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数据库优化的几种方式 为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢,如何优化?

浏览量:1405 时间:2021-03-13 01:47:02 作者:admin

为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢,如何优化?

正如房东所说,分页查询在我们的实际应用中非常常见,也是问题最多的查询场景。例如,对于下面的简单语句,通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样,条件排序可以有效地利用索引,性能得到快速提高。

如上例所示,当limit子句变为“limit 100000,50”时,我们会发现,如果只选择了50条语句,为什么会变慢?

,所以我们会觉得很慢。

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法?

优化方案:主从同步读写分离:此表具备设备条件,读写分离,这样可以降低很多压力,同时也可以提高数据的稳定性。垂直表:根据原则,每个表最多不超过5个索引,垂直拆分字段,并将部分字段拆分成一个新表。一般情况下,我们按照以下原则进行纵向拆分:(一)区分表中的热数据字和冷数据字,缺点是需要重写很多逻辑,这就带来了大量的工作。使用表分区:这是推荐的解决方案,不会带来重写逻辑。可以根据时间对表进行分区,相当于在同一个磁盘上,表中的数据存在于不同的文件夹中,这样可以大大提高查询速度。横台分割:1000W数据较多,会带来一定的运维压力。备份时,需要很长时间才能备份单个表。因此,可以根据服务器的硬件条件进行水平表划分,以每个表的数据量为准。

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1. 优化SQL语句、索引和表结构。

2. 打开查询缓存时,查询缓存缓存选择查询及其结果数据集。当执行同一个select查询时,MySQL将直接从内存中检索结果,这加快了查询的执行速度,减少了对数据库的压力。执行show变量,比如“have”uqueryucache,您可以检查MySQL查询缓存是否打开。要打开查询缓存,只需配置我的.cnf具体如下:

querycacheuuutype=1

querycacheuusize=128M

querycacheulimit=1m

保存后重新启动mysql。

3. 选择InnoDB存储引擎。MySQL常用的存储引擎是MyISAM和InnoDB。它们之间的区别如下:

MyISAM

查询速度快;

支持表级锁,在此期间不能对表执行其他操作;

支持全文检索;

支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密;

不支持外键;

不支持事务,因此没有提交和回滚操作;

不支持群集数据库。

InnoDB

支持行级锁;

支持外键和外键约束强制执行;

支持事务,可以执行提交和回滚操作;

支持数据压缩、自复制、查询缓存和数据加密;

可以在群集环境中使用,但不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎,可以在集群环境下使用。

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