MySQL优化之COUNT(*)效率 刚给一个朋友解决他写的Discuz!插件的问题,说到MySQL的COUNT(*)的效率,发现越说越说不清楚,干脆写下来,分享给大家. COUNT(*)与COUNT(COL)网上搜索了下,发现各种说法都有:比如认为COUNT(COL)比COUNT(*)快的:认为COUNT(*)比COUNT(COL)快的:还有朋友很搞笑的说到这个其实是看人品的. 在不加WHERE限制条件的情况下,COUNT(*)与COUNT(COL)基本可以认为是等价的:但是在有WHERE限制

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/06/10/ 在5.7版本中,InnoDB实现了新的handler的records接口函数,当你需要表上的精确记录个数时,会直接调用该函数进行计算. 使用 实际上records接口函数是在优化阶段调用的,在满足一定条件时,直接去计算行级计数.其explain出来的结果相比老版本也有所不同,这里我们使用sysbench的sbtest表来进行测试,共200万行数据. mysql> show create table sbtes

一.前言 这个问题是今天朋友提出来的,关于查询一个1200w的数据表的总行数,用count(*)的速度一直提不上去.找了很多优化方案,最后另辟蹊径,选择了用explain来获取总行数. 二.关于count的优化 网上关于count()优化的有很多.博主这边的思路就是没索引的就建立索引关系,然后使用count(1)或者count(*)来提升速度.这两个函数默认使用的是数据表中最短的那个索引字段.我朋友这边因为表中只有一个索引字段,所以使用count(1)和count(*)没什么区别. MySQL中

mysql查询过程: 客户端发送查询请求. 服务器检查查询缓存,如果命中缓存,则返回结果,否则,继续执行. 服务器进行sql解析,预处理,再由优化器生成执行计划. Mysql调用存储引擎API执行优化器生成的执行计划进行查询. 返回结果. 优化数据访问: 只获取必要的数据: 是否查询了多余的记录: 多表关联时是否返回了全部列: 是否总是取出全部列(避免select *): 是否重复查询相同的数据(缓存代替). 避免额外的记录扫描:查询开销衡量标准(响应时间.扫描行数.返回行数) 响应时间:服务时

起因:最近在学习mysql的数据库,发现在innodb表中大数据量下count(*)的统计结果实在是太慢,所以想找个办法替代这种查询,下面分享一下我查找的过程. 实践:在给出具体的结论之前,我们先看看下面的现象. 一.     创建数据库 创建数据库的表语句如下: create database IF NOT EXISTS MY_TEST default charset utf8  COLLATE utf8_general_ci; 二.     创建User表 创建User表的语句如下,User

mysql的性能优化包罗甚广: 索引优化,查询优化,查询缓存,服务器设置优化,操作系统和硬件优化,应用层面优化(web服务器,缓存)等等.这里的记录的优化技巧更适用于开发人员,都是从网络上收集和自己整理的,主要是查询语句上面的优化,其它层面的优化技巧在此不做记录. 查询的开销指标: 执行时间 检查的行数 返回的行数 建立索引的几个准则: 1.合理的建立索引能够加速数据读取效率,不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度. 2.索引越多,更新数据的速度越慢. 3.尽量在采用MyIsam作为引擎的时

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我 们程序员需要去关注的事情.当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的SQL语句),我们都需要注意数据操作的性能.这里,我们不会讲过 多的SQL语句的优化,而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库.希望下面的这些优化技巧对你有用. 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被

原文 我的mysql数据库sql优化原则 一.前提 这里的原则 只是针对mysql数据库,其他的数据库 某些是殊途同归,某些还是存在差异.我总结的也是mysql普遍的规则,对于某些特殊情况得特殊对待.在构造sql语句的时候养成良好的习惯 二.原则总结 原则1.仅列出需要查询的字段,这对速度不会明显的影响,主要是考虑节省应用程序服务器的内存. 原来语句: select * from admin 优化为: select admin_id,admin_name,admin_password from

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

转:https://segmentfault.com/a/1190000006158186?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 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

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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的

原文:https://mp.weixin.qq.com/s__biz=MzI4NTA1MDEwNg==&mid=2650763421&idx=1&sn=2515421f09c150d31e8d1b8b59243bd5&chksm=f3f9c508c48e4c1ea64b00b25c226efa2b9e32910f83290bf383ce0d16ee0991c42ad59527da&mpshare=1&scene=1&srcid=0928OiKJlDA

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VY69wWlrVLjRtKU7ULrYGw 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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SM

基础知识 Innodb存储引擎 支持行锁 支持事务: Myisam存储引擎 只支持表锁: 不支持事务: 常见索引列表 独立的列 前缀索引(索引选择性) 多列索引(并不是多个单列索引,索引顺序很重要) 聚簇索引(保存了完整的数据记录,数据文件本身就是索引文件) 覆盖索引(一个索引包含或覆盖所有查询的字段值,对于Innodb来说,可以避免对主键索引的二次查询) 使用索引扫描做排序 冗余索引和重复索引 索引对CRUD的影响 一般来说,增加索引是为了提升查询速度,索引越多,查询速度应该越快(当索引太多时

MySQL的COUNT()函数理解 标签(空格分隔): MySQL5.7 COUNT()函数 探讨 写在前面的话 细心的朋友会在平时工作和学习中,可以看到MySQL的COUNT()函数有多种不同的参数,从而会有不同的统计方式,本文正是出于此目的一探究竟. 主要内容&你能获得什么 辨析COUNT(*).COUNT(1).COUNT(0).COUNT(列名).COUNT(DISTINCT 列名)的区别和作用. 探讨 基本理解 COUNT()函数用来统计表的行数,也就是统计记录行数,很好理解.查看My

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.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间 使用枚举或整数代替字符串类型 尽量使用TIMESTAMP

MySQL查询性能优化 MySQL查询性能的优化涉及多个方面,其中包括库表结构.建立合理的索引.设计合理的查询.库表结构包括如何设计表之间的关联.表字段的数据类型等.这需要依据具体的场景进行设计.如下我们从数据库的索引和查询语句的设计两个角度介绍如何提高MySQL查询性能. 数据库索引 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构.索引有多种分类方式,按照存储方式可以分为:聚簇索引和非聚簇索引:按照数据的唯一性可以分为:唯一索引和非唯一索引:按照列个数可以分为:单列索引和多列索引等.索引也有多