select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法. count方法可以返回表内精确的行数,每执行一次都会进行一次全表扫描, 以避免由于其他连接进行delete和insert引起结果不精确. 在某些索引下是好事,但是如果表中有主键,count(*)的速度就会很慢,特别在千万记录以上的大表. 如果用 explain 命令速度会快很多,因为 explain 用并不真正执行查询,而是查询优化器[估算]的行数. 在一个1500万条记录的表中测试,用select count(*)耗时

mysql性能优化-慢查询分析.优化索引和配置 (慢查询日志,explain,profile) 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)

COUNT()聚合函数,以及如何优化使用了该函数的查询,很可能是最容易被人们误解的知识点之一 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用: 统计某个列值的数量 统计行数 统计列值 在统计列值时,要求列值是非空的,即不统计NULL.如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式,则统计的就是这个表达式有值的结果数. 统计结果集的行数 当MySQL确认括号内的表达式的值不可能为空时,实际上就是在统计行数,最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,这种情况下通配

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

一. 优化概述 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那么平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. 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer

MySQL索引介绍 聚集索引(Clustered Index)----叶子节点存放整行记录辅助索引(Secondary Index)----叶子节点存放row identifier-------InnoDB:primary key-------书签查找(bookmark lookup)-------查找代价大B+树的高度----3~4层   http://www.oicto.com/mysql-explain-show/ 目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令

目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 max_connections back_log interactive_timeout key_buffer_size query_cache_size record_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size table_cache m

插入记录时,影响插入速度的主要是索引.唯一性校验.一次插入记录条数等.根据这些情况,可以分别进行优化,本节将介绍优化插入记录速度的几种方法. 一.对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下:     1.禁用索引.对于非空表插入记录时,MySQL会根据表的索引对插入记录建立索引.如果插入大量数据,建立索引会降低插入记录的速度.为了解决这种情况可以在插入记录之前禁用索引,数据插入完毕后在开启索引.禁用索引的语句为: ALTER TABLE tb_name DISABLE KEYS;  重新开启索引的

一.优化分类 二.测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库. 三.使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志.第二个,慢查询日志存储位置.第三个,没有使用索引的也会记录到慢查询日志中.第四个,超过1秒之后的查询记录到慢查询日志中(通常设置100ms). 3.1.分析慢查询日志文件 3.1.1 tail命令 tail -50 /home/mysql/sql_log/mysql_slow.log,输入文件中的尾部内容,即末尾50行数据. 我们抽出其中一条

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程

1.创建表,存储引擎为myisam,对大文本字段blob使用MD5函数建立一个散列值 create table t2(id varchar(60), content blob, hash_value varchar(40))engine=myisam default charset=utf8; 2.插入数据 insert into t2 values(1, repeat('world1', 20), md5(content)); insert into t2 values(2, repeat('

百万数据测试 ,; 受影响的行: 时间: .080ms ,; 受影响的行: 时间: .291ms ,; 受影响的行: 时间: .557ms ,; 受影响的行: 时间: .821ms ,; 受影响的行: 时间: .130ms ,,,) , 耗时:5835ms 优化方案: ,  

现有一个student表结构数据如下: id hight sex age 1 160 0 16 2  170  1  16  3  180  1  17  4  160  1  16  5  170  0  17  6 170 0 18 现在需要查出 age=16.17.18的学生的数量. 解决方法: SELECT id, sum(age= '16') AS age16, sum(age= '17') as age17 FROM student ORDER BY age DESC

SELECT * FROM `assets_message` LEFT JOIN purchase_message ON assets_message.purchase_id = purchase_message.purchase_id ' ORDER BY purchase_message.purchase_id,assets_id SELECT * FROM `assets_message` LEFT JOIN purchase_message ON assets_message.purch

1.MySQL性能优化包括查询速度优化.数据库结构优化.数据库服务器优化等. 优化的切入点:合理的结构设计.表结构.索引.查询语句. 2.show status查询数据库的性能参数 show status like 'value'; value: Connections=>连接MySQL服务器的次数 Uptime=>MySQL服务器的上线时间 Slow_queries=>慢查询的次数 Com_select=>查询操作的次数 Com_insert=>插入操作的次数 Com_up

MySQL Optimization 优化原理 MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构,来自:高性能MySQL MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎

说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必.因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用. MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图

MySQL数据库优化主要涉及两个方面,一方面是对SQL语句优化,另一方面是对数据库服务器和数据库配置的优化. 数据库优化 SQL语句优化 为了更好的看到SQL语句执行效率的差异,建议创建几个结构复杂的数据表,多导入一些数据进行测试,看到的效果比较直观. 尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失效. 优化前SELECT * FROM t WHERE YEAR(d)>=2011; 优化后SELECT * FROM t WHERE d>='2011-01-01'; 使用JOIN时,应该用小结果集驱动

「为什么写」 一直想写数据库相关的文章,最直接的原因是数据库这块我们工作中每天都会用到,也是面试求职绕不开的话题,无论你是何种测试,优秀的数据库能力都会非常加分,最近我在总结数据库性能优化这块内容,性能这块就如庖丁解牛,首先你需要知道牛的全貌,筋脉布局,才能解之,今天这篇文章,也先从全局的角度来看数据库性能优化这件事. 「管中窥豹」 我们常常听到一句话,性能优化皆io,可以认为性能优化的核心思想就是减少io操作,之前和一同学聊天,发现不少人认为减少io就是减少磁盘操作,这其实很不全面,Cpu->