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MySQL查询性能优化

MySQL查询性能优化⼀、MySQL查询执⾏基础1. MySQL查询执⾏流程原理<1> 客户端发送⼀条查询给服务器。

<2> 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则⽴刻返回存储在缓存中的结果。

否则进⼊下⼀阶段。

<3> 服务器进⾏SQL解析、预处理，再由优化器⽣成对应的执⾏计划。

<4> MySQL根据优化器⽣成的执⾏计划，调⽤存储引擎的API来执⾏查询。

<5> MySQL将结果返回给客户端，同时保存⼀份到查询缓存中。

2. MySQL客户端/服务器通信协议<1> 协议类型：半双⼯。

<2> Mysql通常需要等所有的数据都已经发送给客户端才能释放这条查询所占⽤的资源。

<3> 在PHP函数中，mysql_query()会将整个查询的结果集缓存到内存中，⽽mysql_unbuffered_query()则不会缓存结果，直接从mysql服务器获取结果。

当结果集很⼤时，使⽤后者能减少内存的消耗，但服务器的资源会被这个查询占⽤⽐较长的时间。

3. 查询状态可以使⽤命令来查询mysql当前查询的状态：show full processlist。

返回结果中的“State”键对应的值就表⽰查询的状态，主要有以下⼏种：<1> Sleep：线程正在等待客户端发送新的请求。

<2> Query：线程正在执⾏查询或正在将结果发送给客户端。

<3> Locked：在MySQL服务器层，该线程正在等待表锁。

（在没⾏锁的引擎出现）<4> Analyzing and statistics：线程正在收集存储引擎的统计信息，并⽣成查询的执⾏计划。

<5> Copying to tmp [on disk]：线程正在执⾏查询，并且将其结果集都复制到⼀个临时表中，这种状态要么是在做group by操作，要么是⽂件排序操作，或者是union操作。

数据库查询性能优化的关键指标与性能调整方法总结

数据库查询性能优化的关键指标与性能调整方法总结数据库是现代应用中关键的数据存储和操作引擎，而数据库查询性能则是保障业务运转高效的关键。

本文将分析数据库查询性能优化的关键指标和性能调整方法，以帮助读者理解并改善数据库查询性能问题。

一、关键指标1. 响应时间：即数据库查询的耗时。

响应时间是用户获得查询结果所需的时间，需要尽量缩短以提高用户体验和整体系统性能。

2. 并发性能：并发性能衡量数据库系统同时处理多个查询请求的能力。

较高的并发性能可同时响应大量查询请求，提供更好的用户体验。

3. 吞吐量：吞吐量是指在一定时间内数据库能处理的查询请求数量。

较高的吞吐量代表数据库的工作效率较高。

4. 资源占用：数据库执行查询所需的系统资源，包括 CPU、内存和磁盘IO 等。

合理利用资源是优化查询性能的关键。

5. 索引命中率：索引命中率即查询时需要的数据是否命中索引进行快速查找。

较高的索引命中率提高了查询速度。

二、性能调整方法1. 优化 SQL 查询语句SQL 查询语句是数据库查询性能优化的重点。

以下是一些常见的 SQL 优化方法：- 使用合适的索引：为经常被查询的字段创建索引可以大大提高查询速度。

但要避免过多的索引，以减少更新操作的性能损耗。

- 优化查询逻辑：设计简洁、高效的查询逻辑，避免不必要的嵌套查询和子查询。

使用更简单的 JOIN 语句替代子查询。

- 调整查询顺序：按照条件的选择性从高到低的顺序进行查询，可以尽早过滤出不满足条件的记录，从而提高查询效率。

- 避免使用 SELECT *：只选择需要的字段，避免查询过多无用的字段，以减少数据传输和处理的负担。

2. 适当增加缓存缓存是提高数据库查询性能的常用方法。

通过将查询结果存储在缓存中，可以减少对数据库的查询次数，从而提高查询性能。

- 查询缓存：数据库的查询缓存可以存储查询结果，当相同查询再次发起时，直接从缓存中获取结果。

但要注意缓存过期时间和频繁更新的表。

- 缓存中间层：可以引入内存数据库、缓存服务器等中间层，将热门数据缓存在内存中，以提高查询速度。

C语言技术的性能优化指南

C语言技术的性能优化指南在软件开发领域，性能优化一直是一个重要的课题。

无论是开发桌面应用、移动应用还是嵌入式系统，优化代码的性能可以提升用户体验，减少资源消耗，提高系统的可靠性和稳定性。

本文将介绍一些C语言技术的性能优化指南，帮助开发人员更好地理解和应用这些技术。

1. 选择合适的数据类型在C语言中，数据类型的选择对性能优化至关重要。

使用合适的数据类型可以减少内存占用和提高运行速度。

例如，使用整型代替浮点型可以提高运算速度，使用无符号整型可以减少内存占用。

此外，还可以使用位域来优化结构体的内存占用。

2. 减少函数调用和循环次数函数调用和循环是程序中常见的性能瓶颈。

频繁的函数调用会增加函数栈的压力，而过多的循环次数会消耗大量的计算资源。

因此，我们应该尽量减少函数调用和循环次数。

可以通过内联函数、宏定义和循环展开等技术来减少函数调用和循环次数，从而提高程序的性能。

3. 使用适当的编译选项编译器的优化选项可以对程序的性能产生重要影响。

在编译C语言程序时，可以使用适当的编译选项来优化代码。

例如，可以使用-O选项开启编译器的优化功能，使用-march选项指定目标处理器的架构，使用-funroll-loops选项展开循环等。

这些选项可以帮助编译器生成更高效的机器代码，提高程序的性能。

4. 避免内存泄漏和内存碎片内存泄漏和内存碎片是常见的性能问题。

内存泄漏会导致程序占用过多的内存，最终导致系统崩溃或变慢。

而内存碎片会降低内存的利用率，增加内存访问的开销。

为了避免这些问题，我们应该合理地管理内存资源。

使用动态内存分配函数时，一定要记得释放已经不再使用的内存。

此外，可以使用内存池和内存对齐等技术来优化内存的分配和释放。

5. 使用高效的算法和数据结构选择高效的算法和数据结构是优化代码性能的关键。

不同的问题可能有不同的解决方法，我们应该选择最适合的算法和数据结构来解决问题。

例如，对于查找操作频繁的场景，可以使用哈希表来提高查找效率；对于需要频繁插入和删除操作的场景，可以使用链表来降低插入和删除的开销。

全数据库查找引擎的性能优化及编程实现

／将关键字的所有出现的表和列的名称保存到ｉｅ＿表中ｎｘｌｄ
｝／
ｄｃａｅ＠Ｔｂｎｍｅｎａｃａ《０）＠Ｔｂｃｌｖｒｈｒ４ｅｌｒａａｖｒｈｒ４，ａ＿ｏａｃａ《０）ｎ
不到则执行ｐｉ＿ｄｘ＠ｋｙｏｄＦｌｉｅｌｎｅｗｒｓ匹配关键字并将关键字和找
２存储过程的实现．（）ｐＩ＿ｄｘ存储过程１Ｆｌｉｅｌｎ
它是作为核心存储过程的一个调用，其作用是，在全数据库中查找以关键字＠ＫｙｒｓｅＷｏｄ代表的单词，并将所能成功匹配的表名和列名以及关键字本身填写在索引表ｉｄｘｌ中。它ｎｅ＿
ｂｇｎｅｉ
的核心原理，同时简要地讨论了其开销和性能上的问题。在本
文将详细讨论索引表的设计和相应程序（主要是服务器端的存储过程）的修改。采用的方法和原理：在数据库中加一个关键字的匹配表
（ｄｘ１，每次匹配成功的结果保存到该表中。在查询时，ｉｅ＿）ｎ首先在该表中匹配，如果新提交的查询关键字能够匹配成功，则直接返回以前的结果。如果不能在该表中匹配，则进行查询
结果，然后将此结果同关键字＠Ｋｙｒｓ身用游标的方式ｅＷｏｄ本
插入到索引表ｉｄｘｌ中，具体代码如下：ｎｅ＿之
ＣＲＥＥｐｏＦＩｎｅＡＴｒｃｐＩｉｄｘ＠Ｋｙｏｄｖｒｈｒ４ｌｅＷｒｓｎａｃａ（０）ａｓ

网页优化方案

4.实现跨平台兼容，确保不同设备上的访问体验。
四、优化策略
1.性能优化
-图片优化：采用压缩技术减少图片文件大小，同时保持合理画质。
-资源合并与压缩：整合CSS、JavaScript文件，减少HTTP请求次数，压缩文件以减小体积。
-利用浏览器缓存：合理配置缓存策略，提高资源的重复利用。
-服务器优化：提升服务器响应速度，减少延迟。
五、实施与监控
1.成立专门的优化团队，负责方案的执行和监控。
2.制定详细的实施计划，明确责任人和完成时间。
3.定期评估优化效果，调整优化措施。
4.监控用户行为，收集用户反馈，持续优化用户体验。
六、总结
本方案从页面加载速度、网页布局和导航、网页内容质量、移动端适配性等方面提出了合法合规的优化措施，旨在提升网页性能、用户体验和搜索引擎排名。实施过程中，需注重团队协作、持续优化和用户反馈，确保优化效果的持续提升。
b.优化关键词布局：合理分布关键词，提高搜索引擎排名。
c.优化标题和描述：吸引点击，提高页面点击率。
d.优化页面内链：提高页面关联性，增加用户浏览时长。
4.移动端适配优化
a.使用响应式设计：自动适应各种设备屏幕，提高用户体验。
b.优化触控操作：提高移动端按钮大小、间距，方便用户操作。
c.优化加载策略：针对移动端网络环境，调整加载策略，提高加载速度。
七、附录
无。
第2篇
网页优化方案
一、引言
在数字化时代背景下，优质的网页体验对企业的在线业务至关重要。本方案旨在提供一套全面、系统的网页优化措施，确保网页性能、可用性、可访问性和搜索引擎优化（SEO）的全面提升，以增强用户体验，提高企业竞争力。
二、现状评估
当前网页存在的问题主要包括：

性能优化：如何提升程序的执行效率

性能优化：如何提升程序的执行效率性能优化是指通过优化程序的设计和实现，提升程序的执行效率，使程序能够更快地完成所需的任务。

以下是一些提升程序执行效率的常见方法。

1.算法优化：选择合适的算法可以大大提升程序的执行效率。

比如，在排序算法中，快速排序的效率远远高于冒泡排序。

对于特定的问题，可以使用专门设计的高效算法，如动态规划或贪心算法。

2.数据结构优化：合理选择和使用数据结构可以提升程序的执行效率。

更高效的数据结构通常具有更快的查找和插入速度。

比如，使用哈希表而不是数组来存储和查找数据。

3.缓存优化：利用缓存可以减少对主存的访问次数，从而提升程序的性能。

合理安排数据和计算的顺序，以利用缓存的局部性原理。

比如，对于多重循环，可以优化循环的顺序，使得每次访问的数据都在缓存中。

4.并行和并发优化：将程序分解为可以并行执行的模块，可以提高程序的执行效率。

比如，使用多线程或多进程并行执行任务，提高程序的利用率。

但需要注意线程同步和资源竞争问题。

5. I/O优化：合理利用缓冲区和操作系统的I/O机制，可以提升程序执行效率。

比如，使用缓冲读写文件，减少对磁盘的访问次数。

可以使用异步I/O来减少I/O等待时间。

6.内存管理优化：减少内存的分配和释放次数，可以提升程序的执行效率。

比如，可以使用对象池来重用对象，避免频繁的内存分配和释放。

7.代码优化：通过改进代码的写法，可以提升程序的执行效率。

比如，避免不必要的循环和条件判断，尽量减少函数调用的次数，减少不必要的内存拷贝等。

8.代码编译优化：选择合适的编译器和编译选项，可以提升程序的执行效率。

比如，使用优化级别较高的编译选项，开启内联函数优化等。

9.数据预处理优化：在程序运行之前，对数据进行预处理，可以减少程序的执行时间。

比如，将静态数据计算和存储在程序中，避免程序运行时的计算。

10.性能测试与优化：通过对程序进行性能测试，找出瓶颈和可优化的地方，并采取相应的优化措施。

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_connections2) back_log3) interactive_timeout4) key_buffer_size5) query_cache_size6) record_buffer_size7) read_rnd_buffer_size8) sort_buffer_size9) join_buffer_size10) table_cache11) max_heap_table_size12) tmp_table_size13) thread_cache_size14) thread_concurrency15) 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Shell> mysqladmin variables -u username -p password——显示系统变量Shell> mysqladmin extended-status -u username -p password——显示状态信息查看状态变量及帮助：Shell> mysqld –verbose –help [|more #逐行显示]比较全的Show命令的使用可参考： http://blog.php //18/慢查询日志慢查询日志开启：在配置文件f或my.ini中在[mysql d]一行下面加入两个配置参数log-slow-queries=/data/mysqldata/slow-query.loglong_query_time=2注：log-slow-queries参数为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有mysql的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为mysql的数据存放目录；long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；在f或者my.ini中添加log-queries-not-using-indexes参数，表示记录下没有使用索引的查询。

软件开发中常见的性能优化问题与解决方案

软件开发中常见的性能优化问题与解决方案软件开发中的性能优化是一个必不可少的环节，它对于软件的效率和用户体验起着至关重要的作用。

本文将介绍软件开发中常见的性能优化问题，并提供相应的解决方案。

一、算法与数据结构问题在软件开发中，算法与数据结构是性能优化的重点。

以下是一些常见的问题及解决方案：1.1 冗余计算：在程序中，有时会进行一些不必要的计算，导致性能下降。

解决方案是通过合理的代码设计和变量缓存来避免冗余计算。

1.2 慢速算法：某些算法可能存在时间复杂度较高的问题，导致程序运行缓慢。

解决方案是寻找更高效的算法实现或使用并行计算等技术加速算法执行。

1.3 不适当的数据结构选择：选择合适的数据结构能够显著提升程序性能。

如果选择不当，会导致内存占用过多或者查询效率低下。

解决方案是根据实际需求选择最适合的数据结构，如使用哈希表进行快速查找。

二、数据库访问问题数据库访问是软件开发中常见的性能瓶颈。

以下是一些常见的问题及解决方案：2.1 不合理的查询语句：数据库查询语句的设计不合理会导致性能下降。

解决方案是优化查询语句，添加索引以加快查询速度。

2.2 大量重复查询：某些场景下，可能会重复进行相同的查询操作，浪费系统资源。

解决方案是使用缓存技术将查询结果缓存起来，避免重复查询。

2.3 过度加载数据：有时在查询数据库时，会将不必要的数据一同加载，导致性能下降。

解决方案是采用分页查询或者延迟加载等策略，只加载需要的数据。

三、并发与线程问题在多线程或者并发场景下，性能问题也是常见的。

以下是一些常见的问题及解决方案：3.1 线程争用资源：多个线程同时访问共享资源时可能发生资源竞争的问题，导致性能下降或者结果不准确。

解决方案是使用锁或者其他并发控制机制来保护共享资源。

3.2 阻塞与死锁：线程阻塞和死锁会导致程序停止响应，影响用户体验。

解决方案是合理设计线程调度和资源分配，避免出现死锁情况，并尽量减少线程的阻塞时间。

3.3 内存泄漏：在多线程环境下，内存泄漏问题更容易发生。

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集算器
创新大数据计算引擎
性能优化——查找
润乾软件出品
目录
Contents
1 单键值查找 2 多键值查找 3 结果集查找 4 多条件查找
单键值查找——内存——常规二分
找到编号为82的用户信息
第一次查到25 第二次查到78 第三次查到82
users表
A 1 =users.select@b(82)
B /users表中找到主键id等于82的成员
10249001~10250000 …
10249001 pos
10249002 pos
…
pos
10249527 pos
…
pos
10250000 pos
建索引
查找
A
B
1 =user_file.create() /打开文件
2 =A1.index(id_idx,id) /为id建立排序索引
A
B
1 =user_file.create()
2018-03-03 101
2018-03-03 102
……
…
单键值查找——外存——排序索引
查找编号为10249527的用户
00000001~10000000 10000001~20000000
…
00000001~00001000 00001001~00002000
…
10000001~10001000 …
按城市日期分别排序
……
……
2018-09-20 beijing
……
……
city orderdate ...
……
……
beijing 2018-03-07
…… 2018-03-07
beijing 2018-09-20
……
……
shanghai 2018-03-07
/打开文件
2
=A1.icursor(;id==10249527 ,id_idx)
/ 编号为 10249527 的用户
单键值查找——内外存查找技术类比
排序索引
00000001~10000000 10000001~20000000
…
多层序号定位
00000001~00001000 00001001~00002000
单键值查找——内存——哈希索引
找到编号为82的用户信息
A
B
1 =users.keys(id).index() /为id建立哈希索引
2 =users.find(82)
/在users表中做相对位置计算
f(n)=mod(n, 5)+1
1 2 3
将无序键值id转为序号，但会带来冲突。
查找时利用哈希函数可以找到相应的序号，冲突的
1001
1001
1004
1001 ……
orderdate …
userid orderdate
……
……
……
……
2018-03-07
1001 2018-03-07
按编号排序
1001 2018-05-13
2018-03-07
1001 2019-06-02
1002 2018-03-07
2018-05-13
……
哈希索引适合单个键值的查找，但由于哈希函数不单调，不适合进行区间的查找。
id … 28376465 64917234 14958672 … 92837465 87692174 …
哈希函数哈希值 90923 32847
48374
物理地址 92837465 pos
28376465 pos1025 87692174 pos2196
…
理位置排序。
pos3
9527
Sandra Dee Phoenix
…
结果集查找——物理有序
找出用户编号为1001的订单
sid …… 10000001048 … 10000001237 … 10000800052 … 11000000053 … 80000000054 ……
userid …… 1002
直接使用索引进行随机键值查询：
第一次查询，耗时:80秒第二次查询，耗时:78秒第三次查询，耗时:77秒第四次查询，耗时:76秒
…… 第N次查询，耗时:25秒
Cache Memory ……
排序索引
Cache Memory
预先加载索引缓存：
每次随机键值查询耗时约:25秒
每次使用索引进行键值查询时，操作系统会产生缓存。
…
Boston
pos
pos _idx
Lowville
pos pos
Northbrook pos
pos
Phoenix
pos1 pos2 pos3
_idx
…
pos
id
name
city
…
索引支持返回
pos1
27
Alice White Phoenix
…
多条记录，这些记录在索引中会按物
pos2
1025
John Smith Phoenix
单键值查找——内存——多层序号定位
查找身份证号
id
name …
10000000000000001
…… 11010519730609816 张三
…… 54211019840812023 李四
…… 81072219630218415 王五
……
90999920601231999
另一种处理不连续序号的方法，避免hash计算和冲突
2 >pusers=users(pos_idx)
/pusers是users表在姓名有序时的索引表
3 >pos_b=pusers.pselect@b(NAME:"Julia") /用二分法查找Julia在索引表中的序号
4 =users(pos_idx(pos_b))
/索引号的第pos_b个号码值就是原表中Julia的序号位
直接序号需要至少10^17个 long型的空间
将17位身份证号分8层：11 | 01 | 05 | 1973 | 06 | 09 | 81 | 6
第1、2位：间断取数，其中不存在的数，对应的下层节点为空。 1 … 10 11 … 15 16 … 21 … 90 … 99 …
第3、4位：1~99 1 … 10 11 … 15 16 … 21 … 90 … 99 …
……
……
2018-09-20
订单日期物理有序时可以不用索引
2019-06-17 ……
A
B
1
=user_file.cursor(;orderdate==date("201 8-03-07"))
/查询
结果集查找——物理有序
找出订购日期为2018-03-07，且城市为beijing的订单
… city ……
userid …… 1001
1002
1001
1004
1001 ……
orderdate …
orderdate userid
……
……
……
……
2018-03-07
2018-03-07 1001
按日期排序
2018-03-07 1002
2018-03-07
……
……
2018-05-13 1001
2018-05-13
64917234 pos 14958672 pos
id
name
city
…
排序索引在前两层可以通过区间的
最大最小值快速确定范围，适合区间查 pos2196 87692174 Alice White
Phoenix
…
找。
目录
Contents
1 单键值查找 2 多键值查找 3 结果集查找 4 多条件查找
多键值查找——键值排序
5
pos
pos
①
②
3
pos
①
1
pos
4
pos pos
8 ②
6
pos
pos
③
9
pos pos
2
pos
7
pos pos
二分查找的二叉树举例
多键值查找——行式存储
需要取出整条记录的场景，行存要比列存更适合
列式存储
行式存储
多键值查找——带值索引
建立带值索引可以将常用的数据列一起包含进去
建立带值索引
A
B
1 =file("id_data.ctx").create() /打开组表
查找积分为4、6、9的所有用户信息
无索引时，原表和待查找键值集有序
A
1
=user_file.iselect([4,6,10],s core.create()
2
=A1.icursor(;[4,6,9].contain( score),score_idx)
第5、6位：1~99 1 … 5 … … 15 16 … 21 … 90 … 99 …
第7、8、9、10位：表示生日年份，这里以1970作为基准： 1 … 3 … … 15 16 … 21 … 90 … 99 …
剩余7位的分层表示请各位一起思考一下
单键值查找——外存——常规二分
找到日期为2018-03-02的订单信息
……
2018-09-20
用户编号物理有序时可以不用索引
2019-06-17 ……
A 1 =user_file.cursor(;userid==1001)
B /查询
结果集查找——物理有序
找出订购日期为2018年3月7日的订单