- 浏览: 47153 次
- 性别:
文章分类
- 全部博客 (103)
- 一致性哈希算法 (1)
- 云计算 (2)
- Cassandra学习 (2)
- Java网络通信与笔记 (14)
- ZooKeeper学习 (1)
- HBase学习 (1)
- Sqoop学习 (1)
- Java网页开发之 (2)
- Java网络通信框架 (5)
- (memcached)分布式内存对象缓存系统 (1)
- Redis学习 (5)
- Shell学习 (14)
- Linux学习 (10)
- MySQL优化 (17)
- C++ (7)
- HTML5 (5)
- Android学习 (5)
- 网络 (2)
- Node.js (1)
- D3.js (1)
- R语言学习 (3)
- Spark (1)
- CAN协议 (2)
- 解决方案 (0)
最新评论
优化表的数据类型
表需要使用何种数据类型,是需要根据应用来判断的。虽然应用设计的时候需要考虑字段的长度留有一定的冗余,但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余,这样即浪费存储也浪费内存。
我们可以使用PROCEDURE ANALYSE()对当前已有应用的表类型的判断,该函数可以对数据表中的列的数据类型提出优化建议,可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化。语法:
SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE();
SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE(16,256);
输出的每一列信息都会对数据表中的列的数据类型提出优化建议。第二个例子告诉PROCEDURE ANALYSE()不要为那些包含的值多于16个或者256字节的ENUM类型提出建议。如果没有这样的限制,输出信息可能很长;ENUM定义通常很难阅读。
在对字段类型进行优化时,可以根据统计信息并结合应用的实际情况对其进行优化。
通过拆分,提高表的访问效率
这里我们所说的拆分,主要是针对Myisam类型的表,拆分的方法可以分成两种情况:
1) 纵向拆分:
纵向拆分是只按照应用访问的频度,将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个表,经常访问的字段尽量是定长的,这样可以有效的提高表的查询和更新的效率。
2) 横向拆分:
横向拆分是指按照应用的情况,有目的的将数据横向拆分成几个表或者通过分区分到多个分区中,这样可以有效的避免Myisam表的读取和更新导致的锁问题。
逆规范化
数据库德规范化设计强调数据的独立性,数据应该尽可能少地冗余,因为存在过多的冗余数据,这就意味着要占用了更多的物理空间,同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题。
但是对于查询操作很多的应用,一次查询可能需要访问多表进行,如果通过冗余纪录在相同表中,更新的代价增加不多,但是查询操作效率可以有明显提高,这种情况就可以考虑通过冗余数据来提高效率。
使用冗余统计表
使用create temporary table语法,它是基于session的表,表的数据保存在内存里面,当session断掉后,表自然消除。
对于大表的统计分析,如果统计的数据量不大,利用insert, select将数据移到临时表中比直接在大表上做统计要效率更高。
选择更合适的表类型
1、如果应用出现比较严重的锁冲突,请考虑是否更改存储引擎到innodb,行锁机制可以有效的减少锁冲突的出现。
2、如果应用查询操作很多,且对事务完整性要求不严格,则可以考虑使用Myisam存储引擎。
表需要使用何种数据类型,是需要根据应用来判断的。虽然应用设计的时候需要考虑字段的长度留有一定的冗余,但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余,这样即浪费存储也浪费内存。
我们可以使用PROCEDURE ANALYSE()对当前已有应用的表类型的判断,该函数可以对数据表中的列的数据类型提出优化建议,可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化。语法:
SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE();
SELECT * FROM tbl_name PROCEDURE ANALYSE(16,256);
输出的每一列信息都会对数据表中的列的数据类型提出优化建议。第二个例子告诉PROCEDURE ANALYSE()不要为那些包含的值多于16个或者256字节的ENUM类型提出建议。如果没有这样的限制,输出信息可能很长;ENUM定义通常很难阅读。
在对字段类型进行优化时,可以根据统计信息并结合应用的实际情况对其进行优化。
通过拆分,提高表的访问效率
这里我们所说的拆分,主要是针对Myisam类型的表,拆分的方法可以分成两种情况:
1) 纵向拆分:
纵向拆分是只按照应用访问的频度,将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个表,经常访问的字段尽量是定长的,这样可以有效的提高表的查询和更新的效率。
2) 横向拆分:
横向拆分是指按照应用的情况,有目的的将数据横向拆分成几个表或者通过分区分到多个分区中,这样可以有效的避免Myisam表的读取和更新导致的锁问题。
逆规范化
数据库德规范化设计强调数据的独立性,数据应该尽可能少地冗余,因为存在过多的冗余数据,这就意味着要占用了更多的物理空间,同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题。
但是对于查询操作很多的应用,一次查询可能需要访问多表进行,如果通过冗余纪录在相同表中,更新的代价增加不多,但是查询操作效率可以有明显提高,这种情况就可以考虑通过冗余数据来提高效率。
使用冗余统计表
使用create temporary table语法,它是基于session的表,表的数据保存在内存里面,当session断掉后,表自然消除。
对于大表的统计分析,如果统计的数据量不大,利用insert, select将数据移到临时表中比直接在大表上做统计要效率更高。
选择更合适的表类型
1、如果应用出现比较严重的锁冲突,请考虑是否更改存储引擎到innodb,行锁机制可以有效的减少锁冲突的出现。
2、如果应用查询操作很多,且对事务完整性要求不严格,则可以考虑使用Myisam存储引擎。
发表评论
-
基于Hash算法的Mysql分表处理
2015-10-29 00:58 560下面为您介绍的Mysql ... -
数据库中表散列
2015-10-29 00:52 561数据库中的散列法 ... -
mysql大数据高并发处理
2015-10-26 22:00 402一、数据库结构的设计 ... -
优化SQL查询:如何写出高性能SQL语句
2015-10-17 17:41 419优化SQL查询:如何写出高性能SQL语句 这个问题 ... -
MySqL性能优化
2015-09-06 21:26 0I 硬件配置优化 Ø CPU选择:多核 ... -
Mysq日志管理(错误日志、查询日志、慢查询日志)
2015-09-06 21:01 0错误日志 记录内容:包含了当mysqld启动和停止时,以及服 ... -
MySql均衡负载
2015-09-06 21:01 01) 利用mysql 复制分流查询操作 利用mysql的主从复 ... -
如何减少对Mysql的访问以优化SQL语句
2015-09-06 21:00 0避免对同一数据做重复 ... -
使用mysql连接池提高性能
2015-09-06 20:59 0对于访问数据库来说,建立连接的代价比较昂贵,因此,我们有必要建 ... -
Mysql锁的优化
2015-09-06 20:59 0获取锁等待情况 可以 ... -
调整Mysql中insert、update、delete的顺序来以提高效率
2015-09-26 22:26 586MySQL还允许改变语句调度的优先级,它可以使来自多个客户端的 ... -
Mysql join语句的优化
2015-09-26 22:25 315Mysql4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SEL ... -
Mysql order by语句的优化
2015-09-19 11:56 379在某些情况中,MySQL可以使用一个索引来满足ORDER BY ... -
Mysql group by语句的优化
2015-09-13 16:01 362默认情况下,MySQL排序所有GROUP BY col1, c ... -
Mysql insert语句的优化
2015-09-08 22:59 3261) 如果你同时从同一客户插入很多行,使用多个值表的INSER ... -
Mysql大量插入数据时SQL语句的优化
2015-09-11 22:00 4431) 对于Myisam类型的表,可以通过以下方式快速的导入大量 ... -
Mysql索引优化教程
2015-09-08 22:59 396索引的存储分类 myisam表的数据文件和索引文件是自动分开 ... -
Mysql下优化SQL的一般步骤
2015-09-07 11:50 325通过show status和应用特点了解各种SQL的执行频率 ... -
Mysql SQL Mode详解
2015-09-07 11:50 443Mysql SQL Mode简介 MySQL服务器能够工作在 ... -
Mysql使用SQL的安全问题,Mysql防止SQL注入
2015-09-07 11:50 387SQL注入简述 SQL Injection ...
相关推荐
出发点 比如,现在有这么一个问题,常见的一个面试题: ... 追溯到数据表的设计,sql查询语句的调优,并且需要考虑到这种大表的数据插入时候的注意事项,数据分页及未来数据表管理时可能遇见的问
mysql
MySQL海量数据查询优化策略,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...
MySQL数据查询优化,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
45-MySQL单表2000万数据查询慢解决方案1
MYSQL在大量数据高并发时如果设计不当,由于性能问题,会导致卡顿,时延较大影响,本文介绍MYSQL的一些优化方法和案例,帮助解决并发中遇到的问题。
1. SQL优化 1 1.1. 优化实战 1 1.1.1. 策略1.尽量全值匹配 1 1.1.2. 策略2.最佳左前缀法则 2 1.1.3. 策略3.不在索引列上做任何操作 2 1.1.4. 策略4.范围条件放最后 3 1.1.5. 策略5.覆盖索引尽量用 3 1.1.6. 策略6.不...
15. 优化表 16. MYSQL如何次存储数据 17. MYSQL表类型 18. MYSQL行类型(专指IASM/MYIASM表) 19. MYSQL缓存 20. MYSQL表高速缓存工作原理 21. MYSQL扩展/优化-提供更快的速度 22. MYSQL何时使用索引 23. ...
Mysql百万级数据优化方案
Mysql千万级别数据优化方案
MySQL介绍、架构、什么优化、查询优化、索引使用、存储优化、数据库结构优化、硬件优化、MySQL缓存、MySQL服务器参数
Mysql 百万级数据优化资料
mysql海量数据存储与优化
本文实例讲述了mysql优化小技巧之去除重复项实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 说到这个去重,脑仁不禁得一疼,尤其是出具量比较大的时候。毕竟咱不是专业的DB,所以嘞,只能自己弄一下适合自己去重方法了...
正对mysql,单个表数据量过大的优化方案,与高性能的表设计规范,提供数据库tps。希望对大家有帮助
mysql数据优化详介绍:使用连接来代替子查询,使用联合来代替手动创建临时表,事物,使用外键等等
Mysql 执行优化 2 认识数据索引 2 为什么使用数据索引能提高效率 2 如何理解数据索引的结构 2 优化实战范例 3 认识影响结果集 4 影响结果集的获取 4 影响结果集的解读 4 常见案例及优化思路 5 理解执行状态 7 常见...
Mysql表索引优化与底层数据结构深入剖析
持续写入,避免瞬间压力 超长text/blob进行垂直拆分,并先行压缩 冷热数据进行水平拆分,LRU原则 快速更新大数据表禁止直接运行count(*)统计 MySQL数据库设计、优化全文共24页,当前为第3页。 规范 基础规范 单表行...
Mysql数据库的优化技术 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)...