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mysql怎么下载这么慢,mysql导入速度太慢

请教:mysql 运行一段时间后速度变慢问题

我们先来看第一个阶段,MySQL慢的诊断思路,一般我们会从三个方向来做:

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第一个方向是MySQL内部的观测

第二个方向是外部资源的观测

第三个方向是外部需求的改造

1.1 MySQL 内部观测

我们来看MySQL内部的观测,常用的观测手段是这样的,从上往下看,第一部分是Processlist,看一下哪个SQL压力不太正常,第二步是explain,解释一下它的执行计划,第三步我们要做Profilling,如果这个SQL能再执行一次的话, 就做一个Profilling,然后高级的DBA会直接动用performance_schema ,MySQL 5.7 以后直接动用sys_schema,sys_schema是一个视图,里面有便捷的各类信息,帮助大家来诊断性能。再高级一点,我们会动用innodb_metrics进行一个对引擎的诊断。

除了这些手段以外,大家还提出了一些乱七八糟的手段,我就不列在这了,这些是常规的一个MySQL的内部的状态观测的思路。除了这些以外,MySQL还陆陆续续提供了一些暴露自己状态的方案,但是这些方案并没有在实践中形成套路,原因是学习成本比较高。

1.2 外部资源观测

外部资源观测这部分,我引用了一篇文章,这篇文章的二维码我贴在上面了。这篇文章是国外的一个神写的,标题是:60秒的快速巡检,我们来看一下它在60秒之内对服务器到底做了一个什么样的巡检。一共十条命令,这是前五条,我们一条一条来看。

1.uptime,uptime告诉我们这个机器活了多久,以及它的平均的负载是多少。

2.dmesg -T | tail,告诉我们系统日志里边有没有什么报错。

3.vmstat 1,告诉我们虚拟内存的状态,页的换进换出有没有问题,swap有没有使用。

4. mpstat -P ALL,告诉我们CPU压力在各个核上是不是均匀的。

5.pidstat 1,告诉我们各个进程的对资源的占用大概是什么样子。

我们来看一下后五条:

首先是iostat-xz 1,查看IO的问题,然后是free-m内存使用率,之后两个sar,按设备网卡设备的维度,看一下网络的消耗状态,以及总体看TCP的使用率和错误率是多少。最后一条命令top,看一下大概的进程和线程的问题。

这个就是对于外部资源的诊断,这十条命令揭示了应该去诊断哪些外部资源。

1.3 外部需求改造

第三个诊断思路是外部的需求改造,我在这里引用了一篇文档,这篇文档是MySQL的官方文档中的一章,这一章叫Examples of Common Queries,文档中介绍了常规的SQL怎么写, 给出了一些例子。文章的链接二维码在slide上。

我们来看一下它其中提到的一个例子。

它做的事情是从一个表里边去选取,这张表有三列,article、dealer、price,选取每个作者的最贵的商品列在结果集中,这是它的最原始的SQL,非常符合业务的写法,但是它是个关联子查询。

关联子查询成本是很贵的,所以上面的文档会教你快速地把它转成一个非关联子查询,大家可以看到中间的子查询和外边的查询之间是没有关联性的。

第三步,会教大家直接把子查询拿掉,然后转成这样一个SQL,这个就叫业务改造,前后三个SQL的成本都不一样,把关联子查询拆掉的成本,拆掉以后SQL会跑得非常好,但这个SQL已经不能良好表义了,只有在诊断到SQL成本比较高的情况下才建议大家使用这种方式。

为什么它能够把一个关联子查询拆掉呢?

这背后的原理是关系代数,所有的SQL都可以被表达成等价的关系代数式,关系代数式之间有等价关系,这个等价关系通过变换可以把关联子查询拆掉。

上面的这篇文档是一个大学的教材,它从头教了关于代数和SQL之间的关系。然后一步步推导怎么去简化这句SQL。

第一,MySQL本身提供了很多命令来观察MySQL自身的各类状态,大家从上往下检一般能检到SQL的问题或者服务器的问题。

第二,从服务器的角度,我们从巡检的脚本角度入手,服务器的资源就这几种,观测手法也就那么几种,我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。

第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。

load MySQL极慢,为什么

第一次计算的耗时,主要还是花在了加载DLL上;我们是这么做的,在下面的事件里先实例化要用到的类 public Form1() { InitializeComponent(); public myClass mc; } 这样就把加载动作放到了窗体生成事件中,调用的时候自然就快了。 但是加载的东...

mysql数据库查询好慢怎么解决

一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句

1,slow_query_log

这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2,long_query_time

当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志中,建议设置为1或者更短。

3,slow_query_log_file

记录日志的文件名。

4,log_queries_not_using_indexes

这个参数设置为ON,可以捕获到所有未使用索引的SQL语句,尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。

二、检测mysql中sql语句的效率的方法

1、通过查询日志

(1)、Windows下开启MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log

long_query_time = 2

(2)、Linux下启用MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log

long_query_time=2

说明

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。

为慢查询日志存放的位置,一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限,一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录;

long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录;

2.show processlist 命令

SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。

各列的含义和用途:

ID列

一个标识,你要kill一个语句的时候很有用,用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。

user列

显示单前用户,如果不是root,这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。

host列

显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。

db列

显示这个进程目前连接的是哪个数据库。

command列

显示当前连接的执行的命令,一般就是休眠(sleep),查询(query),连接(connect)。

time列

此这个状态持续的时间,单位是秒。

state列

显示使用当前连接的sql语句的状态,很重要的列,后续会有所有的状态的描述,请注意,state只是语句执行中的某一个状态,一个 sql语句,以查询为例,可能需要经过copying to tmp table,Sorting result,Sending data等状态才可以完成

info列

显示这个sql语句,因为长度有限,所以长的sql语句就显示不全,但是一个判断问题语句的重要依据。

这个命令中最关键的就是state列,mysql列出的状态主要有以下几种:

Checking table

 正在检查数据表(这是自动的)。

Closing tables

 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中,同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作,如果不是这样的话,就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。

Connect Out

 复制从服务器正在连接主服务器。

Copying to tmp table on disk

 由于临时结果集大于tmp_table_size,正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。

Creating tmp table

 正在创建临时表以存放部分查询结果。

deleting from main table

 服务器正在执行多表删除中的第一部分,刚删除第一个表。

deleting from reference tables

 服务器正在执行多表删除中的第二部分,正在删除其他表的记录。

Flushing tables

 正在执行FLUSH TABLES,等待其他线程关闭数据表。

Killed

 发送了一个kill请求给某线程,那么这个线程将会检查kill标志位,同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位,不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了,那么kill请求会在锁释放时马上生效。

Locked

 被其他查询锁住了。

Sending data

 正在处理SELECT查询的记录,同时正在把结果发送给客户端。

Sorting for group

 正在为GROUP BY做排序。

 Sorting for order

 正在为ORDER BY做排序。

Opening tables

 这个过程应该会很快,除非受到其他因素的干扰。例如,在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前,数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。

Removing duplicates

 正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询,但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此,MySQL需要再次去掉重复的记录,然后再把结果发送给客户端。

Reopen table

 获得了对一个表的锁,但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁,关闭数据表,正尝试重新打开数据表。

Repair by sorting

 修复指令正在排序以创建索引。

Repair with keycache

 修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。

Searching rows for update

 正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。

Sleeping

 正在等待客户端发送新请求.

System lock

 正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表,那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。

Upgrading lock

 INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。

Updating

 正在搜索匹配的记录,并且修改它们。

User Lock

 正在等待GET_LOCK()。

Waiting for tables

 该线程得到通知,数据表结构已经被修改了,需要重新打开数据表以取得新的结构。然后,为了能的重新打开数据表,必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知:FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。

waiting for handler insert

 INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作,正在等待新的请求。

 大部分状态对应很快的操作,只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟,那么可能是有问题发生了,需要检查一下。

 还有其他的状态没在上面中列出来,不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。

例如如图:

3、explain来了解SQL执行的状态

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法,在select语句前加上explain就可以了:

例如:

explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id

结果如图

EXPLAIN列的解释

table

显示这一行的数据是关于哪张表的

type

这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key

实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下,可以在SELECT语句 中使用USE INDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引

key_len

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好

ref

显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数

rows

MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra

关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢

extra列返回的描述的意义

Distinct

一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行,就不再搜索了

Not exists

MYSQL优化了LEFT JOIN,一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行,就不再搜索了

Range checked for each Record(index map:#)

没有找到理想的索引,因此对于从前面表中来的每一个行组合,MYSQL检查使用哪个索引,并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

Using filesort

看到这个的时候,查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行

Using index

列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的,这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候

Using temporary

看到这个的时候,查询需要优化了。这里,MYSQL需要创建一个临时表来存储结果,这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上,而不是GROUP BY上

Where used

使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行,并且连接类型ALL或index,这就会发生,或者是查询有问题不同连接类型的解释(按照效率高低的顺序排序)

const

表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询(索引可以是主键或惟一索引)。因为只有一行,这个值实际就是常数,因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待

eq_ref

在连接中,MYSQL在查询时,从前面的表中,对每一个记录的联合都从表中读取一个记录,它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用

ref

这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分(比如,利用最左边前缀)时发生。对于之前的表的每一个行联合,全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好

range

这个连接类型使用索引返回一个范围中的行,比如使用或查找东西时发生的情况

index

这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描(比ALL更好,因为索引一般小于表数据)

ALL

这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描,这一般比较糟糕,应该尽量避免

brew install mysql 非常慢是怎么回事

方法: 1。 改表法。可能是你的帐号不允许从远程登陆,只能在localhost。这个时候只要在localhost的那台电脑,登入mysql后,更改 "mysql" 数据库里的 "user" 表里的 "host" 项,从"localhost"改称"%" mysql -u root -pvmwaremysqluse mysql;mysqlupdate user set host = '%' where user = 'root';mysqlselect host, user from user; 2. 授权法。例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。

为什么连接本地mysql数据库很慢

有两个myslq数据库,分别装在了两个服务器上,即210249;

其他服务器上连接数据库,发现249的数据库连接很慢,而210正常;结果是:249数据库出了问题。

尝试的解决办法:1.重启apache (在/usr/local/apache/bin 下 apachectl -k restart) 不管用;2.重启数据库所在服务器(在Linux下输入reboot)不管用;

3.在网上搜帖子“连接mysql数据库速度很慢的原因,发现mysql就会试图去解析来访问的机器的domain name,在经历一段时间后才取出数据.在网上找了很久才发现,一个参数:skip-name-resolve,在mysql的配置文件my.cnf中,在[mysqld]下面加上这个配置就可以了.前不久断网时登录内类系统后台奇慢的问题,也是由这个原因引起的。”

首先找到mysql的配置文件my.cnf,在/etc/下,按照帖子的方法,修改【mysqld】,加上了skip-name-resolve;然后重启MySQL,先关闭:在/bin/下 mysqladmin -uroot -p密码 shutdown, ps aux|grep mysql 观察mysql是否被关闭,启动:mysqld_safe ;重启过后,管用

访问速度很快~~

这里推荐安全的重启方法

$mysql_dir/bin/mysqladmin -u root -p shutdown

$mysql_dir/bin/safe_mysqld

mysqladmin和mysqld_safe位于Mysql安装目录的bin目录下,很容易找到的。

mysql更新10W条记录速度很慢怎么加速

卡分几种不同的情况的,有可能是中病毒了,或者是系统里面的垃圾太多了,也可能是第三方插件影响的,用腾讯电脑管家扫描一下要是发现病毒的话,进行强力清除一下,要是没有病毒的话,消除一下系统垃圾就行了,并且这种功能是很强大的,这样一般电脑就会恢复了,没有那么卡了,并且开机启动项设置一下,不要过多,这样也可以消除卡的情况


当前题目:mysql怎么下载这么慢,mysql导入速度太慢
网站URL:http://www.cdkjz.cn/article/dsshjic.html
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