基于MySQL数据库性能优化的实验报告

基于MySQL数据库性能优化的实验报告
基于MySQL数据库性能优化的实验报告

广州中医药大学医学信息工程学院

实验报告

课程名称:网络数据库编程

专业班级:计算机科学与技术( 2012 )级

学生姓名:张鹏燕2012081076

薛丽梅2012081080

杨晓珠2012081018

翁浩彬2012081007

实验名称:数据库性能优化

实验成绩:

课程类别:□限选 公选□其它□

数据库系统性能优化

(基于MySQL数据库,采用一定的查询优化方案,用MySQL的内部数据说明优化前与优化后CPU的情况)

一、实验背景

数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看,查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说,如果数据的量积累到一定的程度,比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟,由此可见查询优化技术的重要性。

小组通过不少的科研文档中发现,许多程序员在利用一些前端数据库开发工具(如PowerBuilder、Delphi等)开发数据库应用程序时,只注重用户界面的华丽,并不重视查询语句的效率问题,导致所开发出来的应用系统效率低下,资源浪费严重。因此,如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。

通过调查得出许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。

本实验以应用实例为基础,结合数据库理论,介绍查询优化技术在现实系统中的运用。

二、实验优化方案

DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法,这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价,然后选择一个较优的规划。虽

然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好,但由用户提交的SQL

语句是系统优化的基础,很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效,因此用户所写语句的优劣至关重要。

本实验中,系统所做查询优化我们暂不讨论,下面的实验过程我们小组将重点说明改善用户查询计划的解决方案。

归纳总结,MySQL数据库查询优化的方法主要分为以下五类:

1)使用索引,“CREATE INDEX”。MySQL允许对数据库进行索引,以此能迅

速查找记录,从而无需一开始就扫描整个表,由此显著的加快查询速度。

每个表最多可以做到16个索引,此外MySQL还支持多列索引及全文检索。

2)使用“LIMIT 1”取得唯一行。此方法可以用于查询数据量较少的数据表,在已知所查询的结果仅有一条记录时,在SELEST语句条件下加上“LIMIT 1”限制条件可以直接加快查询速度。

3)尽量少使用“SELECT *”语句中的通配符*,明确写出查询内容。

4)调整内部变量。MySQL的性能开放,因而用户可以轻松地进一步调整其缺省设置以获得更优的性能及稳定性。

可变缺省设置值:

<1>改变缓冲区长度(key_buffer)

<2>改变表长(read_buffer_size)

<3>设定打开表的数目的最大值(table_cache)

<4>对缓长查询设定一个时间限制(long_query_time)

5)用连接查询替代子查询

通过以上五种方法可以对MySQL数据库的查询操作作出优化,以提高用户的体验。

三、实验过程

实验准备:建立两个测试数据表:city country(如下)

建立city表:

建立country表:

注:show profile是由Jeremy Cole捐献给MySQL社区版本的。默认的是关闭的,但是会话级别可以开启这个功能。开启它可以让MySQL收集在执行语句的时候所使用的资源。为了统计报表,把profiling设为1。

说明:具体为大家解释以下三种方法,说明MySQL查询优化的结果。

1.建立索引。

MySQL允许对数据库进行索引,以此能迅速查找记录,从而无需一开始就扫描整个表,由此显著的加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引,此外MySQL 还支持多列索引及全文检索。

例:查询city表中的 Ottawa 的信息

优化前:

语句:SELECT * FROM sakila.city where city = ‘Ottawa’;结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化后:

语句:

alter table sakila.city add index(city);

SELECT * FROM sakila.city where city = ‘Ottawa’;结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化前后对比:

2.尽量不使用通配符*。

尽量不用通配符*来进行查询。由于使用通配符*会取出所有的列,加大了数据库的工作量。所以优化的原则为:需要哪列就取哪列,不要为了方便而加大数据库的压力。

例:查询表country有哪些国家

优化前:

语句:SELECT * FROM sakila.country;

结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化后:

语句:SELECT country FROM sakila.country; 结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化前后执行时间对比,截图如下:

3.用连接查询替代子查询。

因为子查询会多次遍历表中所有的数据(视你的子查询的层次而定),而连接查询只会遍历一次。

例:查找中国的所有城市的信息

优化前:

语句:Select * from sakila.city where country_id in(

Select country_id from sakila.country where country =‘China’);

结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化后:

语句:Select * from sakila.city inner join(

Select country_id from sakila.country where country ='China' )as country on city.country_id = country.country_id;

结果截屏:

CPU使用情况:

Io使用情况:

优化前后对比:

四、实验总结

实现查询优化是取得良好执行性能并简化管理的关键因素。

MySQL查询不是一个无序的查询,不同语句的使用和使用顺序将直接影响其

查询速度。凭着对具体数据库特征的了解,对MySQL语句进行语法的重新构造,开发人员能够帮助查询优化器获得更好的执行计划,而这些执行计划是查询优化器无法靠自身独立工作产生的。

无论如何在对于MySQL数据库查询优化仍旧是一个可探究的课题。市面上不同的公司采取共享资源的方法提高程序员对数据库本身开发水平的提高。但是,从目前的应用和开发现状来说,如何像软件辅助工具CASE一样更加方便地提升自动化程度,简化MySQL数据库查询优化的过程仍然是一个要点问题。

在另一方面,实验结果虽未明显显示实验过程中为系统增加的负荷,但我们作为开发人员需明确,在进行数据库查询优化过程中,应当衡量该优化方案的优缺点,作出正确的选择。

五、心得体会

通过本次实验,我们感受到CPU运行时间的微妙变化,认识到时间的微妙差距,从而意识到数据库作出微小的调整,便可以加快CPU的运行速度,从更深的层面认识开发语句的魅力。基于MySQL数据库的查询,采用索引和通配符可以节约CPU的运行时间。

同时,小组间的合作与交流成为实验高效完成的关键,这也是我们在本次实验中能够总结的经验与收获。

MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文

高级数据库技术——期末论文 基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究 姓名:XX 学号:2014XXXXX 学院:计算机学院

摘要: 查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作,是否具有较快的执行速度,已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上,主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优,MySQL关联查询,重写相关规则等内容展开优化分析研究。 关键词:查询优化,查询重用,查询重写,计划优化

一、传统SQL查询优化操作 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(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。 2.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 FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成: SELECT * FROM customerinfo

《mysql数据库技术》实验报告常赵有

MySQL数据库技术实验报告 系别班级学号姓名地点 计算机科学系计科110211150004常赵有C111机房 课程名称MySQL数据库技术实验名称实验1 MySQL的使用 实验过程 目的要求: (1)掌握MySQL服务器安装方法 (2)掌握MySQL Administrator的基本使用方法 (3)基本了解数据库及其对象 实验准备: (1)了解MySQL安装的软硬件要求 (2)了解MYSQL支持的身份验证模式 (3)了解MySQL各组件的主要功能 (4)基本了解数据库、表、数据库对象 实验内容: 1.安装MySQL服务器和MySQL界面工具 安装MySQL界面工具。(插入安装好的界面工具截图即可) 2.利用MySQL客户端访问数据库 (1)打开开始,程序,MySQL,MySQL server 5.1,MySQL command line client,进入MySQL 客户端界面,输入管理员密码登录。 (2)在客户端输入“help”或“\h”,查看MySQL帮助菜单,仔细阅读帮助菜单的内容。(3)实用show语句查看系统自动创建的数据库。

MySQL数据库技术实验报告 系别班级学号姓名地点 计算机科学系计科110211150004常赵有C111机房 课程名称MySQL数据库技术实验名称实验2 创建数据库和表 实验过程 目的和实验要求: (1)了解MySQL数据库中的存储引擎分类 (2)了解表的结构特点 (3)了解MySQL的基本数据类型 (4)了解空值的概念 (5)学会在MySQL界面工具中创建数据库和表 (6)学会使用SQL语句创建数据库和表 实验内容: 1.实验题目 创建用于企业用于管理的员工管理数据库,数据库名为YGGL,包含员工的信息,部门信息,及员工的薪水信息。数据库YGGL包含下列三个表: (1)Employees:员工信息表 (2)Departments:部门信息表 (3)Salary:员工薪水情况表 表实验2.1 Employees表结构 列名数据类型长度是否允许空值说明 Employees char 6 否员工编号,主键 name char 10 否姓名 education char 4 否学历

sql语句(mysql优化)绝对经典

sql语句(mysql优化)绝对经典 误区1:count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数,就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ,他们认为这样性能更好,其实这是一个误区。对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2:count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在,很多人都会认为这是理所当然的。实际上,count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作,所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录,count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3:select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中,主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上,大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然,也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4:order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上,利用索引来优化有排序需求的SQL,是一个非常重要的优化手段。延伸阅读:MySQL ORDER BY 的实现分析,MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。(order by null)

mysql服务性能优化my_cnf配置说明详解16G内存

mysql服务性能优化—https://www.360docs.net/doc/a311757544.html,f配置说明详解 (16G内存) MYSQL服务器https://www.360docs.net/doc/a311757544.html,f配置文档详解 硬件:内存16G [client] port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock [mysql] no-auto-rehash [mysqld] user = mysql port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/3306/data open_files_limit = 10240 back_log = 600 #在MYSQL暂时停止响应新请求之前,短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中。如果系统在短时间内有很多连接,则需要增大该参数的值,该参数值指定到来的TCP/IP连接的监听队列的大小。默认值50。 max_connections = 3000 #MySQL允许最大的进程连接数,如果经常出现Too Many Connections的错误提示,则需要增大此值。 max_connect_errors = 6000 #设置每个主机的连接请求异常中断的最大次数,当超过该次数,MYSQL服务器将禁止host 的连接请求,直到mysql服务器重启或通过flush hosts命令清空此host的相关信息。 table_cache = 614 #指示表调整缓冲区大小。# table_cache 参数设置表高速缓存的数目。每个连接进来,都会至少打开一个表缓存。#因此, table_cache 的大小应与 max_connections 的设置有关。例如,对于 200 个#并行运行的连接,应该让表的缓存至少有 200 × N ,这里 N 是应用可以执行的查询#的一个联接中表的最大数量。此外,还需要为临时表和文件保留一些额外的文件描述符。 # 当 Mysql 访问一个表时,如果该表在缓存中已经被打开,则可以直接访问缓存;如果#还

优化mysql数据库性能

为了提高性能建议作如下优化修改: 优化mysql数据库性能的参数: (1)、max_connections: 允许的同时客户的数量。增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加,否则,你将经常看到too many connections错误。默认数值是16384,请根据实际情况设置此参数。 (2)、key_buffer_size: 索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写),到你能负担得起那样多。如果你使它太大,系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是10M,请根据实际情况设置此参数。 (3)、sort_buffer: 每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速order by或group by操作。默认数值是256K,请根据实际情况设置此参数。 4)、table_cache: 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld要求的文件描述符的数量。mysql对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是256,,请根据实际情况设置此参数。 (5)、thread_cache_size: 可以复用的保存在中的线程的数量。如果有,新的线程从缓存中取得,当断开连接的时候如果有空间,客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程,为了提高性能修改这个变量值。通过比较connections 和threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。默认数值是8,请根据实际情况设置此参数。 注:以上参数的调整可以通过修改C:\AppServ\MySQL\my.ini 文件并重启mysql 实现。这是一个比较谨慎的工作,上面的结果只供参考,请根据具体主机的硬件情况(特别是内存大小)进一步修改。 优化配置文件: C:\zxin10\Was\tomcat\conf\ server.xml (6)、在server.xml中修改标红相关参数。 (7)、

MYSQL-innodb性能优化学习总结

MYSQL-innodb性能优化学习总结 BSS测试部:newhackerman

数据库参数 MYSQL数据库的参数配置一般在my.ini配置文件中修改/添加(部分参数也可以用set global 参数名=值做临时调整,重启后失效),配置完后需要重启数据库才生效。 参数1:innodb_buffer_pool_size = Gb/MB 说明:此参数类似于oracle的SGA配置,当主机做为mysql数据库服务器时,一般配置为整机内存的60%~80%。 参数2:innodb_buffer_pool_instances=N 说明:内存缓冲池实例数,将innodb_buffer_pool_size配置的内存分割成N份,此参数当配置内存大小于1G时才生效,当数据库有多个会话进行数据库操作时,用于并行在多个内存块中处理任务,一般配置值《=服务器CPU的个数。 参数3:max_connections = 2000 说明:最大连接数,当数据库面对高并发时,这个值需要调节为一个合理的值,才满足业务的并发要求,避免数据库拒绝连接。 参数4:max_user_connections=1000 说明:设置单个用户的连接数。 参数5:innodb_log_buffer_size =32M 说明:日志缓冲区大小,一般不用设置太大,能存下1秒钟操作的数据日志就行了,mysql 默认1秒写一轮询写一次日志到磁盘。 参数6:innodb_flush_log_at_trx_commit 说明:(这个配置很关键)一般的实时业务交易配置为2,取值0,1,2 0:数据操作时,直接写内存,并不同时写入磁盘; 2:数据操作时,直接写内存,并不同时写入磁盘; 1:就每个事务提交就会要刷新到磁盘后才算提交完成,这种情况是保证了事务的一致性,但性能会有很大的影响。 0与2的区别: 0:当mysql挂了之后,可能会损失前一秒的事务信息 2:当mysql挂了之后,如果系统文件系统没挂,不会有事务丢失。 参数7:innodb_read_io_threads = 16 说明:数据库读操作时的线程数,用于并发。 参数8:innodb_write_io_threads = 16 说明:数据库写操作时的线程数,用于并发。

MySQL5.1性能优化方案

MySQL5.1性能优化方案 1.平台数据库 1.1.操作系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped 32位Linux服务器,单独作为MySQL服务器使用。 1.2.M ySQL 系统使用的是MySQL5.1,最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。主要体现在以下几个方面: 1)默认存储引擎更改为InnoDB InnoDB作为成熟、高效的事务引擎,目前已经广泛使用,但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM,此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB,并且引进了Innodb plugin 1.0.7。此次更新对数据库的好处是显而易见的:InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时,缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7,InnoDB plugin 1.1,恢复时采用红-黑树)。InnoDB Plugin 支持数据压缩存储,节约存储,提高内存命中率,并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。 Multi Rollback Segments:原来InnoDB只有一个Segment,同时只支持1023的并发。现已扩充到128个Segments,从而解决了高并发的限制。 2)多核性能提升

PHPMYSQL实验报告

实验报告一 实验名称:Apache和PHP环境搭建 实验目的: 1、安装和配置Apache和php 2、熟悉Dreamweaver编辑环境 实验内容: 安装Apach服务器及其MySQL数据库,配置环境变量。测试并运行环境。 实验步骤: 1、PHP开发环境软件下载 (1)Apache服务器 (2)MySQL数据库管理器 (3)Dreamweaver8编辑环境 2、安装和配置Apache和php (1)安装Apache服务器 (2)配置Apache中.config文件,设置其虚拟目录、路径等 3、安装MYSQL数据库 4、安装Dreamweaver8,并创建一个站点,测试服务器正常运行 5、编写第一个PHP应用程序 打开Dreamweaver 编辑环境,创建一个站点,并配置其服务器类型及相关的参数,在站点内创建第一个PHP文件。启动Apache 服务器,测试页面能否正常运行

实验总结: 通过本实验,学会了搭建Apache+PHP+mysql开发环境,并会测试服务器能否正常运行。

实验报告二 实验名称:网页注册查询模块设计 实验目的: 1. 掌握页面注册模块的设计方法 2. 掌握页面查询模块的设计 3. 掌握页面资料修改的方法 实验内容: 设计“网页注册查询模块”。 实验步骤: 打开Dreamweaver8,创建站点,并打开“服务器行为”进行以下操作: 1、使用服务器行为插入数据到数据库中 (1)用户注册页面设计 (2)注册成功与失败页面的设计 (3)测试注册功能 2、使用服务器行为进行更新数据库 (1)修改页面资料 (2)修改页面测试 3、使用服务器行为查询数据 (1)查询密码页面设计 (2)完善查询功能 (3)查询密码功能

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5) query_cache_size 6) record_buffer_size 7) read_rnd_buffer_size 8) sort_buffer_size 9) join_buffer_size 10) table_cache 11) max_heap_table_size 12) tmp_table_size

13) thread_cache_size 14) thread_concurrency 15) wait_timeout 一、优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈,CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候,如果应用分布在网络上,那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上,我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。 除了服务器硬件的性能瓶颈,对于MySQL系统本身,我们可以使用工具来优化数据库的性能,通常有三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时,通常需要对数据库进行分析,常见的分析手段有慢查询日志,EXPLAIN 分析查询,profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量,通过定位分析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统的性能。 1 性能瓶颈定位 Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量,找到系统的瓶颈: Mysql> show status ——显示状态信息(扩展show status like ‘XXX’) Mysql> show variables ——显示系统变量(扩展show variables like ‘XXX’) Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态 Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行,包括执行状态、是否锁表等

MySQL大数据量的查询提高性能优化

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候,查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响,所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法: 基本原则: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,因此,需要下面的做法进行优化: 1、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。 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、尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件,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=10 or num=20 可以这样查询: select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4、下面的查询也将导致全表扫描:

MySQL数据库技术实验报告

MySQL数据库技术 实验报告 系别班级学号姓名地点 计算机科学系计科1102常赵有C111机房 课程名称MySQL数据库技术实验名称实验1 MySQL的使用 实验过程

目的要求: (1)掌握MySQL服务器安装方法 (2)掌握MySQL Administrator的基本使用方法 (3)基本了解数据库及其对象 实验准备: (1)了解MySQL安装的软硬件要求 (2)了解MYSQL支持的身份验证模式 (3)了解MySQL各组件的主要功能 (4)基本了解数据库、表、数据库对象 实验内容: 1.安装MySQL服务器和MySQL界面工具 安装MySQL界面工具。(插入安装好的界面工具截图即可) 2.利用MySQL客户端访问数据库 (1)打开开始,程序,MySQL,MySQL server 5.1,MySQL command line client,进入MySQL客户端界面,输入管理员密码登录。 (2)在客户端输入“help”或“\h”,查看MySQL帮助菜单,仔细阅读帮助菜单的内容。

(3)实用show语句查看系统自动创建的数据库。 (4)实用USE语句选择mysql数据库为当前数据库。 (5)使用SHOW TABLES 语句查看当前数据库中的表。

(6)使用了一条SELECT语句查看mysql数据库中存储用户信息表的user的内容。 (7)使用use语句将当前的数据库设定为information_schema,并查看数据库数据库中有哪些表。

实验小结: 在安装MySql中有时可能不能安装不成功,那么卸载时,会存在删除不完全的情况。导致再次安装时依然不成功。 在对某个数据库进行操作之前,必须先选中该数据库。 在MySql安装过程中,注意修改字符集为gb2312或gbk, 以支持中文信息输入。

千万级的mysql数据库与优化方法

千万级的mysql数据库与优化方法 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: Sql代码 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: Sql代码 3.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。 4.应尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:Sql代码 可以这样查询: Sql代码 5.in 和not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如: 对于连续的数值,能用between 就不要用in 了: 6.下面的查询也将导致全表扫描: Sql代码

若要提高效率,可以考虑全文检索。 7.如果在where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描: Sql代码 可以改为强制查询使用索引: 8.应尽量避免在where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 应改为: 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:Sql代码 应改为: 10.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。 11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:

MySQL实验报告

四、实验内容及程序代码 数据表的表结构如表所示,sch表的数据如表。 表 sch 表结构 字段名数据类型主 键 外 键 非 空 唯 一 自 增 id INT(10)是否是是否 name VARCHAR(5 0) 否否是否否 clas s VARCHAR(5 0) 否否是否否 表 sch 表的内容 id name class 1李明C1 2小梅C2 1)建表sch并插入数据。 2)创建一个存储函数,用来统计表sch中的记录数。 delimiter $$ create PROCEDURE count_sch5(out size int) BEGIN select count(*) into size from sch; END $$ delimiter; 3)创建一个存储过程,通过调用存储函数的方法来获取表sch中的记录数和sch表中

id的和。 delimiter $$ create PROCEDURE count_sch2(out s_a int,out s_id int) BEGIN select count(*) into s_a from sch; select sum(id) as s_id from sch; END $$ delimiter; 2.创建一存储过程insert_student_condition_user,利用自定义错误触发条件定义,当插入学生的性别不是“男”或“女”时结束存储过程,并提示“学生性别不正确”。 表 student表结构 字段名数据类型主 键 外 键 非 空 唯 一 自 增 sno Char(10)是否是是否 sname VARCHAR(2 0) 否否是否否 ssex CHAR(2)否否是否否 Sage smallint否否是否否 Sdept VARCHAR(3 0) 否否是否否 enter date datetime否否是否否 delimiter $$ create PROCEDURE insert_student_condition_user(in sno int,in sname VARCHAR(20), in ssex varchar(2),in sage int,in sdept varchar(30)) BEGIN

Mysql千万级别数据优化方案总结

Mysql千万级别数据优化方案 目录 目录 (1) 一、目的与意义 (2) 1)说明 (2) 二、解决思路与根据(本测试表中数据在千万级别) (2) 1)建立索引 (2) 2)数据体现(主键非索引,实际测试结果其中fid建立索引) (2) 3)MySQL分页原理 (2) 4)经过实际测试当对表所有列查询时 (2) 三、总结 (3) 1)获得分页数据 (3) 2)获得总页数:创建表记录大数据表中总数通过触发器来维护 (3)

一、目的与意义 1)说明 在MySql单表中数据达到千万级别时数据的分页查询结果时间过长,对此进行优达 到最优效果,也就是时间最短;(此统计利用的jdbc连接,其中fid为该表的主键;) 二、解决思路与根据(本测试表中数据在千万级别) 1)建立索引 优点:当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜 索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记 录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作;第二种就是 在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的索引值,最后通过保存在索 引中的ROWID(相当于页码)快速找到表中对应的记录。 缺点:当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降 低了数据的维护速度。 2)数据体现(主键非索引,实际测试结果其中fid建立索引) 未创建索引:SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果:13.396s 创建索引:SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果:2.896s select*fromt_history_datawherefidin (任意十条数据的id )结果:0.141s 首先通过分页得到分页的数据的ID,将ID拼接成字符串利用SQL语句 select * from table where ID in (ID字符串)此语句受数据量大小的影响比较小 (如上测试); 3)MySQL分页原理 MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录,然后抛弃前n条,读m条想要 的,所以n越大,性能会越差。 优化前SQL: SELECT * FROM v_history_data LIMIT 5000000, 1010.961s 优化后SQL: SELECT * FROM v_history_data INNER JOIN (SELECT fid FROM t_history_data LIMIT 5000000, 10) a USING (fid)1.943s 分别在于,优化前的SQL需要更多I/O浪费,因为先读索引,再读数据,然后 抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了, 然后通过member_id读取需要的列 4)经过实际测试当对表所有列查询时 select * from table 会比select (所有列名)from table 快些(以查询8000000

Mysql性能优化

MySQL性能优化 性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有: 优化查询 优化数据库结构 优化MySQL服务器 数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能。语法:SHOW STATUE LIKE ‘value’;其中value参数是常用的几个统计参数。 Connections:连接MySQL服务器的次数 Uptime:MySQL服务器的上线时间; Slow_queries:慢查询的次数; Com_select:查询操做的次数; Com_insert:插入操作的次数; Com_delete:删除操作的次数; Com_update:更新操作的次数; 1优化查询 查询操作是最频繁的操作,提高了查询速度可以有效提高MySQL 数据库的性能。 首先要对查询语句进行分析,分析查询语句的命令是EXPLAIN语句和DESCRIBE语句。比如 EXPLAIN SELECT * FROM student \G; 索引可以快速定位表中的某条记录。使用索引也可以提高数据库查

询的速度,从而提高数据库的性能。如果不使用索引,查询语句将 表中的所有字段。这样查询的速度会很慢。如果使用了索引,查询语句只会查询索引字段。这样就减少查询的记录数,达到提高查询效率的目的。 现在看一个查询语句中没有索引的使用情况: SELECT * FROM student WHERE name = ‘张三’;这样会对student表中的所有数据都查询一下,对比一下name的字段是否是张三。 然后我们在name字段上建立一个名为index_name的索引:CREATE INDEX index_name ON student(name); 现在name字段上面已经有索引了,再进行该select语句查询的速度就非常快了,不需要遍历整个表。 但是有些时候即使查询时使用的是索引,但索引并没有起作用。比如使用了LIKE关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符 为‘%’,索引不会被使用。如果‘%’不是在第一个位置,索引就会被使用。 另一种情况是在表的多个字段上创建一个索引,比如 CREATE INDEX index ON student(birth,department);这样只有查询语句条件中使用字段name时,索引才会被用到。因为name字段是多列索引的第一个字段,只有查询条件中使用了name字段才会使索引index起作用。 2优化子查询 很多查询中需要使用子查询。子查询可以使查询语句很灵活,但子查询的执行效率不高。MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。

大学mysql实验报告(四)附答案

实验报告(四) 专业:班级:学号:姓名: 实验名称:数据库的多表连接查询实验 报告内容: 1、用SELECT语句完成第183页实验3的23)27)28)31)的查询语句 23) 求选修了课程的学生人数 SELECT COUNT(*)选课人数FROM Enrollment 27)求选修每门课程的学生人数。 SELECT Cno AS '课程号', COUNT(Sno) AS '选修人数' FROM Enrollment GROUP BY Cno 28)求每个学生的学号和各门课程的总成绩。 SELECT Sno '学号', Sum(grade) '总成绩' FROM Enrollment GROUP BY Sno 31)查询选修了C1课程的学生的学号和成绩,查询结果按成绩降序排列。 SELECT Sno, Grade FROM Enrollment WHERE Cno='C1' ORDER BY Grade DESC 32)查询全体学生信息,查询结果按所在系的系名升序排列,同一系的学生按年龄降序排列。SELECT * FROM Students ORDER BY Sdept, Sage DESC 2、用SELECT语句完成第183页实验4的2)3)4)6)的查询语句 2)查询每个学生的学号、姓名、选修的课程名、成绩。 SELECT Students.Sno,Sname, Cname,Grade FROM Students,Courses,Enrollment WHERE Students.Sno = Enrollment.Sno AND https://www.360docs.net/doc/a311757544.html,o= https://www.360docs.net/doc/a311757544.html,o 3)查询选修了C2且成绩大于90分的学生的学号、姓名、成绩。 SELECT Students.Sno,Sname, Grade FROM Students, Enrollment WHERE Students.Sno = Enrollment.Sno AND Cno='C2 ' AND Grade>90 4)求计算机系选修课程超过2门课的学生的学号、姓名、平均成绩, 并按平均成绩从高到低排序。

基于MySQL数据库性能优化的实验报告

广州中医药大学医学信息工程学院 实验报告 课程名称:网络数据库编程 专业班级:计算机科学与技术( 2012 )级 学生姓名:张鹏燕76 薛丽梅80 杨晓珠18 翁浩彬07 实验名称:数据库性能优化 实验成绩: 课程类别:□限选 公选□其它□ 数据库系统性能优化

(基于MySQL数据库,采用一定的查询优化方案,用MySQL的内部数据说明优化前与优化后CPU的情况) 一、实验背景 数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看,查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说,如果数据的量积累到一定的程度,比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录,全表扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟,由此可见查询优化技术的重要性。 小组通过不少的科研文档中发现,许多程序员在利用一些前端数据库开发工具(如PowerBuilder、Delphi等)开发数据库应用程序时,只注重用户界面的华丽,并不重视查询语句的效率问题,导致所开发出来的应用系统效率低下,资源浪费严重。因此,如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。 通过调查得出许多程序员认为查询优化是DBMS(数据库管理系统)的任务,与程序员所编写的SQL语句关系不大,这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合,查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。 本实验以应用实例为基础,结合数据库理论,介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 二、实验优化方案 DBMS处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给DBMS的查询优化器,优化器做完代数优化和存取路径的优化之后,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法,这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价,然后选择一个较优的规划。虽

大学 mysql实验报告(五)附答案

实验报告(五) 专业:班级:学号:姓名: 实验名称:数据库的子查询、组合查询实验 报告内容: 1、写出习题3第75页第6题的2)3)5)6)小题的SQL语句 2)查询读者的读者号、姓名、借阅的图书名、借出日期、归还日期。 SELECT 读者.读者号,姓名,书名,借出日期,归还日期 FROM 读者, 图书,借阅 WHERE 读者.读者号= 借阅.读者号AND 图书.图书号=借阅.图书号 3)查询借阅了机械工业出版社出版,并且书名中包含’数据库’三个字的图书的读者,显示读者号、姓名、书名、出版社,借出日期、归还日期。 SELECT 读者.读者号,姓名,书名,出版社,借出日期,归还日期 FROM 读者,图书,借阅 WHERE 读者.读者号= 借阅.读者号AND 图书.图书号=借阅.图书号 AND 出版社=‘机械工业出版社’ AND 书名LIKE’%数据库%’ 5)查询与’王平’的办公电话相同的读者的姓名。 SELECT R2.姓名 FROM 读者R1, 读者R2 where R1.办公电话= R2.办公电话AND R1.姓名='王小平' 此语句等价与: SELECT 姓名 FROM 读者WHERE 办公电话=(SELECT 办公电话FROM 读者WHERE 姓名='王小平') 6)查询办公电话为’88320701’的所有读者的借阅情况,要求包括借阅了书籍的读者和没有借阅的读者,显示他们的读者号、姓名、书名、借阅日期。 SELECT 读者.读者号,姓名,图书号,借出日期 FROM 读者, 借阅 WHERE 读者.读者号*=借阅.读者号 AND 办公电话=‘88320701’ 上述左外连接可可以用右外连接等价表示: SELECT 读者.读者号,姓名,图书号,借出日期 FROM 读者,借阅 WHERE 借阅.读者号=* 读者.读者号 AND 办公电话=‘88320701’ 在SQLSERVER2000中,以上左外连接还可等价表示为: SELECT 读者.读者号,姓名,图书号,借出日期 FROM 读者LEFT JOIN 借阅ON 读者.读者号= 借阅.读者号 WHERE 办公电话=‘88320701’

优化MySQL数据库性能的几个好方法

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(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。 2、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 FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:

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