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1、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
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2、利用表分区:这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
3、\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
案例二:近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示,而工作以来,对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询,性能很慢,通过增加超时时间勉强可以访问,但是性能上需要优化。
优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有:选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。
实验 我们搭建一个 MySQL 7 的环境,此处省略搭建步骤。写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:执行一下脚本:现在执行以下 SQL 看看效果:...执行了 180s,感觉是非常慢了。
MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。
检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态,比如CPU、内存、交换、磁盘的利用率,根据经验或与系统正常时的状态相比对,有时系统表面上看起来看空闲,这也可能不是一个正常的状态,因为cpu可能正等待IO的完成。
可以看到执行时间变成了 0.67s。整理 我们诊断的关键点如下:\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
软件,mysql是不是没有设置好,数据库设计方面等,语言,SQL语句写法。下面是一些优化技巧。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。
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