一.故事背景有一张 500w 左右的表做 select count(*) 速度特别慢. 二.原 SQL 分析Server version: 5.7.24-log MySQL Community Server (GPL) SQL 如下,仅仅就是统计 api_runtime_log 这张表的行数,一条简单的不能再简单的 SQL: select count(*) from api_runtime_log;我们先去运行一下这条 SQL,可以看到确实运行很慢,要 40 多秒左右,确实很不正常~ mysql

MySQL 百万级分页优化 http://www.jb51.net/article/31868.htm 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : , ; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : , ; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 : , ) LIMIT ; 是的,速度提升到0.x秒了,看样子还行了 可是,还不是完美的! 以下这句才是完美的:  ; 比上面那句,还要再快5至10倍 另外,如果需要查询 id 不是连续的一段,最佳的方法就是先找出 id ,然后用 in 查询 : ,

http://www.jb51.net/article/31868.htm 以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 复制代码 代码如下: SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 复制代码 代码如下: SELECT *

以下分享一点我的经验 一般刚开始学SQL的时候,会这样写 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 : SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的: SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000, 1) LIM

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. .应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null

插入分析 MySQL中插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 如果我们每插入一条都执行一个SQL语句,那么我们需要执行除了连接和关闭之外的所有步骤N次,这样是非常耗时的,优化的方式有一下几种: 在每个insert语句中写入多行,批量插入 将所有查询语句写入事务中 利用Load Data导入数据 每种方式执行的性能如下. Innodb引擎 InnoDB

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

1)简单的查询分页:分每页5条 limit [offset],[rows] ,10; 2)建立id索引:查询索引id ,) limit ; 3)使用 between and 语句分页效率快N倍 ; 4)分表存储:30万条记录的id存存储到单独的一个索引表t里面:先查找索引表t里面的id索引:然后再查询 5)使用复合索引查询数据 如果对于有where 条件,又想走索引用limit的,必须设计一个索引,将where 放第一位,limit用到的主键放第2位,而且只能select 主键! 完美解决了分页

方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N 适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级) 原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. 方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条) 语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FRO

提高MYSQL百万条数据的查询速度 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 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

MySQL数据库的优化(下)MySQL数据库的高可用架构方案 2011-03-09 08:53 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 在上一篇MySQL数据库的优化中,我们跟随笔者学习了单机MySQL数据库的优化,今天我们继续跟随笔者学习MySQL优化的集群方案. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家特稿]在上一篇MySQL数据库的优化中,我们跟随笔者学习了单机MySQL数据库的优化,今天我们继续跟随笔者学习MySQL优化的集群方案. M

MySQL数据库的优化(上)单机MySQL数据库的优化 2011-03-08 08:49 抚琴煮酒 51CTO 字号:T | T 公司网站访问量越来越大,导致MySQL的压力越来越大,让我们自然想到的对MySQL系统参数做优化.那么我们应该如何合理优化呢?笔者在下文中为大家介绍了单机MySQL数据库的优化. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! [51CTO独家特稿]公司网站访问量越来越大, MySQL 的压力越来越大了,第一步自然想到的是 MySQL 系统

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

Mysql线程池优化我是总结了一个站长的3篇文章了,这里我整理到一起来本文章就分为三个优化段了,下面一起来看看.     Mysql线程池系列一(Thread pool FAQ) 首先介绍什么是mysql thread pool,干什么用的?使用线程池主要可以达到以下两个目的:1.在大并发的时候,性能不会因为过载而迅速下降.2.减少性能抖动 thread pool的工作原理?线程池使用分而治之的方法来限制和平衡并发性.与默认的thread_handling不同,线程池将连接和线程划分开,所以连接

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

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

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) 一:插入订单 业务逻辑:插入订单数据,为了避免重复导单,一般会通过交易号去数据库中查询,判断该订单是否已经存在. 最基础的sql语句 mysql> select * from book_order where order_id = "10000"; +-------+--------------------+

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用

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 1.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 2.VARC

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

一.SQL优化 1.优化SQL一般步骤 1.1 查看SQL执行频率 SHOW STATUS LIKE 'Com_%'; Com_select:执行SELECT操作的次数,一次查询累加1.其他类似 以下参数只针对InnoDB存储引擎,累加算法略有不同 Innodb_rows_read:SELECT查询操作插入的行数 Innodb_rows_inserted/updated/deleted:执行INSERT/UPDATE/DELETE操作的行数 通过以上参数,可以了解当前数据库应用是查询为主还是写入