表的优化:1: 定长与变长分离如 id int, 占4个字节, char(4)占4个字符长度,也是定长,time 即每一单元值占的字节是固定的.核心且常用字段,宜建成定长,放在一张表. 而varchar,text,blob,这种变长字段,适合单放一张表,用主键与核心表关联起来.sql 执行查询100000条数据 会因为所有都是定常而跳过的非常迅速 2:常用字段和不常用字段要分离.需要结合网站具体的业务来分析,分析字段的查询场景,查询频度低的字段,单拆出来.3:在1对多,需要关...
1:索引类型索引： 作用快速查询；节点第1层 ， 2的0次方节点第1层 ， 2的1次方节点第3层 ， 2的2次方节点第4层 ， 2的3次方节点第5层 ， 2的4次方.。。。。。。。。。节点第31层 ， 2的32次方加起来 42亿也就是说 42 亿个数字 最多查 32 次就可以了普通查询要查21亿次这就是-----》 B-tree索引注: 名叫btree索引,大的方面看,都用的平衡树,但具体的实现上,各引擎稍有不同,比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-treeMyisam,innodb中,默认...
聚簇索引和非聚簇索引 是btree 大类按照算法 btree hash散列（memory引擎）在内存里mysam innodb组织数据上有区别 虽然都是btree 按照算法分mysam 指向改行磁盘位置 索引和数据独立 非聚簇 相互独立innodb 指向引用 本身有数据全部 聚簇 聚在这！ 因为既存储主键值 又存储行数据 因此称为 聚簇索引主索引藏着改行数据 称为聚簇索引 ， 次索引指向对主键的引用 。 没有主键会去找是不是有一个unique key ... 没有 unique key 系统会...
优化join语句：Mysql4.1 开始支持SQL 的子查询。这个技术可以使用SELECT 语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL 操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接(JOIN)..替代。假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：SELECT * FROM cu...
优化order by 语句：在某些情况中，MySQL 可以使用一个索引来满足ORDER BY 子句，而不需要额外的排序。where 条件和order by 使用相同的索引，并且order by 的顺序和索引顺序相同，并且order by 的字段都是升序或者都是降序。例如：下列sql 可以使用索引。SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_part2,... ;SELECT * FROM t1 WHERE key_part1=1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 D...
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择；2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询；3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename的出现。 COUNT(*)与COUNT(COL)网上搜索了下，发现各种说法都有：比如认为COUNT(COL)比COUNT(*)快的；认为COUNT(*)比COUNT(COL)快的；还有朋友很搞笑的说到这个其实是看人品的。在不加WHERE限制条件的情况下，COUNT(*)与COUNT(COL)基本可以认为是等价的；...
比较两种存储引擎在数据库中存储方式：MyIsam：仔细观察的话会发现使用这种引擎的数据库里面一般少说包含三个文件，**.frm ,**.myi,(放索引) **.myd（放数据），通过索引（**.myi这个文件），定位数据在数据文件 在哪一行存放，这便会产生回行。如果没有回行，也就是索引覆盖，速度回非常快InnoDb：也就是一个文件，索引和数据放在一块，就是 聚簇索引一个坏处就是文件大啦，磁盘转动，查找也就比较低啦。这样也就产生了分页的块文...
现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。闲话少说，进入正题。 一、CPU首先从CPU说起。你仔细检查的话，有些服务器上会有的一个有趣的现象：你cat /proc/cpuinfo时，会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样：#cat /proc/cpuinfo processor : 5model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @2.00GHz...cpu MHz :...
当数据库数据量涨到一定数量时，性能就成为我们不能不关注的问题，如何优化呢？ 常用的方式不外乎那么几种：1、分表，即把一个很大的表达数据分到几个表中，这样每个表数据都不多。优点：提高并发量，减小锁的粒度缺点：代码维护成本高，相关sql都需要改动2、分区，所有的数据还在一个表中，但物理存储数据根据一定的规则存放在不同的文件中，文件也可以放到另外磁盘上优点：代码维护量小，基本不用改动，提高IO吞吐量缺点：表的并...
二、原则总结 原则1、仅列出需要查询的字段，这对速度不会明显的影响，主要是考虑节省应用程序服务器的内存。 原来语句： select * from admin 优化为： select admin_id,admin_name,admin_password from admin 原则2、尽量避免在列上做运算，这样导致索引失效。 原语句： select * from admin where year(admin_time)>2014 优化为： select * from admin where admin_time> 2014-01-01′ 原则3、使用JOIN 时候，应该用小的结果驱动...
mysql安装好需要优化配置一下,打开c:\windows\my.ini文件第一种 代码如下:#This File was made using the WinMySQLAdmin 1.4 Tool #2004-2-23 16:28:14 #Uncomment or Add only the keys that you know how works. #Read the MySQL Manual for instructions [mysqld] basedir=D:/mysql #bind-address=210.5.*.* datadir=D:/mysql/data #language=D:/mysql/share/your language directory #slow query log#= #tmpdir#= #port=3306 ...
公司网站访问量越来越大，MySQL自然成为瓶颈，因此最近我一直在研究 MySQL 的优化，第一步自然想到的是 MySQL 系统参数的优化，作为一个访问量很大的网站（日20万人次以上）的数据库系统，不可能指望 MySQL 默认的系统参数能够让 MySQL运行得非常顺畅。在Apache, PHP, MySQL的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接影响到论坛的速度和承载量！同时...
mysql myisam 优化设置设置，需要的朋友可以参考下。myisam_max_[extra]_sort_file_size足够大 delay_key_write减少io,提高写入性能 bulk_insert_buffer_size concurrent_insert 设置为2 read_rnd_buffer_size random scan 使用 read_buffer_size 顺序扫描表使用 key cache 的三种方式 key cache 预加载 SET GLOBAL hot_cache.key_buffer_size=16m SET BLOBAL cold_cache.key_buffer_size=16m CACHE INDEX example.top_message IN ...
mysql 优化日记 使用mysql的朋友可以参考下，大家知道如果mysql优化与没优化性能会相差不少呢。同时在线访问量继续增大 对于1G内存的服务器明显感觉到吃力严重时甚至每天都会死机 或者时不时的服务器卡一下 这个问题曾经困扰了我半个多月MySQL使用是很具伸缩性的算法，因此你通常能用很少的内存运行或给MySQL更多的被存以得到更好的性能。 安装好mysql后，配制文件应该在/usr/local/mysql/share/mysql目录中，配制文件有几个，有my...
mysql的一些运行效率等优化设置，建议拥有服务器的朋友，可以测试。如果使用的是MySQL 5.0.x可以直接将以下内容保存替换MySQL中的my.ini，记得要修改basedir和datadir两个栏目的路径。 代码如下:[client] port=3306 [mysql] default-character-set=gbk [mysqld] port=3306 basedir="D:/web/mysql/" datadir="D:/web/mysql/Data/" default-character-set=gbk default-storage-engine=MYISAM max_connections=1910 query_cache_limit...