MySQL-配置优化

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL-配置优化

       MySQL参数优化对于不同的网站,及其在线量,访问量,帖子数量,网络情况,以及机器硬件配置都有关系,优化不可能一次性完成,需要不断的观察以及调试,才有可能得到最佳效果。 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

连接请求的变量

max_connections

       MySQL的最大连接数,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, 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,可以通过 mysql> show status like 'connections'; 通配符查看当前状态的连接数量(试图连接到MySQL(不管是否连接成功)的连接数),以定夺该值的大小。

1. mysql>show variables like ‘max_connections’                 #最大连接数
2. mysql>show status like ‘max_used_connections’               #响应的连接数

       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。如何设置max_connections? 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容,如设置最大连接数为1024

max_connections = 1024

注:修改配置文件后重启mysql服务

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,它就会起作用。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。 当观察你主机进程列表(mysql> show fullprocesslist),发现大量 xxxxx | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | NULL | Connect | NULL | login |

NULL 的待连接进程时,就要加大back_log 的值了或加大max_connections的值。

mysql> show variables like 'back_log';                  #查看back_log的设置

如何设置back_log? 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容,如设置最大连接数为1024

back_log = 数值

注:修改配置文件后重启mysql服务

wait_timeout和interactive_timeout

       wait_timeout :指的是MySQL在关闭一个非交互的连接之前所要等待的秒数。

       interactive_time :指的是mysql在关闭一个交互的连接之前所要等待的秒数,比如我们在终端上进入mysql管理,使用的即使交互的连接,这时候,如果没有操作的时间超过了interactive_time设置的时间就会自动断开。默认数值是28800,可调优为7200。

       对性能的影响: wait_timeout

(1)如果设置大小,那么连接关闭的很快,从而使一些持久的连接不起作用 。

(2)如果设置太大,容易造成连接打开时间过长,在show processlist时,能看到太多的sleep状态的连接,从而造成too many connections错误。

(3)一般希望wait_timeout尽可能地低 。

interactive_timeout的设置将要对你的web application没有多大的影响 。

查看wait_timeout和interactive_timeout

1. mysql> show variables like '%wait_tmeout%';
2. mysql> show variables like '%interactive_timeout%';

如何设置wait_timeout和interactive_timeout? 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容

1. wait_timeout=100
2. interactive_timeout=100

重启MySQL Server进入后,查看设置已经生效。

缓冲区变量

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)。

       一共有6个索引读取请求,有3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% =50% 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。

       如何调整key_buffer_size 默认配置数值是8388608(8M),主机有4GB内存,可以调优值为268435456(256MB) 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容

key_buffer_size=268435456或key_buffer_size=256M

重启MySQL Server进入后,查看设置已经生效。

query_cache_size

       (查询缓存简称QC) 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。 一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用查询缓存。

       注:两个SQL语句,只要相差哪怕是一个字符(例如大小写不一样;多一个空格等),那么这两个SQL将使用不同的一个CACHE。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)。

       Qcache_free_blocks:缓存中相邻内存块的个数。如果该值显示较大,则说明Query Cache 中的内存碎片较多了,FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理,从而得到一个空闲块。注:当一个表被更新之后,和它相关的cache blocks将被free。但是这个block依然可能存在队列中,除非是在队列的尾部。可以用FLUSH QUERY CACHE语句来清空free blocks

       Qcache_free_memory:Query Cache 中目前剩余的内存大小。通过这个参数我们可以较为准确的观察出当前系统中的Query Cache 内存大小是否足够,是需要增加还是过多了。

       Qcache_hits:表示有多少次命中缓存。我们主要可以通过该值来验证我们的查询缓存的效果。数字越大,缓存效果越理想。

       Qcache_inserts:表示多少次未命中然后插入,意思是新来的SQL请求在缓存中未找到,不得不执行查询处理,执行查询处理后把结果insert到查询缓存中。这样的情况的次数越多,表示查询缓存应用到的比较少,效果也就不理想。当然系统刚启动后,查询缓存是空的,这很正常。

       Qcache_lowmem_prunes:多少条Query 因为内存不足而被清除出Query Cache。通过“Qcache_lowmem_prunes”和“Qcache_free_memory”相互结合,能够更清楚的了解到我们系统中Query Cache 的内存大小是否真的足够,是否非常频繁的出现因为内存不足而有Query 被换出。这个数字最好长时间来看;如果这个数字在不断增长,就表示可能碎片非常严重,或者内存很少。(上面的free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)

       Qcache_not_cached:不适合进行缓存的查询的数量,通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。

       Qcache_queries_in_cache:当前Query Cache 中cache 的Query 数量;

       Qcache_total_blocks:当前QueryCache 中的block 数量;。

我们再查询一下服务器关于query_cache的配置:

1. mysql> show variables like '%query_cache%';
2. +------------------------------+---------+
3. | Variable_name                | Value   |
4. +------------------------------+---------+
5. | have_query_cache             | YES     |
6. | query_cache_limit            | 1048576 |
7. | query_cache_min_res_unit     | 4096    |
8. | query_cache_size             | 1048576 |
9. | query_cache_type             | OFF     |
10. | query_cache_wlock_invalidate | OFF     |
11. +------------------------------+---------+
12. 6 rows in set (0.03 sec)

上面可以看出query_cache_type为off表示不缓存任何查询

各字段的解释

query_cache_limit:超过此大小的查询将不缓存

query_cache_min_res_unit:缓存块的最小大小 ,query_cache_min_res_unit的配置是一柄”双刃剑”,默认是4KB,设置值大对大数据查询有好处,但如果你的查询都是小数据查询,就容易造成内存碎片和浪费。

query_cache_size:查询缓存大小 (注:QC存储的最小单位是1024 byte,所以如果你设定了一个不是1024的倍数的值,这个值会被四舍五入到最接近当前值的等于1024的倍数的值。)

query_cache_type:缓存类型,决定缓存什么样的查询,注意这个值不能随便设置,必须设置为数字,可选项目以及说明如下:

1. query_cache_type               #三个参数的含义
2. query_cache_type=0(OFF)          #关闭
3. query_cache_type=1(ON)               #缓存所有结果,除非select语句使用SQL_NO_CACHE禁用查询缓存
4. query_cache_type=2(DEMAND)           #只缓存select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询

       如果设置为0,那么可以说,你的缓存根本就没有用,相当于禁用了。 如果设置为1,将会缓存所有的结果,除非你的select语句使用SQL_NO_CACHE禁用了查询缓存。 如果设置为2,则只缓存在select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询。query_cache_wlock_invalidate:当有其他客户端正在对MyISAM表进行写操作时,如果查询在query cache中,是否返回cache结果还是等写操作完成再读表获取结果。

修改/etc/my.cnf,配置完后的部分文件如下:

query_cache_size=256M query_cache_type=1

       保存文件,重新启动MYSQL服务,然后通过如下查询来验证是否真正开启了:

       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_hits +Qcache_inserts) * 100% Query Cache 的限制 a) 所有子查询中的外部查询SQL 不能被Cache; b) 在Procedure,Function 以及Trigger 中的Query 不能被Cache; c) 包含其他很多每次执行可能得到不一样结果的函数的Query不能被Cache。 鉴于上面的这些限制,在使用Query Cache 的过程中,建议通过精确设置的方式来使用,仅仅让合适的表的数据可以进入Query Cache,仅仅让某些Query的查询结果被Cache。如何设置query_cache_size? 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容。

1. query_cache_size=256M
2. query_cache_type=1

       重启MySQL Server进入后,查看设置已经生效。

max_connect_errors

       是一个MySQL中与安全有关的计数器值,它负责阻止过多尝试失败的客户端以防止暴力破解密码的情况,当超过指定次数,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。max_connect_errors的值与性能并无太大关系。 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容 max_connect_errors=20 重启MySQL进入后,查看设置已经生效。

1. mysql> show variables like 'max_connect_errors';
2. +--------------------+-------+
3. | Variable_name      | Value |
4. +--------------------+-------+
5. | max_connect_errors | 20    |
6. +--------------------+-------+
7. 1 row in set (0.00 sec)

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GROUPBY操作。 Sort_Buffer_Size 是一个connection级参数,在每个connection(session)第一次需要使用这个buffer的时候,一次性分配设置的内存。 Sort_Buffer_Size 并不是越大越好,由于是connection级的参数,过大的设置+高并发可能会耗尽系统内存资源。例如:500个连接将会消耗 500*sort_buffer_size(2M)=1G内存 例如设置sort_buffer_size 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容 sort_buffer_size = 2M 重启MySQL Server进入后,查看设置已经生效。

max_allowed_packet

       max_allowed_packet = 32M MySQL根据配置文件会限制Server接受的数据包大小。有时候大的插入和更新会受 max_allowed_packet 参数限制,导致写入或者更新失败。最大值是1GB,必须设置1024的倍数。

join_buffer_size

       join_buffer_size = 2M 用于表间关联缓存的大小,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。

thread_cache_size

       thread_cache_size = 300 服务器线程缓存,这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量,当断开连接时,那么客户端的线程将被放到缓存中以响应下一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限),如果线程重新被请求,那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求,那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程,增加这个值可以改善系统性能.通过比较 Connections 和 Threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。设置规则如下:1GB 内存配置为8,2GB配置为16,3GB配置为32,4GB或更高内存,可配置更大。服务器处理此客户的线程将会缓存起来以响应下一个客户而不是销毁(前提是缓存数未达上限)

试图连接到MySQL(不管是否连接成功)的连接数

       Threads_cached :代表当前此时此刻线程缓存中有多少空闲线程。 Threads_connected :代表当前已建立连接的数量,因为一个连接就需要一个线程,所以也可以看成当前被使用的线程数。 Threads_created :代表从最近一次服务启动,已创建线程的数量,如果发现Threads_created值过大的话,表明MySQL服务器一直在创建线程,这也是比较耗资源,可以适当增加配置文件中thread_cache_size值。 Threads_running :代表当前激活的(非睡眠状态)线程数。并不是代表正在使用的线程数,有时候连接已建立,但是连接处于sleep状态。

配置InnoDB的几个变量

innodb_buffer_pool_size

       对于InnoDB表来说,innodb_buffer_pool_size的作用就相当于key_buffer_size对于MyISAM表的作用一样。InnoDB使用该参数指定大小的内存来缓冲数据和索引。对于单独的MySQL数据库服务器,最大可以把该值设置成物理内存的80%。根据MySQL手册,对于2G内存的机器,推荐值是1G(50%)。 如果你的数据量不大,并且不会暴增,那么无需把 innodb_buffer_pool_size 设置的太大了。 mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size'; 设置innodb_buffer_pool_size 修改/etc/my.cnf文件,在[mysqld]下面添加如下内容 innodb_buffer_pool_size = 2048M 重启MySQL Server进入后,查看设置已经生效。

innodb_flush_log_at_trx_commit

       主要控制了innodb将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘的时间点,取值分别为0、1、2三个。0,表示当事务提交时,不做日志写入操作,而是每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘一次;1,则在每秒钟或是每次事物的提交都会引起日志文件写入、flush磁盘的操作,确保了事务的ACID;设置为2,每次事务提交引起写入日志文件的动作,但每秒钟完成一次flush磁盘操作。 实际测试发现,该值对插入数据的速度影响非常大,设置为2时插入10000条记录只需要2秒,设置为0时只需要1秒,而设置为1时则需要229秒。因此,MySQL手册也建议尽量将插入操作合并成一个事务,这样可以大幅提高速度。 根据MySQL手册,在允许丢失最近部分事务的危险的前提下,可以把该值设为0或2。

innodb_thread_concurrency

       innodb_thread_concurrency = 0 此参数用来设置innodb线程的并发数量,默认值为0表示不限制,若要设置则与服务器的CPU核数相同或是cpu的核数的2倍,建议用默认设置,一般为8。

innodb_log_buffer_size

       此参数确定些日志文件所用的内存大小,以M为单位。缓冲区更大能提高性能,对于较大的事务,可以增大缓存大小。 innodb_log_buffer_size=32M

innodb_log_file_size

       innodb_log_file_size = 50M此参数确定数据日志文件的大小,以M为单位,更大的设置可以提高性能。

innodb_log_files_in_group

       innodb_log_files_in_group = 3为提高性能,MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件,推荐设置为3。

read_buffer_size

       read_buffer_size = 1M MySql 读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区,MySql会为它分配一段内存缓冲区。如果对表的顺序扫描请求非常频繁,并且你认为频繁扫描进行得太慢,可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能。和 sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。

read_rnd_buffer_size

       read_rnd_buffer_size = 16M MySql 的随机读(查询操作)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。

       注:顺序读是指根据索引的叶节点数据就能顺序地读取所需要的行数据。随机读是指一般需要根据辅助索引叶节点中的主键寻找实际行数据,而辅助索引和主键所在的数据段不同,因此访问方式是随机的。

bulk_insert_buffer_size

       bulk_insert_buffer_size = 64M 批量插入数据缓存大小,可以有效提高插入效率,默认为8M。

binary log

       log-bin=/usr/local/mysql/data/mysql-bin

       binlog_cache_size = 2M //为每个session 分配的内存,在事务过程中用来存储二进制日志的缓存,提高记录bin-log的效率。没有什么大事务,dml也不是很频繁的情况下可以设置小一点,如果事务大而且多,dml操作也频繁,则可以适当的调大一点。前者建议是--1M,后者建议是:即 2--4M

       max_binlog_cache_size = 8M //表示的是binlog 能够使用的最大cache内存大小

       max_binlog_size = 512M //指定binlog日志文件的大小,如果当前的日志大小达到max_binlog_size,还会自动创建新的二进制日志。你不能将该变量设置为大于1GB或小于4096字节。默认值是1GB。在导入大容量的sql文件时,建议关闭sql_log_bin,否则硬盘扛不住,而且建议定期做删除。

       expire_logs_days = 7 //定义了mysql清除过期日志的时间。 二进制日志自动删除的天数。默认值为0,表示“没有自动删除”。 mysqladmin flush-logs 也可以重新开始新的binary log

log_queries_not_using_indexes

       开启这个选项真实地记录了返回所有行的查询。

       在优化之前执行mysqlslap工具进行测试

1. [root@mysql ~]# mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf --concurrency=10 --iterations=1 --create-schema='test1' --query='select * from test1.tb1' --engine=innodb --number-of-queries=2000 -uroot -p123 –verbose
2. #显示结果
3. mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
4. Benchmark
5.  Running for engine innodb
6.  Average number of seconds to run all queries: 0.223 seconds
7.  Minimum number of seconds to run all queries: 0.223 seconds
8.  Maximum number of seconds to run all queries: 0.223 seconds
9.  Number of clients running queries: 10
10.   Average number of queries per client: 200

优化之后执行mysqlslap工具进行测试

1. [root@mysql ~]# mysqlslap --defaults-file=/etc/my.cnf --concurrency=10 --iterations=1 --create-schema='test1' --query='select * from test1.tb1' --engine=innodb --number-of-queries=2000 -uroot -p123 –verbose
2. #显示结果
3. mysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
4. Benchmark
5.  Running for engine innodb
6.  Average number of seconds to run all queries: 0.215 seconds
7.  Minimum number of seconds to run all queries: 0.215 seconds
8.  Maximum number of seconds to run all queries: 0.215 seconds
9.  Number of clients running queries: 10
10.   Average number of queries per client: 200

相关优化参数总结:

1. [mysqld]
2. slow_query_log = 1
3. slow_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow-query.log
4. long_query_time = 1
5. log-queries-not-using-indexes
6. max_connections = 1024
7. back_log = 128
8. wait_timeout = 60
9. interactive_timeout = 7200
10. key_buffer_size=256M
11. query_cache_size = 256M
12. query_cache_type=1
13. query_cache_limit=50M
14. max_connect_errors=20
15. sort_buffer_size = 2M
16. max_allowed_packet=32M
17. join_buffer_size=2M
18. thread_cache_size=200
19. innodb_buffer_pool_size = 2048M
20. innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
21. innodb_log_buffer_size=32M
22. innodb_log_file_size=128M
23. innodb_log_files_in_group=3
24. log-bin=mysql-bin
25. binlog_cache_size=2M
26. max_binlog_cache_size=8M
27. max_binlog_size=512M
28. expire_logs_days=7
29. read_buffer_size=1M
30. read_rnd_buffer_size=16M
31. bulk_insert_buffer_size=64M
32. log-error = /usr/local/mysql/data/mysqld.err


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
5天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
42 9
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL慢查询优化、索引优化,是必知必备,大厂面试高频,本文深入详解,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
|
9天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
50 18
|
8天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
17 7
|
7天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL 索引优化与慢查询优化:原理与实践
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化与慢查询优化的原理和实践方法,并在实际项目中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
27 5
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化详解
本文详细介绍了MySQL优化方案,包括索引优化、SQL慢查询优化和数据库表优化,帮助提升数据库性能。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化详解
|
27天前
|
关系型数据库 MySQL Java
MySQL索引优化与Java应用实践
【11月更文挑战第25天】在大数据量和高并发的业务场景下,MySQL数据库的索引优化是提升查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的多种类型、优化策略及其在Java应用中的实践,通过历史背景、业务场景、底层原理的介绍,并结合Java示例代码,帮助Java架构师更好地理解并应用这些技术。
26 2
|
1月前
|
缓存 监控 关系型数据库
如何优化MySQL查询速度?
如何优化MySQL查询速度?【10月更文挑战第31天】
81 3
|
1月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
如何优化 MySQL 数据库的性能?
【10月更文挑战第28天】
107 1
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
251 1
下一篇
DataWorks