mysql优化系列1

原文:http://blog.csdn.net/jack__frost/article/details/71194208 数据库,后端开发者必学,而且现在以MySQL居多.这个系列将系统化MySQL一些高级用法.打算先讲很多人关注的使用方式(增删改查以及其优化),然后就讲数据库和表的操作(很多我们学习忽略的地方),接着就是引擎还有更高级的查询等等.OK,不多说,Let's go! 本系列会逐步更新,从基本知识总结,到sql优化,索引设计优化,存储过程使用优化......并且到后面会给出一些方案设

本篇是优化系列的第一篇:数据类型 为了不产生赘述,尽量用简洁的语言来描述. 在选择数据类型之前,首先要知道几个原则: 更小的通常更好 尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数据类型意味着更快,占用更少的磁盘,内存以及缓存,以及处理时间 简单就好 这是出于操作数据类型的效率和代价考虑.整型比字符型操作代价更低,因为字符集和校对规则是字符处理比整型更复杂 两个例子:使用Mysql内建的datatime而不是字符串存储时间,使用整型而不是IP字符串存IP地址 尽量避免NULL 这是个很烦人的值

摘自 http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6133818.html 1.简单介绍InnoDB给MySQL提供了具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事务安全(ACID兼容)存储引擎.InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读.这些特色增加了多用户部署和性能.没有在InnoDB中扩大锁定的需要,因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间.InnoDB也支持FOREIGN KEY强制.在SQL查询中,你可以自由地将InnoDB类

实际上,前面的数据类型和表结构设计优化不能算优化,只能算规范,也就是说在设计表的时候,应该且必须做到这些 索引是sql优化的核心部分,在<高性能Mysql>中单独抽出一章讲,也印证了其重要性.这一篇也会讲的很细致. 以下所讲,除少数的如全文索引之外,均以Innodb存储引擎为基本 一.索引是什么 索引,在Mysql中也叫做"键(key)",是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 这里我们注意到:索引是一种数据结构,节点是有序的,有大小,有时候一张表的索引甚至会有几个G的

使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询.这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中.例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示: DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FR

一.简述是由原来 MySQL 的作者 Michael Widenius 创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器.MariaDB基于事务的Maria存储引擎,替换了MySQL的MyISAM存储引擎,它使用了Percona的 XtraDB,InnoDB的变体.这个版本还包括了 PrimeBase XT (PBXT) 和 FederatedX 存储引擎.(摘自:http://baike.baidu.com/view/2521908.htm)简单的说:MariaDB是MySQL的一个变种,可以作为官方

之前分别在2006和2009年写过两篇关于discuz优化的文章:MySQL优化 之 Discuz论坛优化.MySQL优化 之 Discuz论坛优化 -- 续,没想到都6年过去了,discuz还在坚挺的使用MyISAM引擎,堪比罚改委...今日帮朋友优化号称日均数百万PV,数百万UV的论坛,后台DB采用R710(16G Ram,PERC 6/i 256MB BBU,4块 15K RPM SAS盘做raid 1+0,ext3文件系统,E5620 * 2),这个配置看似也不错了,不过压力仍然较大,大

网站打开慢如何排查 1.打开网页, 用谷歌浏览器F12, 查看network: 哪个加载时间长就优化哪个 2.如果是数据库问题 2.1 查看大体情况 # top # uptime  //load average 负载 mysql> show full processlist; 2.2 查看慢查询日志: long_query_time = 1 log-slow-queries = /data/3306/slow.log 日志分析工具: mysqldumpslow  mysqlsla  myprof

程序员收藏必看系列:深度解析MySQL优化(一) 性能优化建议 下面会从3个不同方面给出一些优化建议.但请等等,还有一句忠告要先送给你:不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. scheme设计与数据型优化选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好,越小的数据类型通常会更快,占用更少的磁盘.内存,处理时需要的CPU周期也更少.越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期,比如,整型就比字符操作代价低,因而