系统针对5000台终端测试结果 索引 目标:优化查询速度3秒以内 需要优化.尽量避免使用select * 来查询对象.使用到哪些属性值就查询出哪些使用即可 首页页面: 设备-组织查询 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 200毫秒 优化后耗时19毫秒 设备-在线 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 210毫秒 优化后耗时11毫秒 设备-版本 优化 避免使用select * 来查询device对象 优化前耗时 230毫秒 优化后耗时1

#mysql查询特定数据库中的所有表名select table_namefrom information_schema.tableswhere table_schema='smbms' and table_type='base table';

虽然这个标题夸张得过了头,但此文很完整,值得学习.转自 http://www.yy520.net/read.php?278 myql优化,启动MySQL缓存机制,实现命中率100% 配置你的mysql配置文件:主要是配置[mysqld]后面的内容. ,优化远程连接速度. 在[mysqld]下面添加skip-name-resolve skip-name-resolve 选项就能禁用DNS解析,连接速度会快很多.不过,这样的话就不能在MySQL的授权表中使用主机名了而只能用ip格式. ,设置连接数,

下载原版阿里JAVA开发手册  [阿里巴巴Java开发手册v1.2.0] 本文主要是对照阿里开发手册,注释自己在工作中运用情况. 本文内容:MySQL数据库 (建表规约.索引规约.SQL语句.ORM映射) 本文难度系数为三星(★★★) 本文为第四篇 第一篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(命名风格.常量定义.代码风格.控制语句.注释规约) 第二篇 点评阿里JAVA手册之编程规约(OOP 规约 .集合处理 .并发处理 .其他) 第三篇 点评阿里JAVA手册之异常日志(异常处理 日志规约 ) 第四篇

场景描述 从全文检索或者缓存中获取ID,根据ID查询数据库获取基础信息,进行页面展示 SQL:select * from table where id in(id1,id2,id3...id40) 此种场景的常规方案是将id对应的基础信息在redis中缓存一份,mysql只是做为后端存储.我们做如下测试就是尝试mysql是否可应对这种查询场景.然而根本原因是DBA告诉我,现在MySQL性能已经极其厉害. 数据量说明 1.8亿条数据 使用Oneproxy分为200个数据表(200个表在同一台机器)

http://blog.itpub.net/15480802/viewspace-755582/ 在服务器级别只提供了query cache,而在存储引擎级别,MyISAM和InnoDB分别引入了key cache和buffer pool 什么是query cache Mysql没有shared_pool缓存执行计划,但是提供了query cache缓存sql执行结果和文本,如果在生命周期内完全相同的sql再次运行,则连sql解析都免去了: 所谓完全相同,包含如下条件 Sql的大小写必须完全一样

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化. query_cache_size/query_cache_type (global) Qu

了解mysql缓存吗(顺丰) 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

可以从这些方面进行优化: 数据库(表)设计合理 SQL语句优化 数据库配置优化 系统层.硬件层优化 数据库设计 关系数据库三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键,非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖; - 不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表): [表]字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字

读书笔记,待补充完善 MySQL缓存分类 InnoDB缓冲池 InnoDB日志文件和MyIsAM数据的操作系统缓存 MyIsAM键缓存 查询缓存 无法手工配置的缓存,二进制日志,表定义文件的操作系统缓存 其它缓存,通常不需要太多内存 InnoDB缓冲池 作用: 1.缓存的对象包括:数据行,索引,插入缓冲,锁,以及内部数据结构. 2.利用缓冲池来版主延迟写入,可以合并多次写入,顺序写会(存储设备) 相关参数: 查询InnoDB缓冲池的大小,单位是字节 show variables like 'in

MySql缓存查询原理与缓存监控 And 索引监控 by:授客 QQ:1033553122 查询缓存 1.查询缓存操作原理 mysql执行查询语句之前,把查询语句同查询缓存中的语句进行比较,且是按字节比较,仅完全一致才被认为相同.如下,这两条语句被视为不同的查询 SELECT * FROM tb1_name Select * from tb1_name 1)不同数据库.不同协议版本,或字符集不同的查询被视为不同的查询并单独缓存. 2)以下两种类型的查询不被缓存 a.预处理语句 b.嵌套查询的子查

MySQL缓存命中率概述 工作原理: 查询缓存的工作原理,基本上可以概括为: 缓存SELECT操作或预处理查询(注释:5.1.17开始支持)的结果集和SQL语句: 新的SELECT语句或预处理查询语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集,判断标准:与缓存的SQL语句,是否完全一样,区分大小写: 查询缓存对什么样的查询语句,无法缓存其记录集,大致有以下几类: 1. 查询语句中加了SQL_NO_CACHE参数: 2.查询语句中含有获得值的函数,包涵自定义函数,如:CURDATE().GET_LO

在本教程中,您将学习如何比较两个表以找到不匹配的记录. 在数据迁移中,我们经常需要比较两个表,以便在一个表中标识另一个表中没有相应记录的记录. 例如,我们有一个新的数据库,其架构与旧数据库不同.我们的任务是将所有数据从旧数据库迁移到新数据库,并验证数据是否正确迁移. 要检查数据,我们必须比较两个表,一个在新数据库中,一个在旧数据库中,并标识不匹配的记录. 假设有两个表:t1和t2.使用以下步骤比较两个表,并确定不匹配的记录: 首先,使用UNION语句来组合两个表中的行; 仅包含需要比较的列.返回

在mysql服务器高负载的情况下,必须采取一种措施给服务器减轻压力,减少服务器的I/O操作.一般采用的方法是优化sql操作语句,优化服务器的配置参数,从而提高服务器的性能.Mysql使用了几种内存缓存数据的策略来提高性能. 一.mysql的缓存机制 Mysql缓存主要包括关键字缓存(key cache)和查询缓存(query cache),这主要讲解mysql的查询缓存(query cache)机制. 1.查询缓存概述 在mysql的性能优化方面经常涉及到缓冲区(buffer)和缓存(cache

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

查询mysql支持的引擎 show engines; 查询mysql支持的字符集 show character set; 设置mysql默认存储引擎 set default_storage_engine = innodb; 设置mysql默认字符集 set character set utf8; 查看mysql有多少数据库 show databases; 选择数据库 use `db_test`; 数据库的增 create database `db_test` character set utf8

php面试专题---mysql数据库分库分表 一.总结 一句话总结: 通过数据切分技术将一个大的MySQLServer切分成多个小的MySQLServer,既攻克了写入性能瓶颈问题,同一时候也再一次提升了整个数据库集群的扩展性.不论是通过垂直切分,还是水平切分.都能够让系统遇到瓶颈的可能性更小.尤其是当我们使用垂直和水平相结合的切分方法之后,理论上将不会再遇到扩展瓶颈了. 1.分库分表解决系统负载的流程是什么? 1.先垂直分表,代价小 2.再水平分表 每一个应用系统的负载都是一步一步增长上来的,

很好的一篇博客,转载 如何优化MySQL千万级大表 原文链接::https://blog.csdn.net/yangjianrong1985/article/details/102675334 千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议. 从一开始脑海里开始也是火光四现,到不断的自我批评,后来也参考了一些团队的经验,我整理了下面的大纲内容. 既然要吃透这个问题,我们势必

MySQL之分库分表(MyCAT实现)   分库分表介绍 随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用.每个应用都有独立的数据库. 数据的切分分为两种: 垂直切分:按照业务模块进行切分,将不同模块的表切分到不同的数据库中. 水平切分:将一张大表按照一定的切分规则,按照行切分到不同的表或者不同的库中. MyCAT介绍 官方网站:http://www.mycat.org.cn/ 什么是MyCAT? 简单的说,MyCAT就是: 一个彻底开源的,面向企业应用