小写不一致的变量名或关键字，可能会导致意想不到的错误。
MySQL参数优化对于不同的网站，及其在线量，访问量，帖子数量，网络情况，以及机器硬件配置都有关系， 优化不可能一次性完成，需要不断的观察以及调试，才有可能得到最佳效果。 下面列出了对性能优化影响较大 的主要变量，主要分为连接请求的变量和缓冲区变量
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎，专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
**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。
MySQL 是一种流行的开源关系数据库管理系统（RDBMS），其性能和可靠性在各种规模的应用中得到了广泛的验证。尽管 MySQL 本身已经非常高效，但在一些高并发、大数据量的场景下，对其内核进行深度优化是提升性能的关键。本文将详细探讨 MySQL 内核深度优化的若干方面，包括存储引擎优化、查询优化、内存管理优化、并发控制优化以及索引优化等。
ClickHouse中支持在创建数据库时指定引擎，目前比较常用的两种引擎为默认引擎和MySQL数据库引擎。
主要配置参数转载自： http://www.linuxyw.com/a/shujuku/20130506/216.html
本文学习是MySQL中识别符大小写敏感性学习，在MySQL中，数据库对应数据目录中的目录。数据库中的每个表至少对应数据库目录中的一个文件(也可能是多个，取决于存储引擎)。因此，所使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。这说明在大多数Unix中数据库名和表名对大小写敏感，而在Windows中对大小写不敏感。一个显著的例外情况是Mac OS X，它基于Unix但使用默认文件系统类型(HFS+)，对大小写不敏感。然而，Mac OS X也支持UFS卷，该卷对大小写敏感，就像Unix一样。
我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来，在使用过程中mariadb占用的内存很大。
对于一个网站来说，在运行很长一段时间后，数据库瓶颈问题会越来越暴露出来。作为运维人员，对数据库做必要的优化十分重要！ 下面总结以往查阅到的以及自己工作中的一些优化操作经验，并根据OSI七层模型从下往上进行优化mysql数据库记录。 一：物理层面 1、cpu:2-16个 2*4双四核，L1L2越大越好 2、内存:越大越好 3、磁盘:SAS或者固态 300G*12磁盘越多IO越高 raid 0>10>5>1 4、网卡:千兆 5、slave的配置最好大于等于master 二、系统配置 如下，配置系统内核参数
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142637.html原文链接：https://javaforall.cn
一、表名 和 数据库名 不要用大小写混合（即驼峰式），应该全部用小写，使用下划线作为连接符。
我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture)
以交友平台用户中心的user表为例，单表数据规模达到千万级别时，你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢，明明查询命中了索引，但是，部分查询还是很慢，这时候，我们就需要考虑拆分这张user表了。
为了理解这个问题，先从Mysql的架构说起，对于Mysql来说，大致可以分为3层架构。
之前写过一篇关于mysql 对表大小写敏感的问题（你有遇到过MySQL因大小写敏感导致的问题吗），其实在mysql中字段存储的内容是不区分大小写的，本篇进行简单的总结。
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
MySql Query Cache 和 Oracle Query Cache 是不同的， Oracle Query Cache 是缓存执行计划的，而MySql Query Cache 不缓存执行计划而是整个结果集。缓存整个结果集的好处不言而喻，但由于缓存的是结果集因此Query必须是完全一样的，这样带来的后果就是平均 Hit Rate 命中率一般不会太高。 Query Cache 对于一些小型应用程序或者数据表的数据量不大的情况下效果是最为明显的。
双十一仔细想了想，好像也没什么可买的，吃的零食什么的都还有，用的东西没什么缺的，想想还是算了吧，还不如早点搞完早点休息来的实在。个人感觉已经过了冲动消费的年纪了，这可能也是人老了的标志吧。。。
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？
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
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。
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。
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。
对配置参数的说明： 配置参数的格式如下：（shell > mysqladmin -uroot -ppassword variables extended-status）
众所周知，缓存的设置是所有现代计算机系统发挥高性能的重要因素之一。对于MySQL数据库来说，也是得益于MySQL缓存机制，才能够提高MySQL数据库的性能，减少数据的内存占比。
通常叫做 SQL Layer。在 MySQL 数据库系统处理底层数据之前的所有工作都是在这一层完成的，包括权限判断， sql解析，行计划优化， query cache 的处理以及所有内置的函数(如日期,时间,数学运算,加密)等等。存储过程，触发器，视图等功能也在这一层完成。
12月2日，Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强，这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解，各位从中可窥其一二。（部分资料、插图来自Oracle官方网站）。
MySQL查询执行流程 查询流程： 客户端发送一条查询给服务器； 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果；否则，进入下一阶段； 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划； MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回给客户端； 查询缓存 用于保存MySQL查询语句返回的完整结果，被命中时，MySQL会立即返回结果，省去解析、优化和执行等阶段； MySQL保存结果于缓存中，把select语句本身做hash计算，计算的结果作
ON代表打开，OFF代表关闭 1代表打开，0代表关闭 TRUE代表打开，FALSE代表关闭
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
即使是经验老道的人也会犯错，会引起很多麻烦。所以在盲目的运用这些推荐之前，请记住下面的内容：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
