mysql優化工具 mysql主從復制的原理

本篇文章給大家談談mysql優化工具，以及mysql主從復制的原理對應的知識點，文章可能有點長，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怎么優化

在某些情況中，MySQL能夠做得更好，通過索引訪問而不用創建臨時表。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。有兩種方法可以通過索引優化GROUPBY語句：

1，組合操作結合所有范圍判斷式使用(如果有)。

2，首先執行范圍掃描，然后組合結果元組。

mysql多表join怎么優化

在MySQL中，多表聯接（JOIN）的性能優化可以通過以下幾個方面來考慮：

1.索引優化：確保參與聯接的列上有合適的索引。通過為聯接列創建索引，可以提高聯接的效率。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：根據實際需求選擇合適的JOIN類型。常見的JOIN類型有INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和FULLJOIN等。根據表之間的關系以及查詢需要的結果，選擇合適的JOIN類型可以減小計算的復雜度。

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

4.分段查詢：如果聯接的表很大，可以考慮將查詢分成多個子查詢，分別對每個子查詢單獨進行聯接操作，然后再進行匯總。這樣可以減少一次查詢涉及的數據量和聯接的復雜度。

5.使用臨時表：根據實際情況，可以考慮使用內存表或者臨時表來存儲中間結果，減少磁盤IO操作，提高聯接的效率。

6.適當的擴展硬件資源：如果聯接表的數據量較大，可以考慮增加服務器的內存、CPU等硬件資源，以提高并發執行能力和速度。

需要根據具體的查詢和數據情況進行優化選擇，可以結合使用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，可以對表的結構和索引進行優化，以適應查詢需求。

mysql數據庫中，數據量很大的表，有什么優化方案么

個人的觀點，這種大表的優化，不一定上來就要分庫分表，因為表一旦被拆分，開發、運維的復雜度會直線上升，而大多數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，先考慮做單表的優化。

單表優化可以從這幾個角度出發：

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

讀寫分離：最常用的優化手段，寫主庫讀從庫；

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

字段設計：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，可以通過設置默認值解決。

索引優化：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，不要設置外鍵，由程序保證；

SQL優化：盡量使用索引，也要保證不要因為錯誤的寫法導致索引失效；比如：避免前導模糊查詢，避免隱式轉換，避免等號左邊做函數運算，in中的元素不宜過多等等；

NoSQL：有一些場景，可以拋棄MySQL等關系型數據庫，擁抱NoSQL；比如：統計類、日志類、弱結構化的數據；事務要求低的場景。

數據量進一步增大的時候，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，如果初期的表結構設計的就很好，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，解決了單表數據過大的問題，但是畢竟還在同一臺數據庫服務器上，所以IO、CPU、網絡方面的壓力，并不會得到徹底的緩解，這個可以通過分庫來解決。水平拆分優點很明顯，可以利用多臺數據庫服務器的資源，提高了系統的負載能力；缺點是邏輯會變得復雜，跨節點的數據關聯性能差，維護難度大（特別是擴容的時候）。

MySQL5.6基本優化配置

因為MySQL5.6版本需要指定配置路徑

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

如何優化MySQL千萬級大表

概述

使用阿里云rdsforMySQL數據庫（就是MySQL5.6版本），有個用戶上網記錄表6個月的數據量近2000萬，保留最近一年的數據量達到4000萬，查詢速度極慢，日常卡死，嚴重影響業務。

老系統，當時設計系統的人大概是大學沒畢業，表設計和SQL語句寫的不僅僅是垃圾，簡直無法直視。原開發人員都已離職，到我來維護，這就是傳說中的維護不了就跑路，然后我就是掉坑的那個！！！

方案概述

方案一：優化現有MySQL數據庫。優點：不影響現有業務，源程序不需要修改代碼，成本最低。缺點：有優化瓶頸，數據量過億就玩完了。

方案二：升級數據庫類型，換一種100%兼容MySQL的數據庫。優點：不影響現有業務，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據庫性能，缺點：多花錢。

方案三：一步到位，大數據解決方案，更換newSQL/noSQL數據庫。優點：沒有數據容量瓶頸，缺點：需要修改源程序代碼，影響業務，總成本最高。

優化現有MySQL數據庫數據庫設計

表字段避免null值出現，null值很難查詢優化且占用額外的索引空間，推薦默認數字0代替null。

盡量使用INT而非BIGINT，如果非負則加上UNSIGNED（這樣數值容量會擴大一倍），當然能使用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。

用整型來存IP。

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

應盡量避免在WHERE子句中對字段進行NULL值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

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。

使用可存下數據的最小的數據類型，整型<date,time<char,varchar<blob*

使用簡單的數據類型，整型比字符處理開銷更小，因為字符串的比較更復雜。如，int類型存儲時間類型，bigint類型轉ip函數。

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從句中出現的列。

where條件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like字符串+通配符（%）出現的列。

長度小的列，索引字段越小越好，因為數據庫的存儲單位是頁，一頁中能存下的數據越多越好。

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

SQL編寫

使用limit對查詢結果的記錄進行限定。

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。

可通過開啟慢查詢日志來找出較慢的SQL。

不做列運算：SELECTidWHEREage+1=10，任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數據庫教程函數、計算表達式等等，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的個數建議控制在200以內。

不用函數和觸發器，在應用程序實現。

避免%xxx式查詢。

少用JOIN。

使用同類型進行比較，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行全表掃描。

對于連續數值，使用BETWEEN不用IN：SELECTidFROMtWHEREnumBETWEEN1AND5。

列表數據不要拿全表，要使用LIMIT來分頁，每頁數量也不要太大。

分區

分區表的數據更容易維護，可以通過清楚整個分區批量刪除大量數據，也可以增加新的分區來支持新插入的數據。另外，還可以對一個獨立分區進行優化、檢查、修復等操作。

部分查詢能夠從查詢條件確定只落在少數分區上，速度會很快。

分區表的數據還可以分布在不同的物理設備上，從而搞笑利用多個硬件設備。

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

可以備份和恢復單個分區。

一個表最多只能有1024個分區。

如果分區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來。NULL值會使分區過濾無效。

所有分區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。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，會給開發帶來大量工作，極大的增加了開發成本，故：只適合在開發初期就考慮到了大量數據存在，做好了分表處理，不適合應用上線了再做修改，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。

分庫升級數據庫

開源數據庫會帶來大量的運維成本且其工業品質和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必須自建數據庫，那么選擇該類型產品。如tiDBpingcap/tidb，CubridOpenSourceDatabaseWithEnterpriseFeatures。

阿里云POLARDB，POLARDB是阿里云自研的下一代關系型分布式云原生數據庫，100%兼容MySQL，存儲容量最高可達100T，性能最高提升至MySQL的6倍。POLARDB既融合了商業數據庫穩定、可靠、高性能的特征，又具有開源數據庫簡單、可擴展、持續迭代的優勢，而成本只需商用數據庫的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)，云數據庫HybridDBforMySQL（原名PetaData）是同時支持海量數據在線事務（OLTP）和在線分析（OLAP）的HTAP（HybridTransaction/AnalyticalProcessing）關系型數據庫。

騰訊云DCDB，DCDB又名TDSQL，一種兼容MySQL協議和語法，支持自動水平拆分的高性能分布式數據庫——即業務顯示為完整的邏輯表，數據卻均勻的拆分到多個分片中；每個分片默認采用主備架構，提供災備、恢復、監控、不停機擴容等全套解決方案，適用于TB或PB級的海量數據場景。

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

我選擇了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超級舒服，按量付費，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腳本等方式操作數據，數據以表格的形式展現，以分布式方式存儲，采用定時任務和批處理的方式處理數據。DataWorks提供了一種工作流的方式管理你的數據處理任務和調度監控。

當然你也可以選擇阿里云hbase等其他產品，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，費用不超過100塊錢就解決了數據處理問題。

mysql優化連接數防止訪問量過高的方法

這個要看你的這些網站的流量，以及程序對數據庫的負載大小所決定，如果程序寫的很好，SQL語句注意優化，并且有緩存的話，一般情況下，不會有什么問題，當然還是要取決于你服務器的配置如何，總之不是說單方面可以確定是不是會出問題。

如果出現問題，比如數據庫負載過高，那么其它網站肯定會受影響，那就是訪問慢，或報連接數過多，或無法接數據庫。

文章到此結束，如果本次分享的mysql優化工具和mysql主從復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！