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1、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
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2、利用表分区:这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
3、\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
4、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,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时会 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。
5、如慢尝试更换网线。网络连接速度正常,则尝试更换调用的驱动包,重新下一个或换一个版本。mysql支持几十万的数据,响应速度应该是毫秒级的。看了下你的语句,不要用IN了,改INNER JOIN吧,套那么多层IN,肯定没效率。
1、通过查询日志\x0d\x0a(1)、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,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时会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、我们搭建一个 MySQL 7 的环境,此处省略搭建步骤。写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:执行一下脚本:现在执行以下 SQL 看看效果:...执行了 180s,感觉是非常慢了。
5、临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。
1、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
2、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
3、\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
4、分表 通过分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法:垂直拆分 在主键和一些列放在一个表中,然后把主键和另外的列放在另一个表中。如果一个表中某些列常用,而另外一些不常用,则可以采用垂直拆分。
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复,就可以通过组织成一颗排序二叉树,通过二分查找算法来查询,大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树,支持多个分支,高度更低,数据的插入、删除、更新更快。
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当某个离线作业瞬间大批量把数据往MySQL里灌入的时,他一瞬间服务器磁盘、网络以及CPU的负载会超高。
先安装 Apache Spark,查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark (无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上),这样至少可以提升 10 倍的查询性能。
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