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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

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 https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,/https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,/18/

慢查询日志

慢查询日志开启：

在配置文件https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,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.log

long_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https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,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。

log-slow-queries=/data/mysqldata/slow-query.log

long_query_time=10 log-queries-not-using-indexes

慢查询日志开启方法二：

我们可以通过命令行设置变量来即时启动慢日志查询。由下图可知慢日志没有打开，

slow_launch_time=# 表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加

设置慢日志开启

MySQL后可以查询long_query_time 的值。

为了方便测试，可以将修改慢查询时间为5秒。

慢查询分析mysqldumpslow

我们可以通过打开log文件查看得知哪些SQL执行效率低下

[root@localhost mysql]# more slow-query.log

# Time: 081026 19:46:34 # User@Host: root[root] @ localhost [] # Query_time: 11 Lock_time: 0 Rows_sent: 1 Rows_examined: 6552961

select count(*) from t_user; 从日志中，可以发现查询时间超过5 秒的SQL，而小于5秒的没有出现在此日志中。

如果慢查询日志中记录内容很多，可以使用mysqldumpslow工具（MySQL客户端安装自带）来对慢查询日志进行分类汇总。mysqldumpslow对日志文件进行了分类汇总，显示汇总后摘要结果。

进入log的存放目录，运行

[root@mysql_data]#mysqldumpslow slow-query.log Reading mysql slow query log from slow-query.log Count: 2 Time=11.00s (22s) Lock=0.00s (0s) Rows=1.0 (2), root[root]@mysql select count(N) from t_user; mysqldumpslow命令

/path/mysqldumpslow -s c -t 10

/database/mysql/slow-query.log

这会输出记录次数最多的10条SQL语句，其中：

-s, 是表示按照何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；

-t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；

-g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；

例如：

/path/mysqldumpslow -s r -t 10

/database/mysql/slow-log

得到返回记录集最多的10个查询。

/path/mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log

得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。

使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对MySQL查询语句的监控、分析、优化是MySQL优化非常重要的一步。开启慢查询日志后，由于日志记录操作，在一定程度上会占用CPU资源影响mysql的性能，但是可以阶段性开启来定位性能瓶颈。

explain分析查询

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:

–表的读取顺序

–数据读取操作的操作类型

–哪些索引可以使用

–哪些索引被实际使用

–表之间的引用

–每张表有多少行被优化器查询

EXPLAIN字段：

?Table：显示这一行的数据是关于哪张表的

?possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

?key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX （index）来强制忽略索引

?key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

?ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

?rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数

?type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL

nsystem、const：可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为主键或唯一键.

neq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)

nref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生

nrange：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)

nindex：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描

nALL：全表扫描，应该尽量避免

?Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种

nusing index：只用到索引,可以避免访问表.

nusing where：使用到where来过虑数据. 不是所有的where clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.

nusing tmporary：用到临时表

nusing filesort：用到额外的排序. (当使用order by v1,而没用到索引时,就会使用额外的排序)

nrange checked for eache record(index map:N)：没有好的索引.

profiling分析查询

通过慢日志查询可以知道哪些SQL语句执行效率低下，通过explain我们可以得知SQL语句的具体执行情况，索引使用等，还可以结合show命令查看执行状态。

如果觉得explain的信息不够详细，可以同通过profiling命令得到更准确的SQL执行消耗系统资源的信息。

profiling默认是关闭的。可以通过以下语句查看

打开功能： mysql>set profiling=1; 执行需要测试的sql 语句：

mysql> show profiles\G; 可以得到被执行的SQL语句的时间和ID

mysql>show profile for query 1; 得到对应SQL语句执行的详细信息

Show Profile命令格式：

SHOW PROFILE [type [, type] … ]

[FOR QUERY n] [LIMIT row_count [OFFSET offset]]

type:

ALL

| BLOCK

| CONTEXT SWITCHES

CPU

IPC

MEMORY | PAGE FAULTS

SOURCE | SWAPS

以上的16rows是针对非常简单的select语句的资源信息，对于较复杂的SQL语句，会有更多的行和字段，比如converting HEAP to MyISAM 、Copying to tmp table等等，由于以上的SQL语句不存在复杂的表操作，所以未显示这些字段。通过profiling资源耗费信息，我们可以采取针对性的优化措施。

测试完毕以后，关闭参数：mysql> set profiling=0

2 索引及查询优化

索引的类型

?普通索引：这是最基本的索引类型，没唯一性之类的限制。

?唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列值保持唯一性。

?主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为”PRIMARY KEY”。

?全文索引：MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)使用B树中存储。空间列类型的索引使用R-树，MEMORY表支持hash索引。

单列索引和多列索引（复合索引）

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。对相关的列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径之一。

多列索引：

MySQL可以为多个列创建索引。一个索引可以包括15个列。对于某些列类型，可以索引列的左前缀，列的顺序非常重要。

多列索引可以视为包含通过连接索引列的值而创建的值的排序的数组。一般来说，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也远远低于多列索引。

最左前缀

多列索引有一个特点，即最左前缀（Leftmost Prefixing）。假如有一个多列索引为

key(firstname lastname age)，当搜索条件是以下各种列的组合和顺序时，MySQL将使用该多列索引：

firstname，lastname，age

firstname，lastname

firstname

也就是说，相当于还建立了key(firstname lastname)和key(firstname)。

索引主要用于下面的操作：

?快速找出匹配一个WHERE子句的行。

?删除行。当执行联接时，从其它表检索行。

?对具体有索引的列key_col找出MAX()或MIN()值。由预处理器进行优化，检查是否对索引中在key_col之前发生所有关键字元素使用了WHERE key_part_# = constant。在这种情况下，MySQL为每个MIN()或MAX()表达式执行一次关键字查找，并用常数替换它。如果所有表达式替换为常量，查询立即返回。例如：

SELECT MIN(key2), MAX (key2) FROM tb WHERE key1=10;

?如果对一个可用关键字的最左面的前缀进行了排序或分组(例如，ORDER BY

key_part_1,key_part_2)，排序或分组一个表。如果所有关键字元素后面有DESC，关键字以倒序被读取。

?在一些情况中，可以对一个查询进行优化以便不用查询数据行即可以检索值。如果查询只使用来自某个表的数字型并且构成某些关键字的最左面前缀的列，为了更快，可以从索引树检索出值。

SELECT key_part3 FROM tb WHERE key_part1=1

有时MySQL不使用索引，即使有可用的索引。一种情形是当优化器估计到使用索引将需要MySQL访问表中的大部分行时。(在这种情况下，表扫描可能会更快些）。然而，如果此类查询使用LIMIT只搜索部分行，MySQL则使用索引，因为它可以更快地找到几行并在结果中返回。例如：

合理的建立索引的建议：

(1) 越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。

(2) 简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。

(3) 尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值

这部分是关于索引和写SQL语句时应当注意的一些琐碎建议和注意点。

1. 当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1

2. 避免SELECT *，始终指定你需要的列

从表中读取越多的数据，查询会变得更慢。他增加了磁盘需要操作的时间，还是在数据库服务器与WEB服务器是独立分开的情况下。你将会经历非常漫长的网络延迟，仅仅是因为数据不必要的在服务器之间传输。

3. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

4. 使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR，使用合理的字段属性长度

5. 尽可能的使用NOT NULL

6. 固定长度的表会更快

7. 拆分大的DELETE 或INSERT 语句

8. 查询的列越小越快

Where条件

在查询中，WHERE条件也是一个比较重要的因素，尽量少并且是合理的where条件是很重要的，尽量在多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，减少后一个where

条件的查询时间。

有些where条件会导致索引无效：

? where子句的查询条件里有！=，MySQL将无法使用索引。

? where子句使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select * from tb where

left(name, 4) = ‘xxx’

?使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样索引是有效的：select * from tbl1 where name like ‘xxx%’，而like ‘%xxx%’ 时索引无效

三、配置优化

安装MySQL后，配置文件https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f在 /MySQL安装目录/share/mysql目录中，该目录中还包含多个配置文件可供参考，有https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f ，https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f， https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f，

https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f，分别对应大中小型数据库应用的配置。win环境下即存在于MySQL安装目录中的.ini文件。

下面列出了对性能优化影响较大的主要变量，主要分为连接请求的变量和缓冲区变量。

1. 连接请求的变量：

1) max_connections

MySQL的最大连接数，增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。

数值过小会经常出现ERROR 1040: Too many connections错误，可以过’conn%’通配符查看当前状态的连接数量，以定夺该值的大小。

show variables like ‘max_connections’ 最大连接数

show status like ‘max_used_connections’响应的连接数

如下：

mysql> show variables like ‘max_connections‘;

+———————–+——-+

| Variable_name | Value |

+———————–+——-+

| max_connections | 256 |

+———————–+——-+

mysql> show status like ‘max%connections‘;

+———————–+——-+

| Variable_name | Value |

+—————————-+——-+

| max_used_connections | 256|

+—————————-+——-+

max_used_connections / max_connections * 100% （理想值≈ 85%）

如果max_used_connections跟max_connections相同那么就是max_connections设置过低或者超过服务器负载上限了，低于10%则设置过大。

2) back_log

MySQL能暂存的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用。如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。

back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内有多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。

默认数值是50，可调优为128，对于Linux系统设置范围为小于512的整数。

3) interactive_timeout

一个交互连接在被服务器在关闭前等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对

mysql_real_connect()使用CLIENT_INTERACTIVE 选项的客户。

默认数值是28800，可调优为7200。

2. 缓冲区变量

全局缓冲：

4) key_buffer_size

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）。

key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表，但是内部的临时磁盘表是MyISAM表，也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。

举例如下：

mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;

+——————-+————+

| Variable_name | Value |

+———————+————+

| key_buffer_size | 536870912 |

+———————-+————+

key_buffer_size为512MB，我们再看一下key_buffer_size的使用情况：

mysql> show global status like ‘key_read%‘;

+————————+————-+

| Variable_name | Value |

+————————+————-+

| Key_read_requests| 27813678764 |

| Key_reads | 6798830 |

+————————+————-+

一共有27813678764个索引读取请求，有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引，计算索引未命中缓存的概率：

key_cache_miss_rate ＝Key_reads / Key_read_requests * 100%，设置在1/1000左右较好

默认配置数值是8388600(8M)，主机有4GB内存，可以调优值为268435456(256MB)。

5) query_cache_size

使用查询缓冲，MySQL将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。

通过检查状态值Qcache_*，可以知道query_cache_size设置是否合理（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’获得）。如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲。

与查询缓冲有关的参数还有query_cache_type、query_cache_limit、

query_cache_min_res_unit。

query_cache_type指定是否使用查询缓冲，可以设置为0、1、2，该变量是SESSION级的变量。

query_cache_limit指定单个查询能够使用的缓冲区大小，缺省为1M。

query_cache_min_res_unit是在4.1版本以后引入的，它指定分配缓冲区空间的最小单位，缺省为4K。检查状态值Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多，这就表明查询结果都比较小，此时需要减小query_cache_min_res_unit。

举例如下：

mysql> show global status like ‘qcache%‘;

+——————————-+—————–+

| Variable_name | Value |

+——————————-+—————–+

| Qcache_free_blocks | 22756 |

| Qcache_free_memory | 76764704 |

| Qcache_hits | 213028692 |

| Qcache_inserts | 208894227 |

| Qcache_lowmem_prunes | 4010916 |

| Qcache_not_cached | 13385031 |

| Qcache_queries_in_cache | 43560 |

| Qcache_total_blocks | 111212 |

+——————————-+—————–+

mysql> show variables like ‘query_cache%‘;

+————————————–+————–+

| Variable_name | Value |

+————————————–+———–+

| query_cache_limit | 2097152 |

| query_cache_min_res_unit | 4096 |

| query_cache_size | 203423744 |

| query_cache_type | ON |

| query_cache_wlock_invalidate | OFF |

+————————————–+—————+

查询缓存碎片率= Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率= (query_cache_size –Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小；查询缓存利用率在80％以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

查询缓存命中率= (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务器查询缓存碎片率＝20.46％，查询缓存利用率＝62.26％，查询缓存命中率＝

1.94％，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。

每个连接的缓冲

6) record_buffer_size

每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描，你可能想要增加该值。

默认数值是131072(128K)，可改为16773120 (16M)

7) read_rnd_buffer_size

随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。

一般可设置为16M

8) sort_buffer_size

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2097144(2M)，可改为16777208 (16M)。

9) join_buffer_size

联合查询操作所能使用的缓冲区大小

record_buffer_size，read_rnd_buffer_size，sort_buffer_size，join_buffer_size为每个线程独占，也就是说，如果有100个线程连接，则占用为16M*100

10) table_cache

表高速缓存的大小。每当MySQL访问一个表时，如果在表缓冲区中还有空间，该表就被打开并放入其中，这样可以更快地访问表内容。通过检查峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables，可以决定是否需要增加table_cache的值。如果你发现open_tables等于table_cache，并且opened_tables在不断增长，那么你就需要增加table_cache的值了（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’获得）。注意，不能盲目地把

table_cache设置成很大的值。如果设置得太高，可能会造成文件描述符不足，从而造成性能不稳定或者连接失败。

1G内存机器，推荐值是128－256。内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。

11) max_heap_table_size

用户可以创建的内存表(memory table)的大小。这个值用来计算内存表的最大行数值。这个变量支持动态改变，即set @max_heap_table_size=#

这个变量和tmp_table_size一起限制了内部内存表的大小。如果某个内部heap（堆积）表大小超过tmp_table_size，MySQL可以根据需要自动将内存中的heap表改为基于硬盘的MyISAM表。

12) tmp_table_size

通过设置tmp_table_size选项来增加一张临时表的大小，例如做高级GROUP BY操作生成的临时表。如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查询速度的效

mysql数据库索引优化

我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。）索引对单个表查询的影响索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大，花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。例如对下面这样的一个student表： mysql>SELECT * FROM student +------+---------+---------+---------+---------+ | id | name | english | chinese | history | +------+---------+---------+---------+---------+ | 12 | Tom | 66 | 93 | 67 | | 56 | Paul | 78 | 52 | 75 | | 10 | Marry | 54 | 89 | 74 | | 4 | Tina | 99 | 83 | 48 | | 39 | William | 43 | 96 | 52 | | 74 | Stone | 42 | 40 | 61 | | 86 | Smith | 49 | 85 | 78 | | 37 | Black | 49 | 63 | 47 | | 89 | White | 94 | 31 | 52 | +------+---------+---------+---------+---------+ 这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生： mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60; +---------+---------+ | name | english | +---------+---------+ | Marry | 54 | | William | 43 | | Stone | 42 | | Smith | 49 |

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.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）

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

SQLSERVER索引及优化详解

SqlServer索引及优化详解（一）深入浅出理解索引结构实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。（二）何时使用聚集索引或非聚集索引下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

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.wendangku.net/doc/3a8121064.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优化自学手册

/* * ------------------------------------------------------------------- * |-标题：MySQL优化自学手册 * |-整理: 杨白玉 * |-时间: 2015年9月25日 * ------------------------------------------------------------------- */ mysql优化前提：数据库性能的优劣直接影响到程序的性能，所以数据库的设计与参数配置至关重要。数据库优化的方式： 1、数据库设计 2、sql语句的优化 3、数据库参数的配置（扩展数据库的缓存或者数据库的空间） 4、恰当的硬件资源（钱的问题，有钱就能满足）

第一章数据库的设计一、数据库的设计：数据库的设计指的就是表的设计。设计要符合三范式（规范的模式），有时我们也需要适当的逆范式；二、什么是三范式？第一范式：1NF是对属性（可理解为字段）的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分。第二范式：2NF是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一的标识，即实体的唯一性；第三范式：3NF是对字段冗余的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，要求字段没有冗余，这是可以做到的。然而，没有冗余的数据库未必是好的数据库，有时候为了提高运行的效率，我们也会使用适当的逆范式，方法就是：增加字段。一般来说，1NF在关系型数据库中是自动满足的； 2NF通常通过主键自增的唯一性来约束。而且，记录本身也很少会完全一样； 3NF主要是在主从表中，不会出现相同的字段与字段值；

第二章 SQL语句的优化一、SQL语句优化的步骤： 1、通过show status 命令了解各种sql的执行频率； 2、定位执行效率较低的SQL语句，主要集中在查询语句 3、通过explain分析低效率的sql语句的执行情况 4、确定问题并采取相应的优化措施二、sql语句有几类？ ddl(数据定义语句)[create alter drop] dml(数据操作语句)[insert delete update] select dtl(数据事物语句)[commit rollback savepoint] dcl(数据控制语句)[grant revoke] show status命令该命令可以显示mysql数据库当前的状态，我们主要重点关注“Com”开头的指令。 1、显示数据库开启本次会话后到目前的信息： show status like “Com%”; <=> show session status like “Com%”; 2、显示数据库从启动到目前的信息： Show global status like “Com%”;

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.wendangku.net/doc/3a8121064.html,f配置说明详解（16G内存） MYSQL服务器https://www.wendangku.net/doc/3a8121064.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

sql优化方案讲解

Sql优化方案一．数据库优化技术 1.索引（强烈建议使用） 1.1优点创建索引可以大大提高系统的性能。第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 1.2 缺点第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，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，这样就降低了数据的维护速度。 1.3 使用准则索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引。第一，在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

第二，在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；第三，在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；第四，在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；第五，在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；第六，在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 1.4 总结 1）索引提高了数据库的检索性能，但一定程度上牺牲了修改性能。因此适用于“多查询少修改”（insert，update，delete）的表。 2）对此类表中的外键，需要分组，排序或作为检索条件的字段建立索引 3）对此类表中查询使用少，字段取值少，字段数据量大的不应创建索引

MYSQL索引和优化详细说明教程

MYSQL索引和优化详细说明教程 2008-05-16 15:59 MYSQL索引和优化一、什么是索引？索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。假设我们创建了一个名为people的表：然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name 列的索引，MySQL将在索引中排序name列：对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL 命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\’Mike\’;”），MySQL 能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。二、索引的类型 MySQL提供多种索引类型供选择：普通索引这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

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

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优化笔记

◆Mysql数据库的优化技术<大型网站优化技术> 对mysql优化时一个综合性的技术，主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引] c: 分表技术(水平分割、垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程[模块化编程，可以提高速度] 数据库的三层结构： f: 对mysql配置优化[配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM) CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) ◆什么样的表才是符合3NF (范式) 表的范式，是首先符合1NF, 才能满足2NF , 进一步满足3NF 1NF: 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只有数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自动的满足1NF ?数据库的分类关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server 非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合) NoSql数据库: MongoDB(特点是面向文档) 2NF: 表中的记录是唯一的, 就满足2NF, 通常我们设计一个主键来实现id primary key ; 3NF: 即表中不要有冗余数据, 就是说，表的信息，如果能够被推导出来，就不应该单独的设计一个字段来存放. 比如下面的设计就是不满足3NF：显示推导处理

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

SQL索引详解(优化数据库)

SQL索引一步到位 SQL索引在数据库优化中占有一个非常大的比例，一个好的索引的设计，可以让你的效率提高几十甚至几百倍，在这里将带你一步步揭开他的神秘面纱。 1.1 什么是索引？ SQL索引有两种，聚集索引和非聚集索引，索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能，加快数据的查询速度与减少系统的响应时间下面举两个简单的例子：图书馆的例子：一个图书馆那么多书，怎么管理呢？建立一个字母开头的目录，例如：a开头的书，在第一排，b开头的在第二排，这样在找什么书就好说了，这个就是一个聚集索引，可是很多人借书找某某作者的，不知道书名怎么办？图书管理员在写一个目录，某某作者的书分别在第几排，第几排，这就是一个非聚集索引字典的例子：字典前面的目录，可以按照拼音和部首去查询，我们想查询一个字，只需要根据拼音或者部首去查询，就可以快速的定位到这个汉字了，这个就是索引的好处，拼音查询法就是聚集索引，部首查询就是一个非聚集索引. 看了上面的例子，下面的一句话大家就很容易理解了：聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续。就像字段，聚集索引是连续的，a后面肯定是b，非聚集索引就不连续了，就像图书馆的某个作者的书，有可能在第1个货架上和第10个货架上。还有一个小知识点就是：聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。 1.2 索引的存储机制首先，无索引的表，查询时，是按照顺序存续的方法扫描每个记录来查找符合条件的记录，这样效率十分低下,举个例子，如果我们将字典的汉字随即打乱，没有前面的按照拼音或者部首查询，那么我们想找一个字，按照顺序的方式去一页页的找，这样效率有多底，大家可以想象。聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，其实理解起来非常简单，还是举字典的例子：如果按照拼音查询，那么都是从a-z的，是具有连续性的，a后面就是b，b后面就是c，聚集索引就是这样的，他是和表的物理排列顺序是一样的，例如有id为聚集索引，那么1后面肯定是2,2后面肯定是3，所以说这样的搜索顺序的就是聚集索引。非聚集索引就和按照部首查询是一样是，可能按照偏房查询的时候，根据偏旁‘弓’字旁，索引出两个汉字，张和弘，但是这两个其实一个在100页，一个在1000页，（这里只是举个例子），他们的索引顺序和数据库表的排列顺序是不一样的，这个样的就是非聚集索引。原理明白了，那他们是怎么存储的呢？在这里简单的说一下，聚集索引就是在数据库被开辟一个物理空间存放他的排列的值，例如1-100，所以当插入数据时，他会重新排列整个整个物理空间，而非聚集索引其实可以看作是一个含有聚集索引的表，他只仅包含原表中非聚集索引的列和指向实际物理表的指针。他只记录一个指针，其实就有点和堆栈差不多的感觉了

MS_SQL_Server_数据库性能优化方法总结

1.列出数据库服务器、Web服务器的基本的硬件配置，如CPU、内存等。 2.检查数据库服务器是否真正启用了AWE内存。 (1) 启用AWE：数据库服务器检查C:\boot.ini文件,需要配置"/PAE"(*重启电脑才能生效),如下： [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Windows Server 2003, Enterprise" /noexecute=optout /fastdetect /PAE (2) 开启sql server 服务用户的，内存中锁定页面权限 (*重启电脑才能生效)在“服务管理”中查看 SQL SERVER 服务登录账户，默认是本地系统帐户（System）。然后在运行 gpedit.msc ，选择计算机配置->windows 设置->安全设置->本地策略->用户权限分配->内存中锁定页面。添加SQL SERVER服务的登录用户到里面去。 (3)启用数据库AWE内存，以服务器8G内存为例，一般设置如下，最小2G，最大6G(重启SQL SERVER服务即可)： (4)跟踪数据库性能“Total Server Memory ”的使用情况，看看数据库真正使用的内存，越接近为数据库分配的最大内存越好。或使用如下语句，查询数据库的内存使用情况： use master go select * from sysperfinfo where counter_name like '%Total Server Memory(KB)%' go 3.Web服务器监控项：

浅谈MySQL索引分析和优化

MySQL索引分析和优化列：

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 table：这是表的名字。 type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明： “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。” 在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 possible_keys：可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。 Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname 占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。索引的缺点到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。