整理了一些在MySQL优化方面的实用技巧。

前言优化有风险，涉足需谨慎！！！1、优化可能带来的问题？优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统。优化手段本来就有很大的风险，只不过我们可能没有能力意识到和预见到！任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险！对于优化来说解决问题而带来的问题，控制在可接受的范围内才是有成果，保持现状或出现更差的情况都是失败。2、优化的需求稳定性和业务的持续性，通常比性能更重要。

而存储引擎API（tablehandler）是指StorageEngine与MySQL优化器间的接口。比如，新增一个存储引擎---StorageEngine，如何实现MySQL服务层对存

mysql优化你如何做优化mysql数据库数据库设计和表创建时就要考虑性能简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引sql的编写需要注意优化引擎分区分区的好处是：分区的限制和缺点：分区的类型：分表分库优化

为什么一定要设一个主键？你们主键是用自增还是UUID?自增主键用完了怎么办?主键为什么不推荐有业务含义?货币字段用什么类型?时间字段用什么类型?为什么不直接存储图片、音频、视频等大容量内容?表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为主，那么是拆成子表好？还是放一起好?字段为什么要定义为NOTNULL?where执行顺序是怎样的应该在这些列上创建索引？mysql联合索引？什么

一、索引的优化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orderby涉及的列上建立索引。对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度对于有多个列where或者orderby子句的，应该建立复合索引尽量使用短索引，如果可以，应该制定一个前缀长度--只使用字符串的前一部分作为索引2、只要列中含有NULL值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有NULL值

设计流程概要设计产物-ER图详细设计产物-数据模型图-pdshellMySQL整体逻辑结构先连接mysql查询缓存：提高效率（mysql8之后移除）解析器：校验sql语法优化器：对sql查询结果进行优化执行计划：怎么干存储引擎层：接口，开放性的，可安装新的实现。MySQL存储引擎的特点5.5后推荐选用InnoDBMyISAM引擎，它是一个适合于读多写少的引擎，但是每次写操作都会锁表，不支持并发读写

目录第一章、mysql框架一、mysql配置文件二、mysql的逻辑框架介绍1、总体概述2、详情说明3、存储引擎第二章：索引优化分析一、性能下降SQL慢，执行时间长，等待时间长原因二、SQL执行加载顺序1、手写的SQL2、机读3、总结第三章、七种join理论第四章、索引简介一、索引是什么二、索引优势和劣势1、优势2、劣势三、索引分类和建立索引命令语句1、索引分类2、基本语法四、索引结构与检索原理（

count(DISTINCTcol)与groupbycount(distinctcolA)就是将colA中所有出现过的不同值数量计算出来。也可以用groupby完成selectcount(distinctcolA)fromtable1;selectcount(1)from(selectcolAfromtable1groupbycolA);区别（本质是时间与空间权衡）项count(DISTINCTc

mysql优化主要从以下几个方面来实现：①设计角度：存储引擎的选择，字段类型选择，范式②功能角度：可以利用mysql自身的特性，如索引，查询缓存，碎片整理，分区、分表等③sql语句的优化方面:尽量简化查询语句

mysql优化主要从以下几个方面来实现：①设计角度：存储引擎的选择，字段类型选择，范式②功能角度：可以利用mysql自身的特性，如索引，查询缓存，碎片整理，分区、分表等③sql语句的优化方面:尽量简化查询语句

目录：Mysql数据库的优化技术数据库表设计SQL优化MySQL中like模糊匹配为何低效数据库优化方案数据库怎么优化查询效率一.Mysql数据库的优化技术1、mysql优化是一个综合性的技术，主要包括表的设计合理化

MySQL优化--概述以及索引优化分析三、查询截取分析3.1、查询分析方法观察，至少跑1天，看看生产的慢SQL情况。开启慢查询日志，设置阈值，比如超过5秒钟的就是慢SQL，并将它抓取出来。

MySQL优化--概述以及索引优化分析MySQL优化--查询分析工具以及各种锁七、MVCC7.1、必备知识7.1.1、什么是MVCC多版本并发控制(Multiversionconcurrencycontrol

工作中用到的mysql优化无非就是sql语句，表结构和业务，考虑过硬件和操作系统层面，但是没怎么去了解过，无意翻看了张甦著mysql王者晋级之路，把看到的总结下，虽然作为一个程序猿实践中从这两个方面去考虑

开源数据库MySQL比较容易碰到性能瓶颈，为此经常需要对MySQL数据库进行优化，而MySQL数据库优化需要运维DBA与相关开发共同参与，其中MySQL参数及服务器配置优化主要由运维DBA完成，开发则需要从数据类型优化，索引优化，SQL优化三个角度考虑MySQL数据库优化问题，本次分享将从开发角度，看如何实现MySQL数据库优化。本次分享大纲：一个例子数据类型优化索引优化SQL优化一、一个例子数据

分区简介分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言，逻辑上就只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独立处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。分区有利于管理非常大的表，它采用分而治之的逻辑，分区引入了分区键的概念，分区键用于根据某个区间值（或者范

Mysql表复制什么是mysql表复制？复制mysql数据表。包括表的结构、数据、索引、默认值等复制表结构createtabletablename_1liketablename;解析：tablename-->被复制的表tablename_1-->复制的表复制表数据createtabletablename_1select*fromtablename;复制表结构和数据createtabletablen

一、存储引擎的概述：（1）为什么要合理选择数据库存储引擎：mysql中的数据用各种不同的技术存储在文件（或内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。这些不同的技术以及配套的相关功能在mysql中被称作存储引擎（也称表类型）。mysql默认配置了许多不同的存

希望本文能对大家掌握MySQL优化技巧有所帮助。

准备工作演示用的MySQL表，建表语句我导出来了。CREATETABLE`emp`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'主键',`empno`int(11)DEFAULTNULLCOMMENT'雇员工号',`ename`varchar(255)DEFAULTNULLCOMMENT'雇员姓名',`job`varchar(255)DEFAULTNULLCOM

在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。优化的哲学注：优化有风险，涉足需谨慎a优化可能带来的问题？优化不总是对一个单纯的环境进行，还很可能是一个复杂的已投产的系统；优化手段本来就有很大的风险，只不过你没能力意识到和预见到；任何的技术可以解决一个问题，但必然存在带来一个问题的风险；对

MYSQL优化的主要方式之一：增加索引一、索引：1.定义： 是一种数据结构。

优化应贯穿整个产品开发周期中，比如编写复杂SQL时查看执行计划，安装MySQL服务器时尽量合理配置(见过太多完全使用默认配置安装的情况)，根据应用负载选择合理的硬件配置等。1、性能分析性能分析包含多方面：CPU、Memory、磁盘/网络IO、MySQL服务器本身等。1.1操作系统分析常规的操作系统分析，在Linux中通常包含一些性能监控命令，如top、vmstat、iostat、strace、ip

本篇接上一篇MYSQL优化（一）：MySQL查询过程、查询缓存及SQL_CACHE与SQL_NO_CACHE的用法关于mysql查询过程可参考上篇文章语法解析和预处理MySQL通过关键字将SQL语句进行解析

特定类型查询优化优化COUNT()查询COUNT()可能是被大家误解最多的函数了，它有两种不同的作用，其一是统计某个列值的数量，其二是统计行数。统计列值时，要求列值是非空的，它不会统计NULL。如果确认括号中的表达式不可能为空时，实际上就是在统计行数。最简单的就是当使用COUNT(*)时，并不是我们所想象的那样扩展成所有的列，实际上，它会忽略所有的列而直接统计行数。我们最常见的误解也就在这儿，在括

explain关键字可以模拟MySQL优化器执行SQL语句，可以很好的分析SQL语句或表结构的性能瓶颈。

之前已经在微信公众号分享了数据库优化的方法，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/6Atzk9UKPJRxxAs0nsKBXg。其中操作系统部分介绍了IO调度算法的优化，本文将通过压力测试的方式来对比不同的调度算法下磁盘IO的表现。1准备工作1.1安装sysbench本次采用sysbench进行压测，先安装sysbench，步骤如下：curl-shttps://package

说到Sphinx，就会想到：站内搜索，mysql优化，分词等等有关搜索海量数据的需求，本文介绍了sphinx的基本概念、安装、和一个联系动态语言实现大数据海量查询的实例。

问题1千万级的表如何优化？针对这个问题，首先需要考虑该表记录数是否还会增加，增量是多少，下面就这个面试主要介绍三个方面的优化1、索引优化这里索引优化主要指的是，该表是查询多还是新增修改多，这里会影响索引的创建，比如说新增、更新频繁的，不能创建太多的索引，这会影响插入以及更新的效率，只需要创建关键字段的索引2、分区当表达到一定数量，为了保持查询效率，就需要定时清理表中的数据，或者通过分区来提升查询效

可以从页面静态化、memcache缓存和mysql优化几个方面着手。3)禁止外

企业级高可用MySQL数据库设计简介：本资源为博主原创MySQL优化方案，包括MySQL集群搭建（多主，双机热备）、讲解算法演变历程与算法解剖优缺点（时间/空间复杂度、hash开口/封闭寻址、二叉树、AVL

文章目录使用须知特点1、CPU2、内存3、磁盘4个维度优化硬件优化配置参数优化linux层面对MySQL优化表设计及其他优化使用须知不要错误得把它当做一个文件存储，如图片、附件等放入MySQL中，容易导致表空间庞大

联动贴：http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1777673/既然研究到了外连接和内连接，那就顺便整理一下MySQL优化器的外连接消除想法和理解部分参考《数据库查询优化器的艺术

前言MySQL优化绝对是面试中必问的一个知识点，也是一个没有标准答案的问题。但是看问题的角度和对问题认知的维度确实是一个很具有考察性的问题。

1.高并发优化点有：如果请求过多,判定web服务器的压力过大,增加前端的web服务器,做负载均衡如果请求静态界面不卡了,但是动态数据还是卡,说明MySQL处理的请求太多了,在应用层增加缓存.数据库层其实是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求，所以，我们通过在服务层引入队列和缓存，让最底层的数据库高枕无忧。但是如果请求激增,还是有大量的查询压

SHOWPROCESSLIST显示哪些线程正在运行不在mysql提示符下使用时用mysql-uroot-e'Showprocesslist'或者mysqladminprocesslist如果您有root权限，您可以看到所有线程。否则，您只能看到登录的用户自己的线程，通常只会显示100条如果想看跟多的可以使用full修饰（showfullprocesslist）参数id#ID标识，要kill一个语句

mysql优化时了解到对于一些值比较固定且数量较少的列，类型选择enum比varchar和int要省空间且效率高，查了一些资料，如果字段是字符串，并且长度固定，可以尝试用char；如果是数值型，还是用tinyint

https://c.m.163.com/news/a/FF633RVS0531AT43.html?spss=newsapp当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时

一、mysql优化概述方针：①存储层：数据表”存储引擎”选取、字段类型选取、逆范式(3范式)②设计层：索引、分区/分表、存储过程，sql语句的优化③架构层：分布式部署(集群)(读写分离)，需要增加硬件④sql

在本文中，我列出了一些针对程序员的MySQL优化技术。在我们开始学习之前，我补充一点

先谈一谈mysql的整个查询执行过程，分为6个步骤客户端向MySQL服务器发送一条查询请求服务器首先检查查询缓存，如果命中缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段服务器进行sql解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划MySQL根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询将结果返回给客户端，同时缓存查询结1、优化Sql语句只要能满足需求，应尽可能使用更小的数据类型避免使用select

视图对于一些关联表的复杂查询，使用视图有时候会大大简化问题，因此在许多场合下都可以看到视图的身影，但视图真如我们所想那样简单吗？它和直接使用JOIN的SQL语句有何区别？视图背后的原理又了解多少？视图本身是一个虚拟表，不存放任何数据，查询视图的数据集由其他表生成。MySQL底层通过两种算法来实现视图：临时表算法（TEMPTABLE）和合并算法（MERGE）。临时表算法就是将SELECT语句的结果存

原文链接：http://www.zhenganwen.top/articles/2018/12/25/1565048860202.html

在很多情况下，查询的FROM子句中的表达式被简化了。在解析阶段，具有右外连接操作的查询将转换为仅包含左连接操作的查询。在一般情况下，转换是这样进行的：、所有形式为T1INNERJOINT2ONP（T1，T2）的内联接表达式都被替换为T1，T2列表，以及作为WHERE条件的P（T1，T2）。当优化器评估外连接执行计划时，它只考虑对于每个这样的操作，在内表之前访问外部表的情况。优化器的选择是有限的，因

简介:在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功

MySQL V5.6.x/5.7.x SQL查询性能问题一 简单创建一表,并使用存储过程插入一部分数据CREATE TABLE users (  user_id int(11) unsigned NOT NULL,  user_name varchar(64) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (user_id)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=u

1.大量写入记录信息保证数据非常快地写入到数据库中insertinto表名values(),(),(),();以上一个insert语句可以同时写入多条记录信息，但是不要写入太多避免意外情况发生。可以一次少写一些,例如每次写入1000条，这样100万的记录信息，执行1000次insert语句就可以了。分批分时间把数据写入到数据库中。以上设计写入大量数据的方法损耗的时间：写入数据(1000条)----

今天和大家分享几个mysql优化的工具，你可以使用它们对你的mysql进行一个体检，生成awr报告，让你从整体上把握你的数据库的性能情况。1、m

基本架构MySQL是典型的三层架构模式，在平常使用中对MySQL问题排查和优化，也应该针对具体问题，从对应的层解决问题·服务层：经典的C/S架构,主要是处理连接和安全验证。·核心层：处理MySQL核心业务。·查询分析，优化，缓存和内置函数。·内建的视图，存储过程，触发器。·存储引擎层：存储引擎负责数据的存储和提取。核心层通过存储引擎的API与存储引擎通信,来遮蔽不同存储引擎的差异,使得差异对上层透