mysql優(yōu)化工具 mysql主從復(fù)制的原理

本篇文章給大家談?wù)刴ysql優(yōu)化工具，以及mysql主從復(fù)制的原理對應(yīng)的知識點(diǎn)，文章可能有點(diǎn)長，但是希望大家可以閱讀完，增長自己的知識，最重要的是希望對各位有所幫助，可以解決了您的問題，不要忘了收藏本站喔。

mysql的groupby怎么優(yōu)化

在某些情況中，MySQL能夠做得更好，通過索引訪問而不用創(chuàng)建臨時表。GROUPBY使用索引的最重要的前提條件是所有GROUPBY列引用同一索引的屬性，并且索引按順序保存(例如，這是B-樹索引，而不是HASH索引)。是否用索引訪問來代替臨時表的使用還取決于在查詢中使用了哪部分索引、為該部分指定的條件，以及選擇的累積函數(shù)。有兩種方法可以通過索引優(yōu)化GROUPBY語句：

1，組合操作結(jié)合所有范圍判斷式使用(如果有)。

2，首先執(zhí)行范圍掃描，然后組合結(jié)果元組。

mysql多表join怎么優(yōu)化

在MySQL中，多表聯(lián)接（JOIN）的性能優(yōu)化可以通過以下幾個方面來考慮：

1.索引優(yōu)化：確保參與聯(lián)接的列上有合適的索引。通過為聯(lián)接列創(chuàng)建索引，可以提高聯(lián)接的效率。可以使用`EXPLAIN`語句來分析查詢計劃，找到潛在的索引缺失或者性能差的索引。

2.使用合適的JOIN類型：根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的JOIN類型。常見的JOIN類型有INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和FULLJOIN等。根據(jù)表之間的關(guān)系以及查詢需要的結(jié)果，選擇合適的JOIN類型可以減小計算的復(fù)雜度。

3.避免多余的列：在聯(lián)接查詢時，只選擇需要的列，避免選擇無用的列。這可以減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的成本，提高查詢的效率。

4.分段查詢：如果聯(lián)接的表很大，可以考慮將查詢分成多個子查詢，分別對每個子查詢單獨(dú)進(jìn)行聯(lián)接操作，然后再進(jìn)行匯總。這樣可以減少一次查詢涉及的數(shù)據(jù)量和聯(lián)接的復(fù)雜度。

5.使用臨時表：根據(jù)實(shí)際情況，可以考慮使用內(nèi)存表或者臨時表來存儲中間結(jié)果，減少磁盤IO操作，提高聯(lián)接的效率。

6.適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展硬件資源：如果聯(lián)接表的數(shù)據(jù)量較大，可以考慮增加服務(wù)器的內(nèi)存、CPU等硬件資源，以提高并發(fā)執(zhí)行能力和速度。

需要根據(jù)具體的查詢和數(shù)據(jù)情況進(jìn)行優(yōu)化選擇，可以結(jié)合使用MySQL的查詢分析工具如`EXPLAIN`來定位和解決潛在的性能問題。同時，可以對表的結(jié)構(gòu)和索引進(jìn)行優(yōu)化，以適應(yīng)查詢需求。

mysql數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)量很大的表，有什么優(yōu)化方案么

個人的觀點(diǎn)，這種大表的優(yōu)化，不一定上來就要分庫分表，因?yàn)楸硪坏┍徊鸱郑_發(fā)、運(yùn)維的復(fù)雜度會直線上升，而大多數(shù)公司是欠缺這種能力的。所以MySQL中幾百萬甚至小幾千萬的表，先考慮做單表的優(yōu)化。

單表優(yōu)化

單表優(yōu)化可以從這幾個角度出發(fā)：

表分區(qū)：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分區(qū)表需要在建表的需要加上分區(qū)參數(shù)，用戶需要在建表的時候加上分區(qū)參數(shù)；分區(qū)表底層由多個物理子表組成，但是對于代碼來說，分區(qū)表是透明的；SQL中的條件中最好能帶上分區(qū)條件的列，這樣可以定位到少量的分區(qū)上，否則就會掃描全部分區(qū)。

讀寫分離：最常用的優(yōu)化手段，寫主庫讀從庫；

增加緩存：主要的思想就是減少對數(shù)據(jù)庫的訪問，緩存可以在整個架構(gòu)中的很多地方，比如：數(shù)據(jù)庫本身有就緩存，客戶端緩存，數(shù)據(jù)庫訪問層對SQL語句的緩存，應(yīng)用程序內(nèi)的緩存，第三方緩存（如Redis等）；

字段設(shè)計：單表不要有太多字段；VARCHAR的長度盡量只分配真正需要的空間；盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通過設(shè)置默認(rèn)值解決。

索引優(yōu)化：索引不是越多越好，針對性地建立索引，索引會加速查詢，但是對新增、修改、刪除會造成一定的影響；值域很少的字段不適合建索引；盡量不用UNIQUE，不要設(shè)置外鍵，由程序保證；

SQL優(yōu)化：盡量使用索引，也要保證不要因?yàn)殄e誤的寫法導(dǎo)致索引失效；比如：避免前導(dǎo)模糊查詢，避免隱式轉(zhuǎn)換，避免等號左邊做函數(shù)運(yùn)算，in中的元素不宜過多等等；

NoSQL：有一些場景，可以拋棄MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，擁抱NoSQL；比如：統(tǒng)計類、日志類、弱結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)；事務(wù)要求低的場景。

表拆分

數(shù)據(jù)量進(jìn)一步增大的時候，就不得不考慮表拆分的問題了：

垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一個字段較多的表，拆分成多個字段較少的表；上文中也說過單表的字段不宜過多，如果初期的表結(jié)構(gòu)設(shè)計的就很好，就不會有垂直拆分的問題了；一般來說，MySQL單表的字段最好不要超過二三十個。

水平拆分：就是我們常說的分庫分表了；分表，解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但是畢竟還在同一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，所以IO、CPU、網(wǎng)絡(luò)方面的壓力，并不會得到徹底的緩解，這個可以通過分庫來解決。水平拆分優(yōu)點(diǎn)很明顯，可以利用多臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源，提高了系統(tǒng)的負(fù)載能力；缺點(diǎn)是邏輯會變得復(fù)雜，跨節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性能差，維護(hù)難度大（特別是擴(kuò)容的時候）。

希望我的回答，能夠幫助到你！我將持續(xù)分享Java開發(fā)、架構(gòu)設(shè)計、程序員職業(yè)發(fā)展等方面的見解，希望能得到你的關(guān)注。

MySQL5.6基本優(yōu)化配置

因?yàn)镸ySQL5.6版本需要指定配置路徑

mysqld--installMySQL--defaults-file=D:/Mysql/my.ini

如何優(yōu)化MySQL千萬級大表

概述

使用阿里云rdsforMySQL數(shù)據(jù)庫（就是MySQL5.6版本），有個用戶上網(wǎng)記錄表6個月的數(shù)據(jù)量近2000萬，保留最近一年的數(shù)據(jù)量達(dá)到4000萬，查詢速度極慢，日常卡死，嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)。

老系統(tǒng)，當(dāng)時設(shè)計系統(tǒng)的人大概是大學(xué)沒畢業(yè)，表設(shè)計和SQL語句寫的不僅僅是垃圾，簡直無法直視。原開發(fā)人員都已離職，到我來維護(hù)，這就是傳說中的維護(hù)不了就跑路，然后我就是掉坑的那個！！！

方案概述

方案一：優(yōu)化現(xiàn)有MySQL數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點(diǎn)：不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)，源程序不需要修改代碼，成本最低。缺點(diǎn)：有優(yōu)化瓶頸，數(shù)據(jù)量過億就玩完了。

方案二：升級數(shù)據(jù)庫類型，換一種100%兼容MySQL的數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點(diǎn)：不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)，源程序不需要修改代碼，你幾乎不需要做任何操作就能提升數(shù)據(jù)庫性能，缺點(diǎn)：多花錢。

方案三：一步到位，大數(shù)據(jù)解決方案，更換newSQL/noSQL數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點(diǎn)：沒有數(shù)據(jù)容量瓶頸，缺點(diǎn)：需要修改源程序代碼，影響業(yè)務(wù)，總成本最高。

優(yōu)化現(xiàn)有MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計

表字段避免null值出現(xiàn)，null值很難查詢優(yōu)化且占用額外的索引空間，推薦默認(rèn)數(shù)字0代替null。

盡量使用INT而非BIGINT，如果非負(fù)則加上UNSIGNED（這樣數(shù)值容量會擴(kuò)大一倍），當(dāng)然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME。

單表不要有太多字段，建議在20以內(nèi)。

用整型來存IP。

索引并不是越多越好，要根據(jù)查詢有針對性的創(chuàng)建，考慮在WHERE和ORDERBY命令上涉及的列建立索引，可根據(jù)EXPLAIN來查看是否用了索引還是全表掃描。

應(yīng)盡量避免在WHERE子句中對字段進(jìn)行NULL值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

值分布很稀少的字段不適合建索引，例如"性別"這種只有兩三個值的字段。

字符字段最好不要做主鍵。

不用外鍵，由程序保證約束。

盡量不用UNIQUE，由程序保證約束。

使用多列索引時注意順序和查詢條件保持一致，同時刪除不必要的單列索引。

使用可存下數(shù)據(jù)的最小的數(shù)據(jù)類型，整型<date,time<char,varchar<blob*

使用簡單的數(shù)據(jù)類型，整型比字符處理開銷更小，因?yàn)樽址谋容^更復(fù)雜。如，int類型存儲時間類型，bigint類型轉(zhuǎn)ip函數(shù)。

使用合理的字段屬性長度，固定長度的表會更快。使用enum、char而不是varchar。

盡可能使用notnull定義字段。

盡量少用text，非用不可最好分表。

查詢頻繁的列，在where，groupby，orderby，on從句中出現(xiàn)的列。

where條件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及l(fā)ike字符串+通配符（%）出現(xiàn)的列。

長度小的列，索引字段越小越好，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫的存儲單位是頁，一頁中能存下的數(shù)據(jù)越多越好。

離散度大（不同的值多）的列，放在聯(lián)合索引前面。查看離散度，通過統(tǒng)計不同的列值來實(shí)現(xiàn)，count越大，離散程度越高。

SQL編寫

使用limit對查詢結(jié)果的記錄進(jìn)行限定。

避免select*，將需要查找的字段列出來。

使用連接（join）來代替子查詢。

拆分大的delete或insert語句。

可通過開啟慢查詢?nèi)罩緛碚页鲚^慢的SQL。

不做列運(yùn)算：SELECTidWHEREage+1=10，任何對列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫教程函數(shù)、計算表達(dá)式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

SQL語句盡可能簡單：一條SQL只能在一個cpu運(yùn)算；大語句拆小語句，減少鎖時間；一條大SQL可以堵死整個庫。

OR改寫成IN：OR的效率是n級別，IN的效率是log(n)級別，in的個數(shù)建議控制在200以內(nèi)。

不用函數(shù)和觸發(fā)器，在應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)。

避免%xxx式查詢。

少用JOIN。

使用同類型進(jìn)行比較，比如用'123'和'123'比，123和123比。

盡量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

對于連續(xù)數(shù)值，使用BETWEEN不用IN：SELECTidFROMtWHEREnumBETWEEN1AND5。

列表數(shù)據(jù)不要拿全表，要使用LIMIT來分頁，每頁數(shù)量也不要太大。

分區(qū)

分區(qū)表的數(shù)據(jù)更容易維護(hù)，可以通過清楚整個分區(qū)批量刪除大量數(shù)據(jù)，也可以增加新的分區(qū)來支持新插入的數(shù)據(jù)。另外，還可以對一個獨(dú)立分區(qū)進(jìn)行優(yōu)化、檢查、修復(fù)等操作。

部分查詢能夠從查詢條件確定只落在少數(shù)分區(qū)上，速度會很快。

分區(qū)表的數(shù)據(jù)還可以分布在不同的物理設(shè)備上，從而搞笑利用多個硬件設(shè)備。

可以使用分區(qū)表賴避免某些特殊瓶頸，例如InnoDB單個索引的互斥訪問、ext3文件系統(tǒng)的inode鎖競爭。

可以備份和恢復(fù)單個分區(qū)。

一個表最多只能有1024個分區(qū)。

如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列，那么所有主鍵列和唯一索引列都必須包含進(jìn)來。NULL值會使分區(qū)過濾無效。

所有分區(qū)必須使用相同的存儲引擎。

分表

分表就是把一張大表，按照如上過程都優(yōu)化了，還是查詢卡死，那就把這個表分成多張表，把一次查詢分成多次查詢，然后把結(jié)果組合返回給用戶。

分表分為垂直拆分和水平拆分，通常以某個字段做拆分項(xiàng)。比如以id字段拆分為100張表：表名為tableName_id%100。

但：分表需要修改源程序代碼，會給開發(fā)帶來大量工作，極大的增加了開發(fā)成本，故：只適合在開發(fā)初期就考慮到了大量數(shù)據(jù)存在，做好了分表處理，不適合應(yīng)用上線了再做修改，成本太高！！！而且選擇這個方案，都不如選擇我提供的第二第三個方案的成本低！故不建議采用。

分庫升級數(shù)據(jù)庫

開源數(shù)據(jù)庫會帶來大量的運(yùn)維成本且其工業(yè)品質(zhì)和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必須自建數(shù)據(jù)庫，那么選擇該類型產(chǎn)品。如tiDBpingcap/tidb，CubridOpenSourceDatabaseWithEnterpriseFeatures。

阿里云POLARDB，POLARDB是阿里云自研的下一代關(guān)系型分布式云原生數(shù)據(jù)庫，100%兼容MySQL，存儲容量最高可達(dá)100T，性能最高提升至MySQL的6倍。POLARDB既融合了商業(yè)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定、可靠、高性能的特征，又具有開源數(shù)據(jù)庫簡單、可擴(kuò)展、持續(xù)迭代的優(yōu)勢，而成本只需商用數(shù)據(jù)庫的1/10。

阿里云OcenanBase，淘寶使用的，扛得住雙十一，性能卓著，但是在公測中，我無法嘗試，但值得期待。

阿里云HybridDBforMySQL(原PetaData)，云數(shù)據(jù)庫HybridDBforMySQL（原名PetaData）是同時支持海量數(shù)據(jù)在線事務(wù)（OLTP）和在線分析（OLAP）的HTAP（HybridTransaction/AnalyticalProcessing）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

騰訊云DCDB，DCDB又名TDSQL，一種兼容MySQL協(xié)議和語法，支持自動水平拆分的高性能分布式數(shù)據(jù)庫——即業(yè)務(wù)顯示為完整的邏輯表，數(shù)據(jù)卻均勻的拆分到多個分片中；每個分片默認(rèn)采用主備架構(gòu)，提供災(zāi)備、恢復(fù)、監(jiān)控、不停機(jī)擴(kuò)容等全套解決方案，適用于TB或PB級的海量數(shù)據(jù)場景。

hadoop家族。hbase/hive懟上就是了。但是有很高的運(yùn)維成本，一般公司是玩不起的，沒十萬投入是不會有很好的產(chǎn)出的！

我選擇了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超級舒服，按量付費(fèi)，成本極低。

MaxCompute可以理解為開源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python腳本/shell腳本等方式操作數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以表格的形式展現(xiàn)，以分布式方式存儲，采用定時任務(wù)和批處理的方式處理數(shù)據(jù)。DataWorks提供了一種工作流的方式管理你的數(shù)據(jù)處理任務(wù)和調(diào)度監(jiān)控。

當(dāng)然你也可以選擇阿里云hbase等其他產(chǎn)品，我這里主要是離線處理，故選擇MaxCompute，基本都是圖形界面操作，大概寫了300行SQL，費(fèi)用不超過100塊錢就解決了數(shù)據(jù)處理問題。

mysql優(yōu)化連接數(shù)防止訪問量過高的方法

這個要看你的這些網(wǎng)站的流量，以及程序?qū)?shù)據(jù)庫的負(fù)載大小所決定，如果程序?qū)懙暮芎茫琒QL語句注意優(yōu)化，并且有緩存的話，一般情況下，不會有什么問題，當(dāng)然還是要取決于你服務(wù)器的配置如何，總之不是說單方面可以確定是不是會出問題。

如果出現(xiàn)問題，比如數(shù)據(jù)庫負(fù)載過高，那么其它網(wǎng)站肯定會受影響，那就是訪問慢，或報連接數(shù)過多，或無法接數(shù)據(jù)庫。

文章到此結(jié)束，如果本次分享的mysql優(yōu)化工具和mysql主從復(fù)制的原理的問題解決了您的問題，那么我們由衷的感到高興！