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求高手優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫反應(yīng)太慢。

1、案例二：近線上應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫頻頻出現(xiàn)多條慢sql風(fēng)險提示，而工作以來，對數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方面所知甚少。例如一個用戶數(shù)據(jù)頁面需要執(zhí)行很多次數(shù)據(jù)庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優(yōu)化。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括灤南網(wǎng)站建設(shè)、灤南網(wǎng)站制作、灤南網(wǎng)頁制作以及灤南網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，灤南網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到灤南省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

2、優(yōu)化“mysql數(shù)據(jù)庫”來提高“mysql性能”的方法有：選取最適用的字段屬性。MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。

3、實驗 我們搭建一個 MySQL 7 的環(huán)境，此處省略搭建步驟。寫個簡單的腳本，制造一批帶主鍵和不帶主鍵的表：執(zhí)行一下腳本：現(xiàn)在執(zhí)行以下 SQL 看看效果：...執(zhí)行了 180s，感覺是非常慢了。

4、MySQL 下崩潰恢復(fù)確實和表數(shù)量有關(guān)，表總數(shù)越大，崩潰恢復(fù)時間越長。另外磁盤 IOPS 也會影響崩潰恢復(fù)時間，像這里開發(fā)庫的 HDD IOPS 較低，因此面對大量的表空間，校驗速度就非常緩慢。

提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫查詢效率有哪些技巧?

查詢數(shù)據(jù)簡單暴力的方式是遍歷所有記錄；如果數(shù)據(jù)不重復(fù)，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。

盡量明確的完成SQL語句，盡量少讓數(shù)據(jù)庫工作。比如寫SELECT語句時，需要把查詢的字段明確指出表名。盡量不要使用SELECT 語句。組織SQL語句的時候，盡量按照數(shù)據(jù)庫的習(xí)慣進(jìn)行組織。

若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。1盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。

表的數(shù)據(jù)存在不同的文件夾內(nèi)，能夠極大的提高查詢速度。橫向分表：1000W條數(shù)據(jù)不少的，會帶來一些運維壓力，備份的時候，單表備份所需時間會很長，所以可以根據(jù)服務(wù)器硬件條件進(jìn)行水平分表，每個表有多少數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。

\ 對于 information_schema 中的元數(shù)據(jù)表，執(zhí)行計劃不能提供有效信息。\ 通過查看 MySQL 改寫后的 SQL，我們猜測了優(yōu)化器發(fā)生了誤判。\ 我們增加了 hint，指導(dǎo) MySQL 正確進(jìn)行優(yōu)化判斷。

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請確保這行是不是數(shù)字類型，因為數(shù)據(jù)類型比字符類型查詢速度更快，最好將這一行設(shè)置一個固定長度，這樣查詢速度更快，如果這個行數(shù)據(jù)長度能短一點更好，越短就意味著查詢速度越快。

如慢嘗試更換網(wǎng)線。網(wǎng)絡(luò)連接速度正常，則嘗試更換調(diào)用的驅(qū)動包，重新下一個或換一個版本。mysql支持幾十萬的數(shù)據(jù)，響應(yīng)速度應(yīng)該是毫秒級的?？戳讼履愕恼Z句，不要用IN了，改INNER JOIN吧，套那么多層IN，肯定沒效率。

先安裝 Apache Spark，查詢數(shù)據(jù)庫的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark （無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。

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