关系性数据库优化

1、定位慢查询--找出执行慢的sql。

2、合适表结构、合适引擎、索引、分表分区、sql优化(单机优化)。

3、多机优化--读写分离(集群)、分布式。

4、缓存方案。

分析慢查询：explain + sql语句【使用mysql客户端】

索引是以牺牲插入，修改，删除的效率为代价的(因为增删改都需要去维护索引)。索引类似于一个目录的功能。

myisam，innodb索引基于二叉树的索引类型。memory支持hash和二叉树。

使用索引就是把原来的全表扫描变为索引查找。

mysql索引：普通索引（允许重复），唯一索引(手机号码，身份证，email)，主键索引（不能为空），全文索引（仅对myisam有用）

时间： 2024-08-14 19:26:46

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redis 非关系型数据库,内存型数据库,现在大家都不陌生了,无论大中小型企业,都会将redis应用到自己的项目中,以此来减轻数据库的压力 安装步骤: 1.安装gcc 安装c语言的编译环境 yum install gcc-c++ 2.解压缩并且编译 tar -zxvf redis-3.2.1 //进入解压缩后的目录执行 make // 将编译后的文件放入/usr/local/redis 下,自己定义 make install PREFIX=/usr/local/redis 3.进行redis 后

mysql优化-数据库优化、SQL优化

我有一张表w1000,里面有1000万条数据,这张表结构如下:CREATE TABLE `w1000` ( `id` varchar(36) NOT NULL, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, `age` int(3) DEFAULT NULL, `money` double(8,2) DEFAULT NULL, `address` varchar(100) DEFAULT NULL, `create_date` datetime(3) DEFAULT NULL

【数据库优化（持续更新）】--第一弹设计优化

前言 数据库是程序的仓库,也是程序中最脆弱的一部分,因为它的脆弱性和重要性,所以需要专门进行管理和优化.在如今的网络化的时代更加需要数据库的灵活和快捷,一个高效的数据库能够使程序运行效率更快,提高程序的运行效率.但往往对数据库的设计达不到我们想要的效果,所以数据库的优化显得尤为重要.该系列文章正是考虑大数据量的当今如何才能让数据库的设计更加灵活,数据检索.操作更加高效展开的讨论,其中涉及到的优化方法是在笔者长期的开发经验以及其它有关数据库优化的文章基础上进行总结的,如果有异议还请指出. 数据

orm常用字段和数据库优化查询

一.Django ORM 常用字段和参数 1.常用字段 models中所有的字段类型其实本质就那几种,整形varchar什么的,都没有实际的约束作用,虽然在models中没有任何限制作用,但是还是要分门别类,对于校验性组件校验非常有用就比如说邮箱类型,你在输入邮箱的时候如果不按照邮箱格式输入,瞎鸡儿输入会提示你不合法,虽然输入的是字符串,但是不是规定的邮箱字符串 AutoField() [int primary key auto_increment)] int自增列,必须填入参数 primary

百万级数据库优化方案数据库SQL优化大总结

一.百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,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 最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库. 备注.描述.评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL. 不要以为 NULL 不需要空间,

MySQL数据库存储引擎与数据库优化

存储引擎 (1)MySQL可以将数据以不同的技术存储在文件(内存)中,这种技术就成为存储引擎. 每种存数引擎使用不同的存储机制.索引技巧.锁定水平,最终提供广泛且不同的功能. (2)使用不同的存储引擎也可以说不同类型的表 (3)MySQL支持的存储引擎 MyISAM InnoDB Memory CSV Archive 查看数据表的创建语句: SHOW CREATE TABLE 表名 相关概念: (1).并发控制:一个人读数据,另外一个人在删除这个数据. 当多个连接对记录进行修改时保证数据的一致性

数据库优化处理

数据库的优化程度影响了一个程序的执行力和用户的体验感,所以数据库的优化显得格外重要. 一.框架 根据业务需求选择合适的开发框架,不近对数据库的优化有帮助,而且对于程序后期的维护也很有帮助,根据项目的需求,看项目需要满足多少人的访问量,并发量到多少.不是说小公司就不需要分布式.大数据这些,考虑长期的问题. 将一些固定不常变化的值,设置为常量:采用缓存机制,减少对于数据库的访问(连接池):服务器的优化(队列): 二.数据库本身 1.表结构的设计 表的设计来源于需求,同时表的建立也会影响需求的实现,一

[转]浅析大数据量高并发的数据库优化

链接:http://www.uml.org.cn/sjjm/201308264.asp 高并发数据库可以同时处理海量信息,应用范围很广.今天我们将讨论的是大数据量高并发的数据库优化,希望对大家有所帮助. 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

MySQL数据库优化的八种方式(经典必看)

引言: 关于数据库优化,网上有不少资料和方法,但是不少质量参差不齐,有些总结的不够到位,内容冗杂 偶尔发现了这篇文章,总结得很经典,文章流量也很大,所以拿到自己的总结文集中,积累优质文章,提升个人能力,希望对大家今后开发中也有帮助 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小. 例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(2