[MySQL优化案例]系列 -- RAND()优化

本文涉及的产品
RDS AI 助手,专业版
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介: 这是[MySQL FAQ]系列,专门汇总日常使用MySQL遇到的一些小问题问题当前,绝大多数业务场景用InnoDB已经完全能搞定了,越来越多的业务从MyISAM转向InnoDB引擎,那么有哪些注意事项呢?

当前,绝大多数业务场景用InnoDB已经完全能搞定了,越来越多的业务从MyISAM转向InnoDB引擎,那么有哪些注意事项呢?
分析
当了解完两种引擎的不同之处,很轻松的就能知道有哪些关键点了。总的来说,从MyISAM转向InnoDB的注意事项有:
1、MyISAM的主键索引中,可以在非第一列(非第一个字段)使用自增列,而InnoDB的主键索引中包含自增列时,必须在最前面;这个特性在discuz论坛中,被设计用于“抢楼”功能,因此,若有类似的业务,则无法将该表从MyISAM转成InnoDB,需要自行变通实现(我们则是将其改到Redis中实现);
2、不带条件频繁统计全表总记录数时(SELECT COUNT(*) FROM TAB),InnoDB相对较慢,而MyISAM则飞快;不过,如果是基于索引条件的统计,则二者相差不大;
3、InnoDB在5.6以前不支持全文索引,不过这个相信无所谓,没什么人会在MySQL里直接跑全文索引,尤其是对中文的全文索引(前阵子有开发同学提需求直接被我否了),确实有需要的话,可以采用Sphinx、Lucene等其他方案实现;
4、一次性导入大量数据并且后续还要进行加工处理的,可以先导入到MyISAM引擎表中,经过一通加工处理完后,再导入InnoDB表(我曾经在业务中用此方法提高数据批量导入及处理效率);
5、InnoDB不支持LOAD TABLE FROM MASTER语法(不过应该也很少人使用吧);
从MyISAM转成InnoDB可以享受的好处则有:
1、完整事务特性支持,以及更高的数据并发存取效率,即更高的TPS;
2、数据库实例异常重启后,InnoDB表能自动修复,而且速度相对更快,而MyISAM需要被触发才能修复,且相对耗时可能多4~5倍甚至更多;
3、更高的数据读取性能,因为InnoDB把数据及索引同时缓存在内存中,而MyISAM只缓存了索引;
4、InnoDB支持外键(不过在MySQL中,应该很少人用到外键);
两个引擎间的重要区别详情见下:
MyISAM引擎的特点
1、堆组织表;
2、不支持事务;
3、数据文件和索引文件分开存储;
4、支持全文索引;
5、主键索引和二级索引完全一样都是B+树的数据结构,只有是否唯一的区别(主键和唯一索引有唯一属性,其他普通索引没有唯一属性。B+树叶子节点存储的都是指向行记录的row pointer);
6、有特殊计数器记录当前记录数;
7、不支持Crash recovery;
8、索引文件很容易损坏;
InnoDB引擎的特点
1、索引组织表;
2、支持事务;
3、数据文件和索引文件存储在同一个表空间中;
4、在5.6以前,不支持全文索引;
5、主键和二级索引数据结构一样都是B+树,但叶子节点存储的键值不一样(主键的叶子节点存储整行数据,因此也称为聚集索引;而二级索引的叶子节点存储的是主键的键值)
5、支持Crash recovery;
6、相同数据量时,InnoDB表空间文件大小约为MyISAM引擎的1.5~2倍;
关于InnoDB、MyISAM两种引擎的对比测试,可以参考Percona的这个对比:
http://www.percona.com/blog/2007/01/08/innodb-vs-myisam-vs-falcon-benchmarks-part-1/

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
相关文章
|
11月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL 慢查询是怎样优化的
本文深入解析了MySQL查询速度变慢的原因及优化策略,涵盖查询缓存、执行流程、SQL优化、执行计划分析(如EXPLAIN)、查询状态查看等内容,帮助开发者快速定位并解决慢查询问题。
443 0
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Mysql数据恢复—Mysql数据库delete删除后数据恢复案例
本地服务器,操作系统为windows server。服务器上部署mysql单实例,innodb引擎,独立表空间。未进行数据库备份,未开启binlog。 人为误操作使用Delete命令删除数据时未添加where子句,导致全表数据被删除。删除后未对该表进行任何操作。需要恢复误删除的数据。 在本案例中的mysql数据库未进行备份,也未开启binlog日志,无法直接还原数据库。
|
9月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进,在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题,在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
379 6
|
10月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
273 2
|
存储 SQL 关系型数据库
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
|
10月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 动态分区管理:自动化与优化实践
本文介绍了如何利用 MySQL 的存储过程与事件调度器实现动态分区管理,自动化应对数据增长,提升查询性能与数据管理效率,并详细解析了分区创建、冲突避免及实际应用中的关键注意事项。
450 0
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL细节优化:关闭大小写敏感功能的方法。
通过这种方法,你就可以成功关闭 MySQL 的大小写敏感功能,让你的数据库操作更加便捷。
1127 19
|
关系型数据库 MySQL 大数据
大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例(2-2)
本文延续前篇,深入探讨 MySQL 数据库 SQL 语句调优进阶策略。包括优化索引使用,介绍多种索引类型及避免索引失效等;调整数据库参数,如缓冲池、连接数和日志参数;还有分区表、垂直拆分等其他优化方法。通过实际案例分析展示调优效果。回顾与数据库课程设计相关文章,强调全面认识 MySQL 数据库重要性。为读者提供综合调优指导,确保数据库高效运行。
|
存储 SQL 关系型数据库
服务器数据恢复—云服务器上mysql数据库数据恢复案例
某ECS网站服务器,linux操作系统+mysql数据库。mysql数据库采用innodb作为默认存储引擎。 在执行数据库版本更新测试时,操作人员误误将在本来应该在测试库执行的sql脚本在生产库上执行,导致生产库上部分表被truncate,还有部分表中少量数据被delete。
355 25
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
840 9

推荐镜像

更多