MySQL数据库优化 SQL语句优化 慢查询 如何发现有问题的SQL？ 使用mysql慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控 //查看慢查询日志是否开启 show variables like 'slow_query_log';//查看慢查询日志存储位置 show variables like 'slow_query_log_file';//开启慢查询日志 set global slow_query_log=on;//指定慢查询日志存储位置 set global show_query_log_file='/var/lib/mysql/homestead-slow.log';//记录没有使用索引的sql set glo...
影响数据库性能的因素：很多sql性能是慢查询造成的目前的mysql版本中，并不能支持多cpu并发运算，就是说一个sql只能用到一个cpu。常用qps、tps衡量cpu处理效率 qps/tps：每秒处理的查询量max_connections可以根据情况设置大一些。如果实际超出这个数，会造成要用的服务器无法连接数据库，会出现500错误
程序猿的内心独白 2019-02-27 06:28:52 MySql 数据库 mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库，其体积小、支持多处理器、开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高。 在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写、非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷。 恰巧就在前几天，公司的云事业部举办了一场关于 mysql 的技术交流会，其中一个 part 正是聚焦于开发过程中 mysql 数据库设计及使用的常见问题...
前言数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.1. 优化一览图2. 优化笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.2.1 软优化2.1.1 查询语句优化1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息...
sql语句优化 索引优化 加缓存 读写分离 分区?分布式数据库（垂直切分） 水平切分 一，SQL语句性能优化 1， 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2，应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默 认值。3，应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下...
数据库优化 sql语句优化 索引优化 加缓存 读写分离 分区 分布式数据库（垂直切分） 水平切分 MyISAM和InnoDB的区别： 1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务； 2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败； 3. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from...
一、数据库的优化 1.优化索引、SQL 语句、分析慢查询； 2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库； 3.使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘IO； 4.优化硬件；采用SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等； 5.采用MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率； 6.垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘I/O； 7.主从分离读...
数据库是所有架构中不可缺少的一环，一旦数据库出现性能问题，那对整个系统都会来带灾难性的后果。并且数据库一旦出现问题，由于数据库天生有状态（分主从）带数据（一般还不小），所以出问题之后的恢复时间一般不太可控，所以，对数据库的优化是需要我们花费很多精力去做的。接下来就给大家介绍一下微博数据库这些年的一点经验，希望可以对大家有帮助。 硬件层优化 这一层最简单，最近几年相信大家对SSD这个名词并不陌生，其超高的...
第一步： 数据库优化的目的： 1、避免出现页面访问错误由于数据库连接timeout产生的页面5xx错误 由于慢查询造成页面无法加载 由于阻塞造成数据无法提交2、增加数据库稳定性很多数据库问题都是由于低效的查询引起的3、优化用户体验流畅页面的访问速度 良好的网站功能体验 数据库可以从几个方面进行数据库优化：