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sql数据库使用教程 mysql优化教程?

浏览量:1768 时间:2021-03-21 06:01:53 作者:admin

mysql优化教程?

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。

mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他的解决方式?

在正常配置下,MySQL只能承载2000万数据(同时读写,表中有大文本字段,单服务器)。现在已经超过1亿,而且还在增加,建议按以下方式处理:

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分,以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写,放入一个新表,并定期同步。如果记录不断更新,最好将写入的数据放在redis中,并定期同步表3的大文本字段,将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段,可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构,或者优化SQL查询,避免联合表查询,尽量不要使用count(*)、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存,或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时,直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法,基本上几个服务器就可以做到,但是管理起来有点麻烦。

当然,如果总体数据量特别大,并且您不关心投资成本,请使用集群或tidb

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