join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
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。
1.下载 git clone https://gitee.com/mo-shan/analysis_binlog cd analysis_binlog
——————·今天距2020年48天·—————— 这是ITester软件测试小栈第78次推文 创建数据库 #创建数据库ITester create database ITester; 显示数据库列表
mysql当前的版本,运行的时间,以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的,因为如果服务器不运行几个小时的话,输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的,比如,MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是,MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告,这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql,在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中,场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
show variables like '%max_connections%'; 查看最大连接数 set global max_connections=1000 重新设置,重启失效 打开my.ini,修改max_connections=1000(默认为100),永久生效 show status like 'Threads%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | Threads_cached | 58 | | Threads_connected | 57 | ###这个数值指的是打开的连接数 | Threads_created | 3676 | | Threads_running | 4 | ###这个数值指的是激活的连接数,这个数值一般远低于connected数值 +-------------------+-------+ Threads_connected 跟show processlist结果相同,表示当前连接数。准确的来说,Threads_running是代表当前并发数 show full processlist 如果是root帐号,你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号,只能看到自己占用的连接 命令:show status like '%下面变量%'; Aborted_clients 由于客户没有正确关闭连接已经死掉,已经放弃的连接数量。 Aborted_connects 尝试已经失败的MySQL服务器的连接的次数。 Connections 试图连接MySQL服务器的次数。 Created_tmp_tables 当执行语句时,已经被创造了的隐含临时表的数量。 Delayed_insert_threads 正在使用的延迟插入处理器线程的数量。 Delayed_writes 用INSERT DELAYED写入的行数。 Delayed_errors 用INSERT DELAYED写入的发生某些错误(可能重复键值)的行数。 Flush_commands 执行FLUSH命令的次数。 Handler_delete 请求从一张表中删除行的次数。 Handler_read_first 请求读入表中第一行的次数。 Handler_read_key 请求数字基于键读行。 Handler_read_next 请求读入基于一个键的一行的次数。 Handler_read_rnd 请求读入基于一个固定位置的一行的次数。 Handler_update 请求更新表中一行的次数。 Handler_write 请求向表中插入一行的次数。 Key_blocks_used 用于关键字缓存的块的数量。 Key_read_requests 请求从缓存读入一个键值的次数。 Key_reads 从磁盘物理读入一个键值的次数。 Key_write_requests 请求将一个关键字块写入缓存次数。 Key_writes 将一个键值块物理写入磁盘的次数。 Max_used_connections 同时使用的连接的最大数目。 Not_flushed_key_blocks 在键缓存中已经改变但是还没被清空到磁盘上的键块。 Not_flushed_delayed_rows 在INSERT DELAY队列中等待写入的行的数量。 Open_tables 打开表的数量。 Open_files 打开文件的数量。 Open_streams 打开流的数量(主要用于日志记载) Opened_tables 已经打开的表的数量。 Questions 发往服务器的查询的数量。 Slow_queries 要花超过long_query_time时间的查询数量。 Threads_connected 当前打开的连接的数量。 Threads_running 不在睡眠的线程数量。 Uptime 服务器工作了多少秒。
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
很多新手都在使用 Memcached 或者 Redis 扩展来加速服务器数据库的运行性能,其实这些扩展对于小博客的服务器来说有时候是个负担和安全隐患的,具体可以参考【理智冷静的使用 Memcached 或者 Redis】一文,那么不使用优化扩展我们如何来提升 MySQL 或 MariaDB 数据库的运行性能呢?
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
原文链接:https://dwz.cn/K1Q1cePW
要想匹配某个字符(或字符集合)的一次或多次重复,只要简单地在其后面加上一个 + 字符就行了。+ 匹配一个或多个字符(至少一个;不匹配零个字符的情况)。比如,a 匹配 a 本身,a+ 匹配一个或多个连续出现的 a。类似地,[0-9] 匹配任意单个数字,[0-9]+ 匹配一个或多个连续的数字。
在图解系列中, 我们介绍过组提交的概念 (MySQL 组提交), 这次我们通过实验来观察其作用
注: sysbench的版本是1.0.14,MySQL的版本是5.7,Linux是Ubuntu16,运行内存是4G,可用的CPU核数是4。
而我们的连接器就是处理这个过程的,连接器的主要功能是负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接,连接器在使用的过程中如果该用户的权限改变,是不会马上生效的,因为用户权限是在连接的时候读取的,只能重新连接才可以更新权限
对配置参数的说明: 配置参数的格式如下:(shell > mysqladmin -uroot -ppassword variables extended-status)
我们知道,当limit offset rows中的offset很大时,会出现效率问题:
链接:https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/117
mysql调优思路: 1.数据库设计与规划--以后再修该很麻烦,估计数据量,使用什么存储引擎 2.数据的应用--怎样取数据,sql语句的优化 3.mysql服务优化--内存的使用,磁盘的使用 4.操作系统的优化--内核、tcp连接数量 5.升级硬件设备 以下文章来源地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-tune-lamp-3.html 有 3 种方法可以加快 MySQL 服务器的运行速度,效率从低到高依次为: 1. 替换有问题的硬
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
在 MySQL 的众多存储引擎中,InnoDB 是最常用的存储引擎,也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中,我们以 InnoDB 为例,介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
有如下规则,如果数据表被更改,那么和这个数据表相关的全部Cache全部都会无效,并删除之。这里“数据表更改”包括: INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE, ALTER TABLE, DROP TABLE, or DROP DATABASE等。举个例子,如果数据表posts访问频繁,那么意味着它的很多数据会被QC缓存起来,但是每一次posts数据表的更新,无论更新是不是影响到了cache的数据,都会将全部和posts表相关的cache清除。如果你的数据表更新频繁的话,那么Query Cache将会成为系统的负担。有实验表明,糟糕时,QC会降低系统13%[1]的处理能力。
有一张财务流水表,未分库分表,目前的数据量为9555695,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms),按照下文的方式调整SQL后,耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms);
有一张流水表,未分库分表,目前的数据量为950w,分页查询使用到了limit,优化之前的查询耗时17s左右 (execution: 16s831ms, fetching: 107 ms)
本来这篇文章我前两个星期就打算写了,提纲都列好了,但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了,这就花了一个周末的时间,再加上后面一些其它的事,导致没来得及写
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 网上有很多的文章教怎么配置mysql服务器,但考虑到服务器硬件配置的不同,具体应用的差别,那些文章的做法只能作为初步设置参考,我们需要根据自己的情况进行配置优化,好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行,根据服务器的”状态”进行优化。 查看MySQL服务器配置信息: show variables; 查看MySQL服务器运行的各种状态值: show global status; 1. 慢查询 show variables like '%
本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。
为了方便报表应用使用数据,需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL,方便熟悉 SQL 人员使用。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在Re
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢?虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。
数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据,那么哪一款数据库最合适分析师呢? 虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章,但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能,很少考虑另一个关键因素:分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近,Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章,从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Benn Stancil认为数据分析工作不可能一蹴而就,分析师在使用数据库的过程中阻碍他们速度的往往不是宏观上的性能,而是编写查询语句时的细节。例如,在
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
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