mysql查询优化

mysql查询优化
mysql查询优化

Mysql优化

##1:索引可以大幅度提高查询性能

1.1 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说:

a.有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和order by、group by发生的列,可考虑建立群集索引;

b.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;

c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好,恰好相反过多的索引会导致系统低

效。用户在表中每加进一个索引,维护索引集合就要做相应的更新工作。

1.2 用explain语句查询索引使用情况

如何使用请查看文章:https://www.360docs.net/doc/fa3383592.html,/yueguanghaidao/article/details/6933387

索引注意事项:

a. 使用FULLTEXT参数可以设置索引为全文索引,全文索引只能创建在CHAR ,VARCHAR ,TEXT类型字段上。->>但只有MyISAM存储引擎支持全文索引。

b: 多列索引:在表的多列字段上建立一个索引,但只有在查询这些字段的第一个字段时,索引才会被使用。

c. 查询语句使用like关键字进行查询,如果匹配的第一个字符为”%“时,索引不会被使用

d. 查询语句中使用or关键字时,只有or前后两个条件的列都是索引时,查询时才使用索引

e.最好在相同类型的字段间进行比较,如不能将建有索引的int字段与bigint字段进行比较

如在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;

SELECT * FROM order WHEREOrderDate<"2001-01-01";

f. 任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边

因为在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

如:SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;

SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;

上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多

SELECT * FROM RECORD WHERESUBSTRING(CARD_NO,1,4)=?5378?

应改为: SELECT *FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE …5378%?

g. 搜索字符型字段时,我们有时会使用LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的

例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:

SELECT * FROM books WHERE name>="MySQL"andname<"MySQM";

h. 避免使用!=或<>、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等这样的操作符,因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

例如: SELECT id FROM employee WHERE id !="B%" 优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

i. 能够用BETWEEN的就不要用IN,因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据

如:SELECT * FROM T1 WHERE ID IN(10,11,12,13,14)改成:SELECT *FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14

##2:在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数

2.1:使用top

如:SELECT TOP 300COL1,COL2,COL3 FROM T

2.2:增加limit 1 会让查询更加有效

这样数据库引擎发现只有1后停止扫描,而不会去扫描整个表或索引

2.3:尽量避免slecect * 命令,而是需要什么字段,查询什么字段

##3:合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句

如果想校验表里是否存在某条纪录,不要用count(*)那样效率很低,而且浪费服务器资源。可以用EXISTS 代替。如:

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHEREcolumn_name = 'xxx')

可以写成:IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

##4:数据类型

4.1: 只要能满足需求,应尽可能使用小的数据类型,

比如能用tinyint 就不用int

4.2: varchar比char节省空间,但效率比char低,想要获得效率就得牺牲一定空间。

如果一个varchar的列经常被修改,而且修改的数据长度不同,会引起…行迁移?问题,造成多余I/O花费,这时最好用char代替varchar

如果是像身份证定长的字段,一定要用char ,查询时是全字段匹配,能获取更高效率。

这里考虑一个问题??-》》使用varchar(5)和varchar(200)保存…hello?占用的空间都是一样的,但是使用较短的列有巨大优势,因为较大的列会占用更多的

内存。

4.3:如果字段类型只有少量的几个,最好使用enum类型,因为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.

例如省份,性别等字段。

4.4:尽量使用数字型字段,一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。

这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了

4.5:一般情况下日期和时间类型最好选择timestamp,因为datetime占用8字节存储空间,而timestamp 占用4字节存储空间,明显更节约空间。

##5.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。

##6.使用连接查询(join)代替子查询

因为子查询时,mysql需要为内层查询结果建立一个临时表,然后外层查询在临时表中查找,查询完后需要撤销临时表。

而连接查询不需要建立临时表,所以比子查询快。

##7. 使用联合(union)来代替手动创建的临时表

MySQL 从4.0 的版本开始支持UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自

动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用UNION 来创建查询的时候,我们只需要用UNION作为关键字把多个SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有

SELECT语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

select name,phone from clinet union select name,bitthdate from author union slect name,supplier from product

##8. 充分利用连接条件

在某种情况下,两个表之间不止一个连接条件,这时可在where子句中将连接条件完整写上,可大大提高查询速度。如:

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD BWHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD BWHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

第二句将比第一句执行快得多。

##9. 能用DISTINCT的就不用GROUP BY

SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID

可改为:SELECT DISTINCT OrderID FROMDetails WHERE UnitPrice > 10

##10.尽量不要用SELECT INTO语句。SELECTINTO 语句会导致表锁定,阻止其他用户访问该表

##11.UPDATE语句建议:

a. 尽量不要修改主键字段。

b. 当修改VARCHAR型字段时,尽量使用相同长度内容的值代替。

c. 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。

d. 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。

e. 避免UPDATE建有很多索引的列。

f. 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。

数据库的查询优化方法分析-2019年精选文档

数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立

SQL语句的前提下,统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等,要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后,还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用,找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fa3383592.html, 如何优化数据库,提高查询效率 作者:代鸿彬 来源:《学习与科普》2019年第10期 摘要:随着信息时代的到来,生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道,和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统,储存在用户的关键信息,不仅对个人影响很大,同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词:信息时代;数据库;索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式,它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询,为了提高查询的效率,就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分,也是使用者根据需要进行查询最直接的方法,优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法,对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式,怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容,需要建立不同的连接方式,但是随着用户的增多,查询内容和方向的多元化,这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现,甚至也会出现没有查询所需的索引,这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列,需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时,要优化索引提高效率,对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时,就要使用大型数据表来满足查询需求,但是大型数据表涉及的内容很多,为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出,这时就可以直接利用查询优化器进行优化,将复杂的排序简单化,从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大,就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的,但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序,并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序,就需要将排序的范围进行缩小简化,从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的,所有的索引内容都占有数据库空间,尤其是大型数据表占有的空间更大,将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的,在进行索引查詢时,数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时,通

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)

数据库查询优化实验报告_SQLServer2008

SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长,对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术,并从它的优化技术进行深入探讨,对系统实现做了一定的论述,并进行了部分的程序实现。 关键词:数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。如果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。而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer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SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,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。所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种: 1.没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。 2.没有创建计算列导致查询不优化。 3.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)。 4.返回了不必要的行和列。 5.查询语句不好,没有优化。其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary >60000

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能 性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三

分布式数据库查询优化技术

分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中,由于高可靠性和高速度性是其重要特点,所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节,查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化,尽可能避免通信代价的开销,并着眼于查询执行的实际代价,从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发,通过统计的方式,不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价,为查询的全局处理提供参考,以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端,以及各自的局部数据库管理系统,分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说,分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统,但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示,分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备,并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备,网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统,它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外,还可以具有自治场地用户接口,由场地DBMS,并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者(DDB),包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA),它可分为二级,一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者,统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档,这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外,一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库,其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库,无论是本地还是远程数据库,用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

数据库性能优化基础步骤

1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2):根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.360docs.net/doc/fa3383592.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1):跟踪前设定相应参数 1.查询得到需要跟踪的session 2.打开时间开关

Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3.设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2):启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3):关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4):格式化跟踪数据文件,并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义: ' traced_file ' 指定输入文件,即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件,即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1):Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2):使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表,然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3):示例演示 1.让ORALCE自动选择最优的执行计划,不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value

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/fa3383592.html,f配置说明详解 (16G内存) MYSQL服务器https://www.360docs.net/doc/fa3383592.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

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

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

数据库优化

关于数据库优化方面的文章很多,但是有的写的似是而非,有的不切实际,对一个数据库来说,只能做到更优,不可能最优,并且由于实际需求不同,优化方案还是有所差异,根据实际需要关心的方面(速度、存储空间、可维护性、可拓展性)来优化数据库,而这些方面往往又是相互矛盾的,下面结合网上的一些看法和自己的一些观点做个总结。 一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式:第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。 2、合理的冗余 完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的,除非系统特别的小,在规范化设计后,有计划地加入冗余是必要的。 冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段,不同粒度的冗余可以起到不同的作用。 冗余可以是为了编程方便而增加,也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说,冗余数据库可以分散数据库压力,冗余表可以分散数据量大的表的并发压力,也可以加快特殊查询的速度,冗余字段可以有效减少数据库表的连接,提高效率。 3、主键的设计 主键是必要的,SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引,而且在实际应用中,我们往往选择最小的键组合作为主键,所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的,这个在下面索引的叙述。 在有多个键的表,主键的选择也比较重要,一般选择总的长度小的键,小的键的比较速度快,同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。 主键的选择还要注意组合主键的字段次序,对于组合主键来说,不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大,一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前

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数据库查询优化技术

MySQL数据库查询优化技术 MySQL是高效能高稳定的开源数据库产品,由于其超低成本和操作简易便利,在互联网等行业被广泛使用,几乎99%以上的网站都乐于采用mysql作为后台数据库,自从被Oracle收购后,Mysql更是从站长们的宠儿一举成为企业级应用的红人。在当今灸手可热的BAT,Mysql被大量使用。对于想进入互联网行业发展的数据库工程师和DBA们,熟练的Mysql技术无疑是一块很好的敲门砖。炼数成金在过去已经成功举办多种数据库课程,覆盖Oracle,DB2和多种NoSQL数据库,现在再推出MySQL系列,更加丰富了课程线路,也希望可以为大家带来更多学习知识提升价值的机会。 公益性培训课程: 《MySQL数据库查询优化技术》课程概述: 该课程通过15次课程,系统地讲解MySQL数据库的查询优化技术 课程语言:SQL 课程大纲: 第1课数据库与关系代数 综述数据库、关系代数、查询优化技术 综述数据库调优技术 预计时间1小时 第2课数据库查询优化技术总揽 综述查询优化技术范围,包括查询重用、查询重写规则、查询算法优化、并行查询优化等 综述逻辑查询优化,包括子查询的优化、视图重写、等价谓词重写、条件化简、连接消除、非SPJ的优化等 综述逻辑物理优化,包括单表扫描算法、两表连接算法、多表连接算法、基于代价的算法等 初步理解MySQL的查询执行计划。 预计时间1小时

第3课查询优化技术理论与MySQL实践(一)------子查询的优化(一) 第4课查询优化技术理论与MySQL实践(二)------子查询的优化(二) 从理论看,子查询包括的内容和范围,建立清晰的概念 从实践看,MySQL的子查询优化技术的内容和范围,明确掌握子查询优化手段预计时间2小时,每小时一个课程段(子查询是SQL查询优化的重点内容,务必掌握好) 第5课查询优化技术理论与MySQL实践(三)------视图重写与等价谓词重写什么是视图重写?哪些类型的视图可以被优化?MySQL是怎么优化视图的?从而明白在MySQL中怎么写与视图相关的查询语句才能有好的效果? 什么是等价谓词重写?MySQL中怎么写WHERE子句有利于提高查询效率? 预计时间1小时 第6课查询优化技术理论与MySQL实践(四)------条件化简 什么是条件化简?MySQL中对什么样的条件自动进行优化?如何写出可利用索引的条件语句? 预计时间1小时 第7课查询优化技术理论与MySQL实践(五)------外连接消除、嵌套连接消除与连接消除 连接方式有些什么类型?不同类型的连接又是怎么优化的?外连接优化的条件是什么?MySQL中怎么写出可优化的连接语句?MySQL是否支持嵌套连接消除?MySQL是否支持连接消除?MySQL中书写SQL连接查询语句时的优化技巧。 预计时间1小时 第8课查询优化技术理论与MySQL实践(六)------数据库的约束规则与语义优化 数据库的参照完整性(CHECK t NULL等)。什么是语义优化?MySQL是否支持语义优化?怎么利用语义优化的思路人工进行SQL语句的优化? 预计时间1小时 第9课查询优化技术理论与MySQL实践(七)------非SPJ的优化

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:

SQLServer数据查询的优化方法

SQLServer数据查询的优化方法聂文燕 摘要:SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统,许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上,提出了几种优化数据查询的方法。 关键词:SQLServer,数据,查询,优化 一、引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。如果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。而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 二、影响查询效率的因素 SQLServer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SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,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。所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种:1.没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。 2.没有创建计算列导致查询不优化。 3.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)。 4.返回了不必要的行和列。 5.查询语句不好,没有优化。其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 三、SQLServer数据查询优化方法 3.1建立合适的索引索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。当根据索引码的值搜索数据时,索引提供了对数据的快速访问。事实上,没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果,但随着表变得越来越大,使用“适当”的索引的效果就越来越明显。索引的使用要恰到好处,其使用原则有: (1)对于基本表,不宜建立过多的索引; (2)对于那些查询频度高,实时性要求高的数据一定要建立索引,而对于其他的数据不考虑建立索引; (3)在经常进行连接,但是没有指定为外键的列上建立索引; (4)在频繁进行排序或分组(即进行groupby或orderby操作)的列上建立索引;

数据库优化

近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或者过时(可能对SQL 以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三范式,系统会产生较少的列和较多的表,因而减少了数据冗余,也利于性能的提高。

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

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