mysql类型-MySQL数据库优化实战 (mysql类型转换)

mysql类型;MySQL数据库优化实战

MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，但是在实际应用中，由于数据量的增加和复杂性的提高，数据库的性能问题也越来越突出。进行数据库优化是非常必要的。从以下六个方面对MySQL数据库优化实战进行。

索引优化

索引是MySQL中非常重要的优化手段，可以提高查询效率。不恰当的索引会增加数据库的负担，甚至会导致性能下降。需要合理地设置索引。需要分析查询语句，确定需要建立索引的字段。需要选择合适的索引类型。需要定期维护索引，删除无用的索引。

SQL语句优化

SQL语句是MySQL中非常重要的操作，但是不恰当的SQL语句会导致性能下降。需要优化SQL语句。需要避免使用SELECT *，只查询需要的字段。需要避免使用子查询。需要使用EXPLAIN命令分析查询语句的执行计划，找出性能瓶颈。

表结构优化

表结构是MySQL中非常重要的因素，可以影响数据库的性能。需要优化表结构。需要合理地设计表结构，避免冗余字段。需要选择合适的数据类型。需要定期维护表结构，删除无用的字段和表。

缓存优化

缓存是MySQL中非常重要的优化手段，可以提高数据库的性能。需要合理地设置缓存。需要选择合适的缓存类型，如查询缓存、InnoDB缓存等。需要设置合适的缓存大小。需要定期清理缓存，避免缓存过期和溢出。

服务器 优化

服务器是MySQL中非常重要的因素，可以影响数据库的性能。需要优化服务器。需要选择合适的服务器配置，如CPU、内存、硬盘等。需要优化服务器参数，如max_connections、innodb_buffer_pool_size等。需要定期维护服务器，清理无用的日志和文件。

备份优化

备份是MySQL中非常重要的操作，可以保证数据的安全性。需要优化备份。需要选择合适的备份方式，如物理备份、逻辑备份等。需要定期备份数据，避免数据丢失。需要测试备份的可用性，确保备份的完整性和正确性。

总结归纳

MySQL数据库优化是非常重要的工作，可以提高数据库的性能和稳定性。从索引优化、SQL语句优化、表结构优化、缓存优化、服务器优化和备份优化六个方面进行了。通过合理地设置索引、优化SQL语句、优化表结构、设置合适的缓存、优化服务器和优化备份，可以使MySQL数据库的性能得到有效提高。

mysql查询优化，1万条数据居然要30秒

索引创建规则：1、表的主键、外键必须有索引；2、数据量超过300的表应该有索引；3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；5、索引应该建在选择性高的字段上；6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。 一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。 因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。 另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。

数据库优化包括哪些相关操作？

此文章主要向大家介绍的是MySQL数据库优化，其中还包括MySQL数据库的性能优化， 常用的SQL语句的优化以及MySQL数据库对INSERT语句进行优化的实际操作方案的描述，望你会有所收获。 MySQL InnoDB 的性能问题讨论 MySQL性能优化 InnoDB delete from xxx速度暴慢原因 推荐圈子: mysql研究 更多相关推荐 1、定期分析表和检查表 分析表的语法如下： 引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name[, tbl_name]... 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 table table_name 检查表的语法如下： 引用 TABLE tb1_name[,tbl_name]...[option] = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED} 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 MySQL数据库优化表的语法如下： 引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name [,tbl_name]... 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 TABLE tb1_name DISABLE KEYS; the data TABLE tb1_name ENABLE KEYS; 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 data infile /home/mysql/text_txt into table text 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MySQL数据库优化的方式。 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。 MySQL数据库优化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： into test values(1,2) into test values(3,4) into test values(5,6) 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。 以上的相关内容就是对MySQL数据库优化方法的介绍，望你能有所收获。

MySQL 对于千万级的大表要怎么优化

至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议innodb引擎，多利用点内存，减轻磁盘io负载，因为io往往是数据库服务器的瓶颈 另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类sql语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是， 索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，