优化MySQL数据库性能的实际操作方案 (优化mysql)

以下的文章主要是对优化MySQL数据库性能的实际操作方案的介绍，我们大家都知道MySQL数据库的速度是快还是慢主要是由配置优化决定的，如果是我们自己用，比如几个人的时候，人数较少就算优化了也看不出什么效果来。

如果人数非常多的时候就会看出来了，下面介绍十个比较重要的参数配置，max_connections，record_buffer，back_log，interactive_timeout，sort_buffer，table_cache，thread_cache_size，wait_timeout这几个参数配置好了会得到很大的优化MySQL数据库性能啊，第二页有一个推荐配置。

一、max_connections：

允许的同时客户的数量。增加该值增加 MySQLd 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加，否则，你将经常看到 too many connections 错误。 默认数值是100，我把它改为1024 。

二、record_buffer：

每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描，你可能想要增加该值。默认数值是131072(128k)，我把它改为16773120 (16m)

三、key_buffer_size：

索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大，系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是8388600(8m)，我的MySQL主机有2gb内存，所以我把它改为 402649088(400mb)。

四、back_log：

要求 MySQL 能有的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。

back_log 值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的tcp/ip连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。

当你观察你的主机进程列表，发现大量 264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | null | connect | null | login | null 的待连接进程时，就要加大 back_log 的值了。默认数值是50，我把它改为500。

五、interactive_timeout：

服务器 在关闭它前在一个交互连接上等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对 MySQL_real_connect()使用 client_interactive 选项的客户。 默认数值是28800，我把它改为7200。

六、sort_buffer：

每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速order by或group by操作。默认数值是2097144(2m)，我把它改为 16777208 (16m)。

七、table_cache：

为所有线程打开表的数量。增加该值能增加MySQLd要求的文件描述符的数量。MySQL对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是64，我把它改为512。

八、thread_cache_size：

可以复用的保存在中的线程的数量。如果有，新的线程从缓存中取得，当断开连接的时候如果有空间，客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程，为了提高性能可以这个变量值。通过比较 connections 和 threads_created 状态的变量，可以看到这个变量的作用。我把它设置为 80。

九、MySQL的搜索功能

用MySQL进行搜索，目的是能不分大小写，又能用中文进行搜索只需起动MySQLd时指定 –default-character-set=gb2312

十、wait_timeout：

服务器在关闭它之前在一个连接上等待行动的秒数。 默认数值是28800，我把它改为7200。

注：参数的调整可以通过修改 /etc/my.cnf 文件并重启 MySQL 实现。这是一个比较谨慎的工作，上面的结果也仅仅是我的一些看法，你可以根据你自己主机的硬件情况（特别是内存大小）进一步修改。

据说这是高手优化MySQL数据库性能,供大家参考,其中连接数: max_connections=1500可以根据服务器的性能更改.

#set-variable = connect_timeout=5

#set-variable = wait_timeout=5

建议启用,负担重的服务器可以适当减少持续连接时间

【编辑推荐】

数据库的优化

查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。 索引优化：合理分析并设置、调整索引。 表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。 纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。 横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。 存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的

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。