6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…

当向MySQL 发送一个请求的时候MySQL 到底做了什么? 1.客户端发送一条查询给服务器 2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段 3.服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划 4.MySQL 根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API 来执行查询 5.将结果返回给客户端 注意:MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”,这意味着,在任何时刻,要么有服务器向客户端发送数据,要么由客户端向服务器发送数据,这两个动作…

6  查询性能优化 6.1为什么查询会变慢 这里说明了的查询执行周期,从客户端到服务器端,服务器端解析,优化器生成执行计划,执行(可以细分,大体过程可以通过show profile查看),从服务器端返回客户端结果. 而执行部分作为最重要的一环,需要做的事情比较多,而不合适的query往往让执行过程做了不必要的操作,或者不能使用更优秀的底层数据结构,从而用时更久. 6.2慢查询基础:优化数据访问 访问数据量多大,超过实际所需是慢查询的一个原因.导致这种情况的原因大致有两个 1.应用程序向mysql…

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则…

查询缓存: 在解析一个sql之前,如果查询缓存是打开的,mysql会去检查这个查询(根据sql的hash作为key)是否存在缓存中,如果命中的话,那么这个sql将会在解析,生成执行计划之前返回结果. ps:在5.1版本之前,使用=?参数这种不能使用查询缓存. 查询优化器: oracle使用基于cost的优化器. 可以使用last_query_cost来获取当前回话的上一个查询的cost: /*使用SQL_NO_CACHE禁用查询缓存*/ select SQL_NO_CACHE count(*)…

4.1 选择优化的数据类型   通用原则   更小的通常更好   前提是要确保没有低估需要存储的值范围:因为它占用更少的磁盘.内存.CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.   简单就好   简单数据类型的操作需要更少的CPU周期.   尽量避免NULL   值可为NULL的列使得索引.索引统计和值比较都更复杂化.可为NULL的列会使用更多的存储空间.   整数类型   TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT.分别使用8,16,24,32,64位存储空间…

一.怎样用索引才高效 1.隔离索引列 MySQL generally can’t use indexes on columns unless the columns are isolated in the query. “Isolating” the column means it should not be part of an expression or be inside a function in the query. 如,以下的查询不能用actor_id索引 SELECT actor_…

1.MySQL架构图 2.事务的隔离性 事务的隔离性是specific rules for which changes are and aren’t visible inside and outside a transaction (1)READ UNCOMMITTED In the READ UNCOMMITTED isolation level, transactions can view the results of uncommitted transactions. At this le…

一. 1.什么是hash index A hash index is built on a hash table and is useful only for exact lookups that use every column in the index. For each row, the storage engine computes a hash code of the indexed columns, which is a small value that will probably…

一. 1.什么是B-Tree indexes? The general idea of a B-Tree is that all the values are stored in order, and each leaf page is the same distance from the root. A B-Tree index speeds up data access because the storage engine doesn’t have to scan the whole tab…