mysql 优化

 

逆范式：1对多的时候应当尽可能的把冗余放在一那边

#查看语句的执行次数
show status 

show create database;

#设置id自动增长的值
alter table test auto_increment=2;

#mysql myisam 引擎删除的记录不是释放硬盘空间
optimize table table_name;

关心以com开头的命令 show status like 'com%'

show (session) status like 'com_select';  //本次会话

show global status like 'com_select';  //从启动到现在

connextions 试图连接数据库的次数   status like 'com_select';

show status like 'uptime';  服务器启动时间

show status like 'slow_queries';  //慢查询次数，默认是十秒

显示慢查询 show variables like 'long_query_time';设置

关于mysql中的 dual 表可以看错是一个虚拟表，只是为符合 select * from table_name 这一查询格式而已

启动慢查询日志：
mysqld.exe -slow-query-log

数据文件my.ini datadir设置

//设置慢查询时间
set long_query_time = 1;
__________________________________________________
第一步：修改my.ini(mysql配置文件)
  在my.ini中加上下面两句话
  log-slow-queries = D:\wamp\mysql_slow_query.log
  long_query_time=5
  第一句使用来定义慢查询日志的路径（因为是windows，所以不牵涉权限问题）
  第二句使用来定义查过多少秒的查询算是慢查询，我这里定义的是5秒
  第二步：查看关于慢查询的状态
  执行如下SQL语句来查看mysql慢查询的状态
  show variables like '%slow%';
  执行结果会把是否开启慢查询、慢查询的秒数、慢查询日志等信息打印在屏幕上。
  第三步：执行一次慢查询操作
  
  下语句代替：
  SELECT SLEEP(10);
  第四步：查看慢查询的数量
  通过如下sql语句，来查看一共执行过几次慢查询：
  show global status like '%slow%';

explain:分析会不会用到索引，但不能分析出用多少时间

导入大量数据时：
alter table table_name     disable keys;
loading data;
alter table table_name     enable keys;

查看见表SQL:
show create table table_name;

对于 myisam数据库，需要定时清理

optimize table 表名

用连接代替子查询
使用join，mysql不需要在内存中国年创建临时表

如果想要 or 用到索引则，or的条件必须都加索引


在精度要求较高的项目中，用定点数来来保存，以保证准确性
全部用 decimal 更准确

date 函数最多 2038 年  此时的时间戳正好为 int 有符号的最大值

查看索引的使用情况
show status like 'handler_read';

handler_read_key:  高了好
handler_read_rnd_next: 低了好


字段的类型匹配不一致可能会用不到索引：
    字符串型字段 = 123  用不到索引
    字符串型字段 = "123"  可以用索引

 

关于索引

 

1，在创建一个n列的索引时，实际是创建了MySQL可利用的n个索引。
多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。
 KEY `gb_index_FUid_FCityId_FStatus` (`FUid`,`FCityId`,`FStatus`)
可利用多个索引:
FUid
(FUid, FCityId)
(FUid,FCityId,FStatus)

2，对字符串建立索引后，查询时一定要加引号，否则不能使用索引。

3，mysql对于索引的顺序是有优化的
Where FUid = xxx and FCityId = yyy
和
Where FCityId = yyy and FUid = xxx
Mysql都会使用索引(FUid, FCityId)

4，join on的列加索引，效果很好。

5，in查询中，如果值太多，可以考虑换一种实现方式。

6，对于merg表，如果有join查询，可以将merge表的join查询替换成多个子表的join查询，最后union结果。（原来搜索脚本就是这样进行优化的）。