我的MYSQL学习心得

mysql数据库总结体会

mysql数据库总结体会数据库是在计算机系统中存储、管理和组织数据的一种技术。

作为关系型数据库管理系统的代表，MySQL在各个领域都广泛应用，具有稳定性、高性能和易用性等特点。

在使用MySQL数据库的过程中，我深刻体会到它为数据管理带来的便捷和效率。

以下是我对MySQL数据库的总结体会。

1. 数据库设计与建模在开始数据库的实施前，数据库设计是一个至关重要的步骤。

通过良好的数据库设计和建模，可以确保数据的高效组织和更好的查询性能。

在MySQL中，可以利用数据库建模工具如MySQL Workbench来进行实体关系模型（ERM）的设计。

通过定义表、字段和关系，可以规划出良好的数据库结构。

2. 数据库表的创建和维护在MySQL中，表是数据存储的基本单位。

创建表时，需要指定表名、字段名、数据类型、约束等信息。

通过合理的字段设计和合适的数据类型选择，可以节约空间并提高数据库的性能。

在表的维护方面，MySQL提供了丰富的操作命令，如添加、修改、删除和重命名表等。

此外，还可以利用索引来加速数据库的查询操作，提高查询性能。

3. 数据库查询和优化查询是数据库最常见的操作之一。

MySQL提供了强大而灵活的查询语言——结构化查询语言（SQL）。

通过编写SQL语句，可以从数据库中检索数据、更新数据和删除数据等。

在编写SQL语句时，需要考虑查询的效率和正确性。

为了提高查询性能，可以使用索引、使用合适的连接方式和优化查询语句等方法。

MySQL还提供了查询执行计划的功能，可以帮助我们理解查询的执行过程，进一步优化查询效率。

4. 数据库备份和恢复数据库备份是保证数据安全和可靠性的重要手段。

通过定期备份数据库，可以在数据丢失或系统故障时进行恢复。

在MySQL中，可以使用命令行工具如mysqldump进行数据库的备份和恢复。

备份时可以选择全量备份或增量备份，并可以设置备份策略和自动化执行。

备份还可以结合压缩和加密等手段保证备份文件的安全性。

mysql期末学习报告总结

mysql期末学习报告总结一、前言MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序的开发中。

在本学期的课程中，我们系统学习了MySQL数据库的使用方法和原理，包括数据库的设计与建模，SQL语句的编写和优化，以及数据库的性能调优等方面的知识。

在此报告中，我将总结本学期学习的内容，回顾自己的学习过程，并就MySQL数据库的进一步学习和应用提出一些建议。

二、学习内容回顾在本学期的学习过程中，我主要学习了以下方面的知识：1. 数据库基础知识数据库基础知识是学习MySQL数据库的基础，包括关系型数据库的概念、数据库的设计与建模、SQL语言的基本语法等。

通过学习这些知识，我对数据库的概念和基本操作有了更深入的了解。

2. MySQL数据库的安装与配置学习数据库之前，首先需要将MySQL数据库安装在自己的计算机上。

我按照教程学习了MySQL数据库的安装方法，并完成了数据库的配置。

3. SQL语句的基本操作SQL是用于操作数据库的标准语言，通过学习SQL语句的基本操作，我可以对数据库进行增删改查等常用操作。

学习了SQL语句之后，我可以通过编写SQL语句对数据库进行操作，并实现对数据的增删改查。

4. 数据库的设计与优化数据库的设计与优化是数据库开发中非常重要的一环。

在本学期的学习中，我学习了数据库的设计原则和优化方法，包括通过设计良好的表结构提高查询效率，通过索引提高检索效率等。

5. 数据库的备份与恢复数据库的备份与恢复是数据库管理中的关键操作。

通过学习备份和恢复方法，我可以在数据库出现故障或数据丢失时，及时进行数据的恢复，确保数据的完整性和安全性。

6. MySQL的性能调优MySQL的性能调优是数据库管理中的重要环节。

通过学习性能调优的方法和技巧，我可以通过优化数据库的配置和查询语句，提高数据库的性能和响应速度。

三、学习心得在本学期的学习中，我不仅学习了MySQL数据库的基本知识和使用方法，还学习到了数据库设计和优化的技巧。

《mysql必知必会》读后感

《MySQL必知必会》这本书是一本深入浅出、实用性强、适合初学者阅读的MySQL数据库学习书籍。

通过阅读这本书，我对于MySQL数据库有了更深入的理解和认识，对于实际应用也有了更多的启示。

首先，这本书的内容非常全面，从MySQL的基本概念、安装配置、数据库管理、表管理、查询优化、安全性和复制等方面进行了详细介绍。

同时，书中还提供了大量的实例和练习题，让读者可以更好地掌握所学知识。

其次，这本书的实用性非常强。

书中所讲述的内容都是在实际开发中经常用到的知识点，而且每个知识点都配有相应的示例和练习题，读者可以通过实践来加深理解和掌握。

最后，这本书的写作风格非常通俗易懂，语言简洁明了，没有过多的技术术语和专业名词，让读者可以轻松上手。

同时，书中还提供了大量的图表和图示，帮助读者更好地理解相关内容。

总之，《MySQL必知必会》是一本非常值得阅读的MySQL数据库学习书籍。

通过阅读这本书，我不仅掌握了MySQL 的基本知识和技能，还对于实际应用有了更多的认识和启示。

如果你是一名初学者或者想深入学习MySQL数据库，这本书绝对不容错过。

mysql实训报告心得体会

mysql实训报告心得体会在进行mysql实训的过程中，我深入学习了数据库管理系统的原理和基本操作，通过实际的项目实践，丰富了自己的技术知识和实战经验。

下面是我对实训过程的总结和心得体会。

1. 理论知识的巩固与应用在课堂上学习mysql的理论知识后，通过实训项目的实践，我更加深入地理解了数据库的核心概念和基本原理。

在实践中，我能够灵活运用SQL语句进行数据的增删改查操作，并且通过实际的项目需求，运用各种SQL语句进行复杂查询和数据处理。

2. 数据库设计与规范化在实训过程中，我学习了数据库的设计方法和规范化技术。

通过对需求分析和实际设计，我明确了数据库的表结构、数据类型和主键外键等约束。

在设计过程中，我注重数据的整合性和一致性，优化数据库结构，减少数据冗余，提高查询和操作效率。

3. 数据库性能调优在实际项目中，我遇到了数据库性能问题，通过调优技术，解决了查询缓慢、连接超时等问题。

我优化了查询语句、创建索引以及调整数据库参数等方式来提高数据库的性能和响应速度。

通过对实际问题的解决，我进一步加深了对数据库性能优化的理解和应用能力。

4. 数据库备份与恢复在实训过程中，我也学习了数据库备份与恢复的方法。

我了解了常用的备份方式，如物理备份和逻辑备份，并熟悉了mysqldump命令的使用。

通过实践，我能够定时备份数据库，并且在需要时进行数据的恢复，保证了数据的安全性和完整性。

5. 安全性与用户权限管理在实训项目中，我学习了数据库的安全性措施和用户权限管理技术。

我了解了常见的安全威胁和安全策略，并掌握了用户权限的分配和管理方法。

通过对角色、权限和访问控制的理解，我设定了相关的用户权限，并保护了数据库的安全性。

通过这次mysql实训，我不仅提高了mysql数据库操作和管理技能，还提升了问题解决和团队合作能力。

在项目中，我与团队成员紧密配合，共同完成了数据库的设计、开发和测试工作。

通过与他人合作，我学会了如何有效地沟通和协作，提高了自己的团队合作能力。

我的MYSQL学习心得我的mysql学习心得（十六）优化一步一步走来已经写到了第十六篇了~这一篇主要介绍mysql的优化,优化mysql数据库是dba和开发人员的必备技能mysql优化一方面是找出系统瓶颈,提高mysql数据库整体性能；另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度；同时还有尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务如果大家看过我写的两篇文章,那么学习mysql的索引就不会太难,因为是相通的其实mysql也有sqlserver堆表的概念myisam允许没有任何索引和主键的表存在,个人觉得没有主键的myisam表都属于堆表,因为mysql不支持非主键的聚集索引.innodb引擎如果没有设定主键或者非空唯一索引,就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)详细参考:不过《myisamvsinnodb:mysql存储引擎详解》文章也有一点错误,意向共享锁就是表锁,其实是不对的1、优化简介mysql优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统的反应速度.例如,通过优化文件系统,提高磁盘i/o的读写速度；通过优化操作系统调度策略,提高mysql在高负荷情况下的负载能力；优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快在mysql中,可以使用showstatus语句查询一些mysql的性能参数showstatuslike"value";其中value是要查询的参数值,一些常用性能参数如下: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:查询操作次数com_insert:插入操作次数com_update:更新操作次数com_delete:删除操作次数如果查询mysql服务器的连接次数,可以执行如下语句showstatuslike"connections";如果查询mysql服务器的慢查询次数,可以执行如下语句showstatuslike"slow_queries";2、优化查询查询是数据库最频繁的操作,提高查询速度可以有效地提高mysql数据库的性能（1）分析查询语句通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况找出查询语句执行的瓶颈mysql中提供了explain语句和describe语句,用来分析查询语句explain语句的基本语法explain[extended]selectselect_option使用extended关键字,explain语句将产生附加信息.select_option是select语句的查询选项,包括fromwhere子句等执行该语句,可以分析explain后面的select语句的执行情况,并且能够分析所查询的表的一些特征使用explain语句来分析1个查询语句usetest;explainextendedselect*fromperson;下面对结果进行解释·idselect识别符.这是select的查询序列号.·select_typeselect类型,可以为以下任何一种:simple:简单select(不使用union或子查询)primary:表示主查询,或者是最外层的查询语句（多表连接的时候）union:表示连接查询的第二个或后面的查询语句dependentunion:union连接查询中的第二个或后面的select语句,取决于外面的查询unionresult:union连接查询的结果subquery:子查询中的第一个select语句dependentsubquery:子查询中的第一个select语句,取决于外面的查询derived:导出表的select(from子句的子查询)·table表示查询的表·type表示表的联接类型下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:（1）system表仅有一行(=系统表).这是const联接类型的一个特例.（2）const表最多只有一个匹配行,它将在查询开始时被读取.余下的查询优化中被作为常量对待.const表查询速度很快,因为它们只读取一次.const用于常数值比较primarykey或unique索引的所有部分的场合.在下面的查询中,tbl_name可以用于const表:（3）eq_ref对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行.这可能是最好的联接类型,除了const类型.它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是unique或primarykey时.eq_ref可以用于使用“=”操作符比较的带索引的列.比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式.在下面的例子中,mysql可以使用eq_ref联接来处理ref_tables:select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_colum n=other_table.column;select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_column_part1=other_table.columnandref_table.ke y_column_part2=1;（4）ref对于每个来自于前面的表的任意行组合,将从该表中读取所有匹配的行.如果联接只使用索引键的最左边的前缀,或如果索引键不是unique或primarykey,则使用ref.如果使用的键仅仅匹配少量行,该联接类型是不错的.ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列.在下面的例子中,mysql可以使用ref联接来处理ref_tables:select*fromref_tablewherekey_column=expr;select*fromref_ table,other_tablewhereref_table.key_column=other_table.colu mn;select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_colum n_part1=other_table.columnandref_table.key_column_part2=1;（5）ref_or_null该联接类型如同ref,但是添加了mysql可以专门搜索包含null 值的行,在解决子查询中经常使用该联接类型的优化.在下面的例子中,mysql可以使用ref_or_null联接来处理ref_tables:select*fromref_tablewherekey_column=exprorkey_columnisnu ll;（6）index_merge该联接类型表示使用了索引合并优化方法.在这种情况下,key列包含了所用到的索引的清单,key_len列包含了所用到的索引的最长长度.（7）unique_subquery该类型替换了下面形式的in子查询的ref:valuein(selectprimary_keyfromsingle_tablewheresome_expr)unique_subquery是一个索引查找类型,可以完全替换子查询,效率更高.（8）index_subquery该联接类型类似于unique_subquery,不过索引类型不需要是唯一索引,可以替换in子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引:valuein(selectkey_columnfromsingle_tablewheresome_expr)（9）range只检索给定范围的行,使用一个索引来检索行数据.key列显示使用了哪个索引,key_len显示所使用索引的长度.在该类型中ref列为null.当使用=、<>、>、>=、<、<=、isnull、<=>、between或者in 操作符,用常量比较关键字列时,类型为range.下面介绍几种检索指定行数据的情况select*fromtbl_namewherekey_column=10;select*fromtbl_nam ewherekey_columnbetween10and20;select*fromtbl_namewherekey_ columnin(10,20,30);select*fromtbl_namewherekey_part1=10andk ey_part2in(10,20,30);（10）index该联接类型与all相同,除了扫描索引树.其他情况都比all快,因为索引文件通常比数据文件小.当查询只使用作为单索引一部分的列时,mysql可以使用该联接类型.（11）all对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描.如果第一个表没标记为const,这样执行计划就不会很好.通常可以增加更多的索引来摆脱all,使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出.possible_keyspossible_keys列指出mysql能供给使用的索引键有哪些.注意,该列完全独立于explain输出所示的表的次序.这意味着在possible_keys中的某些索引键实际上不能按生成的表次序使用.如果该列是null,则没有相关的索引.在这种情况下,可以通过检查where子句查看是否可以引用某些列或适合的索引列来提高查询性能.如果是这样,创造一个适当的索引并且再次用explain检查查询.如果要查询一张表有什么索引,可以使用showindexfromtbl_namekeykey列显示mysql实际决定使用的键（索引）.如果没有选择索引,那么可能列的值是null.要想强制mysql使用或忽略possible_keys列中的索引,在查询中可以使用forceindex--强逼使用某个索引useindex--使用某个索引ignoreindex--忽略某个索引对于myisam引擎和bdb引擎的表,运行analyzetable可以帮助优化器选择更好的索引.对于myisam表,可以使用myisamchk--analyze.key_lenkey_len列显示mysql决定使用的索引键的长度（按字节计算）.如果键是null,则长度为null.注意通过key_len值我们可以确定mysql将实际使用一个多索引键索引的几个字段.refref列显示使用哪个列或常数与索引一起查询记录.rowsrows列显示mysql预估执行查询时必须要检索的行数.extra该列包含mysql处理查询时的详细信息.下面解释了该列可以显示的不同的文本字符串:distinctmysql发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行.notexistsmysql能够对查询进行leftjoin优化,发现1个匹配leftjoin标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行.下面是一个可以这样优化的查询类型的例子:select*fromt1leftjoint2ont1.id=t2.idwheret2.idisnull;假定t2.id定义为notnull.在这种情况下,mysql使用t1.id的值扫描t1并查找t2中的行.如果mysql在t2中发现一个匹配的行,它知道t2.id绝不会为null,并且不再扫描t2内有相同的id值的行.换句话说,对于t1的每个行,mysql只需要在t2中查找一次,无论t2内实际有多少匹配的行.rangecheckedforeachrecord(indexmap:#)mysql没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用.对前面的表的每个行组合,mysql检查是否可以使用range或index_merge访问方法来获取行.这并不很快,但比执行没有索引的联接要快得多.可以参考一下这篇文章:里面就提到了rangecheckedforeachrecordusingfilesortmysql需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行.通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配where子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序.然后关键字被排序,并按排序顺序检索行如果是orderby操作就会用到这个usingfilesort,当然filesort不是指使用文件来排序,大家不要误会了...usingindex从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息.当查询只使用作为单一索引一部分的列时,可以使用该策略.usingtemporary为了解决查询,mysql需要创建一个临时表来容纳结果.典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的groupby和orderby子句时.一般用到临时表都会看到usingtemporaryusingwherewhere子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户端.除非你专门从表中索取或检查所有行,如果extra值不为usingwhere并且表联接类型为all或index,查询可能会有一些错误.usingindexforgroup-by类似于访问表的usingindex方式,usingindexforgroup-by表示mysql发现了一个索引,可以用来查询groupby或distinct查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表.并且,按最有效的方式使用索引,以便对于每个组,只读取少量索引条目.descibe语句的使用方法与explain语句是一样的,并且分享结果也是一样的descibe语句的语法如下describeselectselect_optionsdescibe可以缩写成desc（2）索引对查询速度的影响mysql中提高性能的一个最有效的方式就是对数据表设计合理的索引.索引提供了高效访问数据的方法,并且加快查询速度因此索引对查询速度有着至关重要的影响.如果查询没有索引,查询语句将扫描表中所有记录.在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢.如果使用索引进行查询,查询语句可以根据索引快速定位到待查询记录,从而减少查询的记录数,达到提高查询速度的目的.下面是查询语句中不使用索引和使用索引的对比,首先分析未使用索引的查询情况,explain语句执行如下explainselect`id`,`name`from`test`.`emp`where`name`="nih ao"可以看到,rows列的值是3说“select`id`,`name`from`test`.`emp`where`name`="nihao"”语句扫描了表中的3条记录然后在emp表加上索引createindexix_emp_nameonemp(name)现在再分析上面的查询语句,执行的explain语句结果如下结果显示,rows列的值为1.这表示这个查询语句只扫描了表中的一条记录,其他查询速度自然比扫描3条记录快.而且possible_keys和key的值都是ix_emp_name,这说明查询时使用了ix_emp_name索引如果表中记录有100条、1000条、10000条优势就显现出来了（3）使用索引查询索引可以提高查询速度,但并不是使用带有索引的字段查询时,索引都会起作用.下面的几种情况跟跟sqlserver一样,有可能用不到索引（1）使用like关键字的查询语句使用like关键字进行查询的时候,如果匹配字符串的第一个字符为“%”,索引不起作用.只有“%”不在第一个位置,索引才会起作用使用like关键字,并且匹配字符串中含有“%”字符,explain语句如下usetest;explainselect*from`test`.`emp`where`name`like"%x ";usetest;explainselect*from`test`.`emp`where`name`like"x% ";name上有索引ix_emp_name第一个查询type为all,表示要全表扫描第二个查询type为index,表示会扫描索引like关键字是否能利用上索引跟sqlserver是一样的我之前写过一篇文章:（2）使用多列索引的查询语句mysql可以为多个字段创建索引.一个索引可以包括16个字段（跟sqlserver一样）对于多列索引,只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用,这个字段叫:在表person中name,age字段创建多列索引,验证多列索引的情况createindexix_person_name_ageon`person`(name,age)explain selectid,name,age,jobfrom`person`where`name`="suse"explainselectid,name,age,jobfrom`person`where`age`=12从第一条查询看出,where`name`="suse"的记录有一条,扫描了一条记录并且使用了ix_person_name_age索引从第二条记录可以看出,rows列的值为4,说明共扫描了4条记录,并且key列值为null,说明explainselectid,name,age,jobfrom`person`where`age`=12语句并没有使用索引.因为age字段是多列索引的第二个字段,只有查询条件中使用了name字段才会使用ix_person_name_age索引这个跟sqlserver是一样的,详细请看:（3）使用or关键字的查询语句查询语句的查询条件中只有or关键字,而且or前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引,否则,查询不使用索引查询语句使用or关键字的情况我们再创建一个索引createindexix_person_ageon`person`(age)explainselectname,agefrom`person`where`name`="suse"or`jo b`="sportman"explainselectname,agefrom`person`where`age`=2or`name`="s use"大家要注意,这里跟刚才不一样,这次我们select的字段只有name和age,而不是select出全部字段因为并没有在job这个字段上建立索引,所以第一个查询使用的是全表扫描第二个查询因为name字段和age字段都有索引,那么mysql可以利用这两个索引的其中之一,这里是ix_person_name_age索引来查找记录利用索引来查找记录会快很多（4）优化子查询mysql从4.1版本开始支持子查询,使用子查询可以进行select 语句的嵌套查询,即一个select查询的结果作为另一个select语句的条件子查询可以一次性完成很多逻辑需要多个步骤才能完成的sql操作.子查询虽然使查询语句灵活,但是执行效率不高.执行子查询时,mysql需要为内层查询语句结果建立一个临时表.然后外层查询语句从临时表中查询记录查询完毕后,再撤销临时表.因此,子查询的速度会受到一定影响,如果查询的数据量特别大,这种影响就会更大.在mysql中,可以使用连接（join）查询来代替子查询.连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询快,如果查询中使用索引的话,性能会更好.所以很多网上的文章都说尽量使用join来代替子查询,虽然网上也说mysql5.7对于子查询有很大的改进,但是如果不是使用mysql5.7还是需要注意的如果系统中join语句特别多还需要注意修改my.ini或f 文件中的join_buffer_size大小,预防性能问题优化数据库结构一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常常起到事半功倍的效果.数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新速度、字段的数据类型是否合理等多方面（1）将字段很多的表拆分成多个表有时候有些字段使用频率很低或者字段的数据类型比较大,那么可以考虑垂直拆分的方法,把不常用的字段和大字段拆分出去（2）增加中间表对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率.通过建立中间表,把需要经常联合查询的数据插入到中间表中,然后将原来的联合查询改为对中间表的查询,以此来提高查询效率.（3）增加冗余字段设计数据库表时应尽量遵循范式理论,尽可能减少冗余字段,但是现今存储硬件越来越便宜,有时候查询数据的时候需要join多个表这样在高峰期间会影响查询的效率,我们需要反范式而为之,增加一些必要的冗余字段,以空间换时间需要这样做会增加开发的工作量和维护量,但是如果能换来可观的性能提升,这样做也是值得的（4）优化插入记录的速度插入记录时,影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入记录条数等.根据实际情况,可以分别进行优化对于myisam表,常见优化方法如下:1、禁用索引对于非空表,插入记录时,mysql会根据表的索引对插入的记录建立索引.如果插入大量数据,建立索引会降低插入记录的速度.为了解决这个问题,可以在插入记录之前禁用索引,数据插入完毕后再开启索引禁用索引语句如下:altertabletable_namedisablekeys;其中table_name是禁用索引的表的表名重新开启索引语句如下:altertabletable_nameenablekeys;对于空表批量导入数据,则不需要进行此操作,因为myisam表是在导入数据之后才建立索引！2、禁用唯一性检查插入数据时,mysql会对插入的记录进行唯一性校验.这种唯一性校验也会降低插入记录的速度.为了降低这种情况对查询速度的影响,可以在插入记录之前禁用唯一性检查,等到记录插入完毕之后再开启禁用唯一性检查的语句如下:setunique_checks=0;开启唯一性检查的语句如下:setunique_checks=1;3、使用批量插入插入多条记录时,可以使用一条insert语句插入一条记录,也可以使用一条insert语句插入多条记录.第一种情况insertintoemp(id,name)values(1,"suse");insertintoemp(id, name)values(2,"lily");insertintoemp(id,name)values(3,"tom");第二种情况insertintoemp(id,name)values(1,"suse"),(2,"lily"),(3,"to m")第二种情况要比第一种情况要快4、使用loaddatainfile批量导入当需要批量导入数据时,如果能用loaddatainfile语句,就尽量使用.因为loaddatainfile语句导入数据的速度比insert语句快很多对于innodb引擎的表,常见的优化方法如下:1、禁用唯一性检查插入数据时,mysql会对插入的记录进行唯一性校验.这种唯一性校验也会降低插入记录的速度.为了降低这种情况对查询速度的影响,可以在插入记录之前禁用唯一性检查,等到记录插入完毕之后再开启禁用唯一性检查的语句如下:setunique_checks=0;开启唯一性检查的语句如下:setunique_checks=1;2、禁用外键约束插入数据之前执行禁止对外键的检查,数据插入完成之后再恢复对外键的检查.禁用外键检查的语句如下:setforeign_key_checks=0;恢复对外键的检查语句如下setforeign_key_checks=1;3、禁止自动提交插入数据之前禁止事务的自动提交,数据导入完成之后,执行恢复自动提交操作或显式指定事务（5）分析表、检查表、优化表、修复表和checksum表mysql提供了分析表、检查表和优化表的语句分析表主要是分析关键字的分布；检查表主要是检查表是否存在错误；优化表主要是消除删除或者更新造成的空间浪费修复表主要对myisam表文件进行修复checksum表主要对表数据传输前和传输后进行比较1、分析表mysql中提供了analyzetable语句分析表,analyzetable语句的基本语法如下analyze[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_name ]...local关键字是no_write_to_binlog关键字的别名,二者都是执行过程不写入二进制日志,tbl_name为分析的表的表名可以有一个或多个使用analyzetable分析表的过程中,数据库系统会自动对表加一个只读锁.在分享期间,只能读取表的记录,不能更新和插入记录analyzetable语句能分析innodb、bdb和myisam类型的表使用analyzetable来分析emp表,执行语句如下:analyzetableemp;上面结果显示说明table:表示分析的表名op:表示执行的操作,analyze表示进行分析操作msg_type:表示信息类型其值通常是状态（status）、信息（info）、注意（note）、警告（warning）和错误（error）之一msg_text:显示信息实际上分析表跟sqlserver里的更新统计信息是差不多的主要就是为了索引的基数更加准确,从而使查询优化器能够更加准确的预估行数emp表的记录行数是18分析表之后,cardinality基数更加准确了2、检查表mysql中使用checktable语句来检查表.checktable语句能够检查innodb和myisam类型的表是否存在错误.对于myisam类型的表,checktable语句还会更新关键字统计数据.而且,checktable也可以检查视图是否有错误,比如在视图定义中被引用的表已不存在.该语句基本语法如下:checktabletbl_name[,tbl_name]...[option]...option={quick |fast|medium|extended|changed}其中,tbl_name是表名；option参数有5个取值分别是quick、fast、medium、extended、changed各个选项的意思分别是quick:不扫描行,不检查错误的连接fast:只检查没有被正确关闭的表medium:扫描行,以验证被删除的连接是有效的,也可以计算各行的关键字校验和,并使用计算出的校验和验证这一点extended:对每行的所有关键字进行一个全面的关键字查找.这可以确保表是100%一致的,但是花的时间较长changed:只检查上次检查后被更改的表和没有被正确关闭的表option只对myisam表有效,对innodb表无效.checktable语句在执行过程中也会给表加上只读锁.3、优化表mysql中使用optimizetable语句来优化表.该语句对innodb和myisam表都有效.但是,optimizetable语句只能优化表中的varchar、blob、text类型的字段optimizetable语句的基本语法如下:optimize[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_nam e]...local和no_write_to_binlog关键字的意义和分析表相同,都是指定不写入二进制日志tbl_name是表名通过optimizetable语句可以消除删除和更新造成的文件碎片.optimizetable语句在执行过程中也会给表加上只读锁.提示:一个表使用了text或者blob这样的数据类型,如果已经删除了表的一大部分,或者已经对含有可变长度行的表（含有varchar、blob或text列的表）进行了很多更新,则应使用optimizetable来重新利用未使用的空间,并整理数据文件的碎片.在多数设置中,根本不需要运行optimizetable.即使对可变长度的行进行了大量更新,也不需要经常运行,每周一次或每月一次即可,并且只需要对特定表进行optimizetableoptimizetable语句类似于sqlserver的重建索引和收缩数据文件的功能4、修复表mysql中使用repairtable来修复myisam表,只对myisam和archive类型的表有效.repair[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_name] ...[option]...option={quick|extended|use_frm}选项的意思分别是:quick:最快的选项,只修复索引树.extended:最慢的选项,需要逐行重建索引.use_frm:只有当myi文件丢失时才使用这个选项,全面重建整个索引.与analyzetable一样,repairtable也可以使用local来取消写入binlog.5、checksum表数据在传输时,可能会发生变化,也有可能因为其它原因损坏,为了保证数据的一致,我们可以计算checksum（校验值）.使用myisam引擎的表会把checksum存储起来,称为livechecksum,当数据发生变化时,checksum会相应变化.语法如下:checksumtabletbl_name[,tbl_name]...[quick|extended]quick:表示返回存储的checksum值extended:表示重新计算checksum如果没有指定选项,则默认使用extended.checksum表主要用来对比在传输表数据之前和表数据之后,表的数据是否发生了变化,例如插入了数据或者删除了数据,或者有数据损坏checksum值都会改变.优化mysql服务器水电费优化mysql服务器主要从两个方面入手,一方面是对硬件进行优化；另一方面是对mysql服务器的参数进行优化1、优化服务器硬件服务器的硬件性能直接决定着mysql数据库的性能.硬件的性能瓶颈直接决定mysql数据库的运行速度和效率.优化服务器硬件的几种方法（1）配置较大的内存.足够大的内存,是提高mysql数据库性能之一.内存速度比磁盘i/o快得多,可以通过增加系统缓冲区容量,使数据库在内存停留时间更长,以减少磁盘i/o（2）配置高速磁盘系统,以减少读盘等待时间,提高响应速度（3）合理分布磁盘i/o,把磁盘i/o分散在多个设备上,以减少资源竞争,提高并行操作能力（4）配置多处理器,mysql是多线程的数据库,多处理器可同时执行多个线程2、优化mysql的参数通过优化mysql的参数可以提高资源利用率,从而达到提高mysql服务器的性能的目的.mysql服务器的配置参数都在f或者my.ini文件的[mysqld]组中.下面对几个对性能影响较大的参数进行介绍我们先看一下与网络连接的性能配置项及对性能的影响.●max_conecctions:整个mysql允许的最大连接数；这个参数主要影响的是整个mysql应用的并发处理能力,当系统中实际需要的连接量大于max_conecctions的情况下,由于mysql的设置限制,那么应用中必然会产生连接请求的等待,从而限制了相应的并发量.所以一般来说,只要mysql主机性能允许,都是将该参数设置的尽可能大一点.一般来说500到800左右是一个比较合适的参考值●max_user_connections:每个用户允许的最大连接数；上面的参数是限制了整个mysql的连接数,而max_user_connections则是针对于单个用户的连接限制.在一般情况下我们可能都较少使用这个限制,只有在一些专门提供mysql数据存储服务,或者是提供虚拟主机服务的应用中可能需要用到.除了限制的对象区别之外,其他方面和max_connections一样.这个参数的设置完全依赖于应用程序的连接用户数,对于普通的应用来说,完全没有做太多的限制,可以尽量放开一些.●net_buffer_length:网络包传输中,传输消息之前的netbuffer初始化大小；这个参数主要可能影响的是网络传输的效率,由于该参数所设置的只是消息缓冲区的初始化大小,所以造成的影响主要是当我们的每次消息都很大的时候mysql总是需要多次申请扩展该缓冲区大小.系统默认大小为16kb,一般来说可以满足大多数场景,当然如果我们的查询都是非常小,每次网络传输量都很少,而且系统内存又比较紧缺的情况下,也可以适当将该值降低到8kb.●max_allowed_packet:在网络传输中,一次传消息输量的最大值；这个参数与net_buffer_length相对应,只不过是netbuffer的最大值.当我们的消息传输量大于net_buffer_length的设置时,mysql会自动增大netbuffer的大小,直到缓冲区大小达到max_allowed_packet所设置的值.系统默认值为1mb,最大值是1gb,必须设定为1024的倍数,单位为字节.●back_log:在mysql的连接请求等待队列中允许存放的最大连接请求数.连接请求等待队列,实际上是指当某一时刻客户端的连接请求数量过大的时候,mysql主线。

mysql数据库期末总结

mysql数据库期末总结一、前言MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），被广泛应用于Web开发、企业级应用等领域。

作为一名学习数据库的学生，我们在本学期的课程中对MySQL数据库进行了深入学习和使用。

在学习的过程中，我对MySQL数据库有了更深刻的认识，并且也掌握了一些基本的MySQL使用技巧。

本文旨在总结本学期学习MySQL数据库的经验与教训，提供给其他学习数据库的同学作为参考。

二、MySQL概述MySQL是一款适用于各种规模的应用程序的数据库管理系统。

它支持多种操作系统（如Linux、Windows、Mac OS）和多种编程语言（如Java、Python、PHP）的接口。

MySQL 以其高性能、可靠性和用户友好性而备受推崇。

1. 数据库系统MySQL是一种基于客户-服务体系架构的数据库系统。

它由一个客户端程序和一个服务器程序组成。

客户端程序通过与服务器进行通信来发送和接收数据。

2. 数据库管理系统MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它将数据组织成表格（表）的形式。

每个表由一组行（记录）组成，每行由一组列（字段）组成。

表格是数据库的核心组成部分，用于存储和管理数据。

3. SQL语言MySQL使用SQL（Structured Query Language）作为其标准查询语言。

SQL是一种用于操作关系型数据库的语言，它包含了一系列命令和语法规则。

通过使用SQL语言，我们可以对数据库进行增删改查的操作。

三、MySQL安装与配置在学习MySQL之前，我们首先需要安装和配置MySQL数据库。

以下是一些关于MySQL 安装和配置的经验总结：1. 安装MySQLMySQL提供了各种版本的安装程序，我们可以选择适合自己操作系统的版本进行安装。

安装过程中可以根据提示完成基本设置，如指定安装目录、设置管理员密码等。

2. 配置MySQL安装完成后，我们需要对MySQL进行配置。

首先，我们可以编辑f文件来修改MySQL的配置。

mysql实习收获与总结(实用15篇)

mysql实习收获与总结(实用15篇)mysql实习收获与总结第1篇此次毕业实习，我领悟了“理论与实践的结合才是硬道理”，掌握了运用所学知识解决处理实际问题的方法和技巧，学会了与员工同事相处沟通的有效方法途径，积累了处理有关人际关系问题的经验方法，同时我体验到了社会工作的艰苦性。

实习中也暴露出自己的很多缺点和不足，我想这对我以后的工作和发展都是有较大限制的。

人们常说，大学是个象牙塔。

确实，学校与职场、学习与工作、学生与员工之间存在着巨大的差异。

从校园走向社会，在这个转换的过程中，人的观点、行为方式、心理等方面都要做适当的调整。

所以，不要老抱怨公司不愿招聘应届毕业生，有时候也得找找自己身上的问题。

而这次实习提供了这样一个机会，让我接触到真实的职场，有了实习的经验，以后毕业工作时就可以更快、更好地融入新的环境，完成学生向职场人士的转变。

在实习的那段时间，也让我体会到从工作中再拾起书本的困难性。

每天较早就要上班工作，晚上按时下班回家，深感疲惫，很难再有精力静下心来看书。

这让我更加珍惜在学校的时光。

mysql实习收获与总结第2篇这短短一个月的实习经历，让我认识到实习生该有“初生牛犊不怕虎”的`精神。

实习是一个学生走进社会的过渡阶段和必经阶段。

在我看来，一个成功的实习生，应要牢记实习生的身份，也要忘却实习生的身份。

之所以要牢记，如上边讲到的，目的是学习，这也职责之在。

因而，必须要主动争取机会，多做，多思考。

而忘却则是因为只有把自己当作是正职人员来看待，从心态上端正自己的态度，才能在实习期间有更大的收获。

刚到公司实习的时候，俨然像个小学生上课那般乖巧和拘谨。

人家没叫我坐时，我就呆站着；坐着的时候也是毕恭毕敬，不敢多手乱动人家的东西；私底下说话也不敢大声，拍扰乱了“课堂纪律”。

然而，工作和机会都是要靠自己去争取的。

在学生到实习生，再由实习生到从职人员这个过程中，谁的角色转变得越快，谁就在起跑线上了一步。

在刚开始的一个星期里，我的沉默和低调给我带来了闲适和无聊的实习生活。

我的MYSQL学习心得

我的MYSQL学习心得我的mysql学习心得（十六）优化一步一步走来已经写到了第十六篇了~这一篇主要介绍mysql的优化,优化mysql数据库是dba和开发人员的必备技能mysql优化一方面是找出系统瓶颈,提高mysql数据库整体性能；另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度；同时还有尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务如果大家看过我写的两篇文章,那么学习mysql的索引就不会太难,因为是相通的其实mysql也有sqlserver堆表的概念myisam允许没有任何索引和主键的表存在,个人觉得没有主键的myisam表都属于堆表,因为mysql不支持非主键的聚集索引.innodb引擎如果没有设定主键或者非空唯一索引,就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)详细参考:不过《myisamvsinnodb:mysql存储引擎详解》文章也有一点错误,意向共享锁就是表锁,其实是不对的1、优化简介mysql优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统的反应速度.例如,通过优化文件系统,提高磁盘i/o的读写速度；通过优化操作系统调度策略,提高mysql在高负荷情况下的负载能力；优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快在mysql中,可以使用showstatus语句查询一些mysql的性能参数showstatuslike"value";其中value是要查询的参数值,一些常用性能参数如下: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:查询操作次数com_insert:插入操作次数com_update:更新操作次数com_delete:删除操作次数如果查询mysql服务器的连接次数,可以执行如下语句showstatuslike"connections";如果查询mysql服务器的慢查询次数,可以执行如下语句showstatuslike"slow_queries";2、优化查询查询是数据库最频繁的操作,提高查询速度可以有效地提高mysql数据库的性能（1）分析查询语句通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况找出查询语句执行的瓶颈mysql中提供了explain语句和describe语句,用来分析查询语句explain语句的基本语法explain[extended]selectselect_option使用extended关键字,explain语句将产生附加信息.select_option是select语句的查询选项,包括fromwhere子句等执行该语句,可以分析explain后面的select语句的执行情况,并且能够分析所查询的表的一些特征使用explain语句来分析1个查询语句usetest;explainextendedselect*fromperson;下面对结果进行解释·idselect识别符.这是select的查询序列号.·select_typeselect类型,可以为以下任何一种:simple:简单select(不使用union或子查询)primary:表示主查询,或者是最外层的查询语句（多表连接的时候）union:表示连接查询的第二个或后面的查询语句dependentunion:union连接查询中的第二个或后面的select语句,取决于外面的查询unionresult:union连接查询的结果subquery:子查询中的第一个select语句dependentsubquery:子查询中的第一个select语句,取决于外面的查询derived:导出表的select(from子句的子查询)·table表示查询的表·type表示表的联接类型下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:（1）system表仅有一行(=系统表).这是const联接类型的一个特例.（2）const表最多只有一个匹配行,它将在查询开始时被读取.余下的查询优化中被作为常量对待.const表查询速度很快,因为它们只读取一次.const用于常数值比较primarykey或unique索引的所有部分的场合.在下面的查询中,tbl_name可以用于const表:（3）eq_ref对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行.这可能是最好的联接类型,除了const类型.它用在一个索引的所有部分被联接使用并且索引是unique或primarykey时.eq_ref可以用于使用“=”操作符比较的带索引的列.比较值可以为常量或一个使用在该表前面所读取的表的列的表达式.在下面的例子中,mysql可以使用eq_ref联接来处理ref_tables:select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_colum n=other_table.column;select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_column_part1=other_table.columnandref_table.ke y_column_part2=1;（4）ref对于每个来自于前面的表的任意行组合,将从该表中读取所有匹配的行.如果联接只使用索引键的最左边的前缀,或如果索引键不是unique或primarykey,则使用ref.如果使用的键仅仅匹配少量行,该联接类型是不错的.ref可以用于使用=或<=>操作符的带索引的列.在下面的例子中,mysql可以使用ref联接来处理ref_tables:select*fromref_tablewherekey_column=expr;select*fromref_ table,other_tablewhereref_table.key_column=other_table.colu mn;select*fromref_table,other_tablewhereref_table.key_colum n_part1=other_table.columnandref_table.key_column_part2=1;（5）ref_or_null该联接类型如同ref,但是添加了mysql可以专门搜索包含null 值的行,在解决子查询中经常使用该联接类型的优化.在下面的例子中,mysql可以使用ref_or_null联接来处理ref_tables:select*fromref_tablewherekey_column=exprorkey_columnisnu ll;（6）index_merge该联接类型表示使用了索引合并优化方法.在这种情况下,key列包含了所用到的索引的清单,key_len列包含了所用到的索引的最长长度.（7）unique_subquery该类型替换了下面形式的in子查询的ref:valuein(selectprimary_keyfromsingle_tablewheresome_expr)unique_subquery是一个索引查找类型,可以完全替换子查询,效率更高.（8）index_subquery该联接类型类似于unique_subquery,不过索引类型不需要是唯一索引,可以替换in子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引:valuein(selectkey_columnfromsingle_tablewheresome_expr)（9）range只检索给定范围的行,使用一个索引来检索行数据.key列显示使用了哪个索引,key_len显示所使用索引的长度.在该类型中ref列为null.当使用=、<>、>、>=、<、<=、isnull、<=>、between或者in 操作符,用常量比较关键字列时,类型为range.下面介绍几种检索指定行数据的情况select*fromtbl_namewherekey_column=10;select*fromtbl_nam ewherekey_columnbetween10and20;select*fromtbl_namewherekey_ columnin(10,20,30);select*fromtbl_namewherekey_part1=10andk ey_part2in(10,20,30);（10）index该联接类型与all相同,除了扫描索引树.其他情况都比all快,因为索引文件通常比数据文件小.当查询只使用作为单索引一部分的列时,mysql可以使用该联接类型.（11）all对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描.如果第一个表没标记为const,这样执行计划就不会很好.通常可以增加更多的索引来摆脱all,使得行能基于前面的表中的常数值或列值被检索出.possible_keyspossible_keys列指出mysql能供给使用的索引键有哪些.注意,该列完全独立于explain输出所示的表的次序.这意味着在possible_keys中的某些索引键实际上不能按生成的表次序使用.如果该列是null,则没有相关的索引.在这种情况下,可以通过检查where子句查看是否可以引用某些列或适合的索引列来提高查询性能.如果是这样,创造一个适当的索引并且再次用explain检查查询.如果要查询一张表有什么索引,可以使用showindexfromtbl_namekeykey列显示mysql实际决定使用的键（索引）.如果没有选择索引,那么可能列的值是null.要想强制mysql使用或忽略possible_keys列中的索引,在查询中可以使用forceindex--强逼使用某个索引useindex--使用某个索引ignoreindex--忽略某个索引对于myisam引擎和bdb引擎的表,运行analyzetable可以帮助优化器选择更好的索引.对于myisam表,可以使用myisamchk--analyze.key_lenkey_len列显示mysql决定使用的索引键的长度（按字节计算）.如果键是null,则长度为null.注意通过key_len值我们可以确定mysql将实际使用一个多索引键索引的几个字段.refref列显示使用哪个列或常数与索引一起查询记录.rowsrows列显示mysql预估执行查询时必须要检索的行数.extra该列包含mysql处理查询时的详细信息.下面解释了该列可以显示的不同的文本字符串:distinctmysql发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行.notexistsmysql能够对查询进行leftjoin优化,发现1个匹配leftjoin标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行.下面是一个可以这样优化的查询类型的例子:select*fromt1leftjoint2ont1.id=t2.idwheret2.idisnull;假定t2.id定义为notnull.在这种情况下,mysql使用t1.id的值扫描t1并查找t2中的行.如果mysql在t2中发现一个匹配的行,它知道t2.id绝不会为null,并且不再扫描t2内有相同的id值的行.换句话说,对于t1的每个行,mysql只需要在t2中查找一次,无论t2内实际有多少匹配的行.rangecheckedforeachrecord(indexmap:#)mysql没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用.对前面的表的每个行组合,mysql检查是否可以使用range或index_merge访问方法来获取行.这并不很快,但比执行没有索引的联接要快得多.可以参考一下这篇文章:里面就提到了rangecheckedforeachrecordusingfilesortmysql需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行.通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配where子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序.然后关键字被排序,并按排序顺序检索行如果是orderby操作就会用到这个usingfilesort,当然filesort不是指使用文件来排序,大家不要误会了...usingindex从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息.当查询只使用作为单一索引一部分的列时,可以使用该策略.usingtemporary为了解决查询,mysql需要创建一个临时表来容纳结果.典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的groupby和orderby子句时.一般用到临时表都会看到usingtemporaryusingwherewhere子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户端.除非你专门从表中索取或检查所有行,如果extra值不为usingwhere并且表联接类型为all或index,查询可能会有一些错误.usingindexforgroup-by类似于访问表的usingindex方式,usingindexforgroup-by表示mysql发现了一个索引,可以用来查询groupby或distinct查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表.并且,按最有效的方式使用索引,以便对于每个组,只读取少量索引条目.descibe语句的使用方法与explain语句是一样的,并且分享结果也是一样的descibe语句的语法如下describeselectselect_optionsdescibe可以缩写成desc（2）索引对查询速度的影响mysql中提高性能的一个最有效的方式就是对数据表设计合理的索引.索引提供了高效访问数据的方法,并且加快查询速度因此索引对查询速度有着至关重要的影响.如果查询没有索引,查询语句将扫描表中所有记录.在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢.如果使用索引进行查询,查询语句可以根据索引快速定位到待查询记录,从而减少查询的记录数,达到提高查询速度的目的.下面是查询语句中不使用索引和使用索引的对比,首先分析未使用索引的查询情况,explain语句执行如下explainselect`id`,`name`from`test`.`emp`where`name`="nih ao"可以看到,rows列的值是3说“select`id`,`name`from`test`.`emp`where`name`="nihao"”语句扫描了表中的3条记录然后在emp表加上索引createindexix_emp_nameonemp(name)现在再分析上面的查询语句,执行的explain语句结果如下结果显示,rows列的值为1.这表示这个查询语句只扫描了表中的一条记录,其他查询速度自然比扫描3条记录快.而且possible_keys和key的值都是ix_emp_name,这说明查询时使用了ix_emp_name索引如果表中记录有100条、1000条、10000条优势就显现出来了（3）使用索引查询索引可以提高查询速度,但并不是使用带有索引的字段查询时,索引都会起作用.下面的几种情况跟跟sqlserver一样,有可能用不到索引（1）使用like关键字的查询语句使用like关键字进行查询的时候,如果匹配字符串的第一个字符为“%”,索引不起作用.只有“%”不在第一个位置,索引才会起作用使用like关键字,并且匹配字符串中含有“%”字符,explain语句如下usetest;explainselect*from`test`.`emp`where`name`like"%x ";usetest;explainselect*from`test`.`emp`where`name`like"x% ";name上有索引ix_emp_name第一个查询type为all,表示要全表扫描第二个查询type为index,表示会扫描索引like关键字是否能利用上索引跟sqlserver是一样的我之前写过一篇文章:（2）使用多列索引的查询语句mysql可以为多个字段创建索引.一个索引可以包括16个字段（跟sqlserver一样）对于多列索引,只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用,这个字段叫:在表person中name,age字段创建多列索引,验证多列索引的情况createindexix_person_name_ageon`person`(name,age)explain selectid,name,age,jobfrom`person`where`name`="suse"explainselectid,name,age,jobfrom`person`where`age`=12从第一条查询看出,where`name`="suse"的记录有一条,扫描了一条记录并且使用了ix_person_name_age索引从第二条记录可以看出,rows列的值为4,说明共扫描了4条记录,并且key列值为null,说明explainselectid,name,age,jobfrom`person`where`age`=12语句并没有使用索引.因为age字段是多列索引的第二个字段,只有查询条件中使用了name字段才会使用ix_person_name_age索引这个跟sqlserver是一样的,详细请看:（3）使用or关键字的查询语句查询语句的查询条件中只有or关键字,而且or前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引,否则,查询不使用索引查询语句使用or关键字的情况我们再创建一个索引createindexix_person_ageon`person`(age)explainselectname,agefrom`person`where`name`="suse"or`jo b`="sportman"explainselectname,agefrom`person`where`age`=2or`name`="s use"大家要注意,这里跟刚才不一样,这次我们select的字段只有name和age,而不是select出全部字段因为并没有在job这个字段上建立索引,所以第一个查询使用的是全表扫描第二个查询因为name字段和age字段都有索引,那么mysql可以利用这两个索引的其中之一,这里是ix_person_name_age索引来查找记录利用索引来查找记录会快很多（4）优化子查询mysql从4.1版本开始支持子查询,使用子查询可以进行select 语句的嵌套查询,即一个select查询的结果作为另一个select语句的条件子查询可以一次性完成很多逻辑需要多个步骤才能完成的sql操作.子查询虽然使查询语句灵活,但是执行效率不高.执行子查询时,mysql需要为内层查询语句结果建立一个临时表.然后外层查询语句从临时表中查询记录查询完毕后,再撤销临时表.因此,子查询的速度会受到一定影响,如果查询的数据量特别大,这种影响就会更大.在mysql中,可以使用连接（join）查询来代替子查询.连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询快,如果查询中使用索引的话,性能会更好.所以很多网上的文章都说尽量使用join来代替子查询,虽然网上也说mysql5.7对于子查询有很大的改进,但是如果不是使用mysql5.7还是需要注意的如果系统中join语句特别多还需要注意修改my.ini或f 文件中的join_buffer_size大小,预防性能问题优化数据库结构一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常常起到事半功倍的效果.数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新速度、字段的数据类型是否合理等多方面（1）将字段很多的表拆分成多个表有时候有些字段使用频率很低或者字段的数据类型比较大,那么可以考虑垂直拆分的方法,把不常用的字段和大字段拆分出去（2）增加中间表对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率.通过建立中间表,把需要经常联合查询的数据插入到中间表中,然后将原来的联合查询改为对中间表的查询,以此来提高查询效率.（3）增加冗余字段设计数据库表时应尽量遵循范式理论,尽可能减少冗余字段,但是现今存储硬件越来越便宜,有时候查询数据的时候需要join多个表这样在高峰期间会影响查询的效率,我们需要反范式而为之,增加一些必要的冗余字段,以空间换时间需要这样做会增加开发的工作量和维护量,但是如果能换来可观的性能提升,这样做也是值得的（4）优化插入记录的速度插入记录时,影响插入速度的主要是索引、唯一性校验、一次插入记录条数等.根据实际情况,可以分别进行优化对于myisam表,常见优化方法如下:1、禁用索引对于非空表,插入记录时,mysql会根据表的索引对插入的记录建立索引.如果插入大量数据,建立索引会降低插入记录的速度.为了解决这个问题,可以在插入记录之前禁用索引,数据插入完毕后再开启索引禁用索引语句如下:altertabletable_namedisablekeys;其中table_name是禁用索引的表的表名重新开启索引语句如下:altertabletable_nameenablekeys;对于空表批量导入数据,则不需要进行此操作,因为myisam表是在导入数据之后才建立索引！2、禁用唯一性检查插入数据时,mysql会对插入的记录进行唯一性校验.这种唯一性校验也会降低插入记录的速度.为了降低这种情况对查询速度的影响,可以在插入记录之前禁用唯一性检查,等到记录插入完毕之后再开启禁用唯一性检查的语句如下:setunique_checks=0;开启唯一性检查的语句如下:setunique_checks=1;3、使用批量插入插入多条记录时,可以使用一条insert语句插入一条记录,也可以使用一条insert语句插入多条记录.第一种情况insertintoemp(id,name)values(1,"suse");insertintoemp(id, name)values(2,"lily");insertintoemp(id,name)values(3,"tom");第二种情况insertintoemp(id,name)values(1,"suse"),(2,"lily"),(3,"to m")第二种情况要比第一种情况要快4、使用loaddatainfile批量导入当需要批量导入数据时,如果能用loaddatainfile语句,就尽量使用.因为loaddatainfile语句导入数据的速度比insert语句快很多对于innodb引擎的表,常见的优化方法如下:1、禁用唯一性检查插入数据时,mysql会对插入的记录进行唯一性校验.这种唯一性校验也会降低插入记录的速度.为了降低这种情况对查询速度的影响,可以在插入记录之前禁用唯一性检查,等到记录插入完毕之后再开启禁用唯一性检查的语句如下:setunique_checks=0;开启唯一性检查的语句如下:setunique_checks=1;2、禁用外键约束插入数据之前执行禁止对外键的检查,数据插入完成之后再恢复对外键的检查.禁用外键检查的语句如下:setforeign_key_checks=0;恢复对外键的检查语句如下setforeign_key_checks=1;3、禁止自动提交插入数据之前禁止事务的自动提交,数据导入完成之后,执行恢复自动提交操作或显式指定事务（5）分析表、检查表、优化表、修复表和checksum表mysql提供了分析表、检查表和优化表的语句分析表主要是分析关键字的分布；检查表主要是检查表是否存在错误；优化表主要是消除删除或者更新造成的空间浪费修复表主要对myisam表文件进行修复checksum表主要对表数据传输前和传输后进行比较1、分析表mysql中提供了analyzetable语句分析表,analyzetable语句的基本语法如下analyze[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_name ]...local关键字是no_write_to_binlog关键字的别名,二者都是执行过程不写入二进制日志,tbl_name为分析的表的表名可以有一个或多个使用analyzetable分析表的过程中,数据库系统会自动对表加一个只读锁.在分享期间,只能读取表的记录,不能更新和插入记录analyzetable语句能分析innodb、bdb和myisam类型的表使用analyzetable来分析emp表,执行语句如下:analyzetableemp;上面结果显示说明table:表示分析的表名op:表示执行的操作,analyze表示进行分析操作msg_type:表示信息类型其值通常是状态（status）、信息（info）、注意（note）、警告（warning）和错误（error）之一msg_text:显示信息实际上分析表跟sqlserver里的更新统计信息是差不多的主要就是为了索引的基数更加准确,从而使查询优化器能够更加准确的预估行数emp表的记录行数是18分析表之后,cardinality基数更加准确了2、检查表mysql中使用checktable语句来检查表.checktable语句能够检查innodb和myisam类型的表是否存在错误.对于myisam类型的表,checktable语句还会更新关键字统计数据.而且,checktable也可以检查视图是否有错误,比如在视图定义中被引用的表已不存在.该语句基本语法如下:checktabletbl_name[,tbl_name]...[option]...option={quick |fast|medium|extended|changed}其中,tbl_name是表名；option参数有5个取值分别是quick、fast、medium、extended、changed各个选项的意思分别是quick:不扫描行,不检查错误的连接fast:只检查没有被正确关闭的表medium:扫描行,以验证被删除的连接是有效的,也可以计算各行的关键字校验和,并使用计算出的校验和验证这一点extended:对每行的所有关键字进行一个全面的关键字查找.这可以确保表是100%一致的,但是花的时间较长changed:只检查上次检查后被更改的表和没有被正确关闭的表option只对myisam表有效,对innodb表无效.checktable语句在执行过程中也会给表加上只读锁.3、优化表mysql中使用optimizetable语句来优化表.该语句对innodb和myisam表都有效.但是,optimizetable语句只能优化表中的varchar、blob、text类型的字段optimizetable语句的基本语法如下:optimize[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_nam e]...local和no_write_to_binlog关键字的意义和分析表相同,都是指定不写入二进制日志tbl_name是表名通过optimizetable语句可以消除删除和更新造成的文件碎片.optimizetable语句在执行过程中也会给表加上只读锁.提示:一个表使用了text或者blob这样的数据类型,如果已经删除了表的一大部分,或者已经对含有可变长度行的表（含有varchar、blob或text列的表）进行了很多更新,则应使用optimizetable来重新利用未使用的空间,并整理数据文件的碎片.在多数设置中,根本不需要运行optimizetable.即使对可变长度的行进行了大量更新,也不需要经常运行,每周一次或每月一次即可,并且只需要对特定表进行optimizetableoptimizetable语句类似于sqlserver的重建索引和收缩数据文件的功能4、修复表mysql中使用repairtable来修复myisam表,只对myisam和archive类型的表有效.repair[local|no_write_to_binlog]tabletbl_name[,tbl_name] ...[option]...option={quick|extended|use_frm}选项的意思分别是:quick:最快的选项,只修复索引树.extended:最慢的选项,需要逐行重建索引.use_frm:只有当myi文件丢失时才使用这个选项,全面重建整个索引.与analyzetable一样,repairtable也可以使用local来取消写入binlog.5、checksum表数据在传输时,可能会发生变化,也有可能因为其它原因损坏,为了保证数据的一致,我们可以计算checksum（校验值）.使用myisam引擎的表会把checksum存储起来,称为livechecksum,当数据发生变化时,checksum会相应变化.语法如下:checksumtabletbl_name[,tbl_name]...[quick|extended]quick:表示返回存储的checksum值extended:表示重新计算checksum如果没有指定选项,则默认使用extended.checksum表主要用来对比在传输表数据之前和表数据之后,表的数据是否发生了变化,例如插入了数据或者删除了数据,或者有数据损坏checksum值都会改变.优化mysql服务器水电费优化mysql服务器主要从两个方面入手,一方面是对硬件进行优化；另一方面是对mysql服务器的参数进行优化1、优化服务器硬件服务器的硬件性能直接决定着mysql数据库的性能.硬件的性能瓶颈直接决定mysql数据库的运行速度和效率.优化服务器硬件的几种方法（1）配置较大的内存.足够大的内存,是提高mysql数据库性能之一.内存速度比磁盘i/o快得多,可以通过增加系统缓冲区容量,使数据库在内存停留时间更长,以减少磁盘i/o（2）配置高速磁盘系统,以减少读盘等待时间,提高响应速度（3）合理分布磁盘i/o,把磁盘i/o分散在多个设备上,以减少资源竞争,提高并行操作能力（4）配置多处理器,mysql是多线程的数据库,多处理器可同时执行多个线程2、优化mysql的参数通过优化mysql的参数可以提高资源利用率,从而达到提高mysql服务器的性能的目的.mysql服务器的配置参数都在f或者my.ini文件的[mysqld]组中.下面对几个对性能影响较大的参数进行介绍我们先看一下与网络连接的性能配置项及对性能的影响.●max_conecctions:整个mysql允许的最大连接数；这个参数主要影响的是整个mysql应用的并发处理能力,当系统中实际需要的连接量大于max_conecctions的情况下,由于mysql的设置限制,那么应用中必然会产生连接请求的等待,从而限制了相应的并发量.所以一般来说,只要mysql主机性能允许,都是将该参数设置的尽可能大一点.一般来说500到800左右是一个比较合适的参考值●max_user_connections:每个用户允许的最大连接数；上面的参数是限制了整个mysql的连接数,而max_user_connections则是针对于单个用户的连接限制.在一般情况下我们可能都较少使用这个限制,只有在一些专门提供mysql数据存储服务,或者是提供虚拟主机服务的应用中可能需要用到.除了限制的对象区别之外,其他方面和max_connections一样.这个参数的设置完全依赖于应用程序的连接用户数,对于普通的应用来说,完全没有做太多的限制,可以尽量放开一些.●net_buffer_length:网络包传输中,传输消息之前的netbuffer初始化大小；这个参数主要可能影响的是网络传输的效率,由于该参数所设置的只是消息缓冲区的初始化大小,所以造成的影响主要是当我们的每次消息都很大的时候mysql总是需要多次申请扩展该缓冲区大小.系统默认大小为16kb,一般来说可以满足大多数场景,当然如果我们的查询都是非常小,每次网络传输量都很少,而且系统内存又比较紧缺的情况下,也可以适当将该值降低到8kb.●max_allowed_packet:在网络传输中,一次传消息输量的最大值；这个参数与net_buffer_length相对应,只不过是netbuffer的最大值.当我们的消息传输量大于net_buffer_length的设置时,mysql会自动增大netbuffer的大小,直到缓冲区大小达到max_allowed_packet所设置的值.系统默认值为1mb,最大值是1gb,必须设定为1024的倍数,单位为字节.●back_log:在mysql的连接请求等待队列中允许存放的最大连接请求数.连接请求等待队列,实际上是指当某一时刻客户端的连接请求数量过大的时候,mysql主线。