mysql性能优化就是通过合理安排资源,调整系统参数使mysql运行更快、更节省资源。mysql性能优化包括查询速度优化、数据库结构优化、mysql服务器优化等。
优化简介
优化数据库是数据库管理员和数据库开发人员的必备技能。MySQL优化,一方面是找出系统瓶颈,提高MySQL数据库整体的性能;另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户操作响应的速度;同时还要尽可能节省系统资源,以便系统可以提供更大负荷的服务。
例如,通过优化文件系统,提高磁盘I/O的读写速度;通过优化操作系统调整策略,提高MySQL在高负荷情况下的负载能力;优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快。
在MySQL中可以使用SHOW STATUS语句查询一些MySQL数据库的性能参数。
语法:
show status like 'value';
其中,value是要查询的参数值,常用的性能参数如下:
示例:查询MySQL服务器的连接次数
优化查询
查询是数据库中最频繁的操作,提高查询速度可以有效地提高MySQL数据库的性能。
分析查询语句
通过对查询语句的分析,可以了解查询语句的执行情况,找出查询语句执行的瓶颈,从而优化查询。
MySQL中提供了EXPLAIN语句和DESCRIBE语句来分析查询语句。
语法:
EXPLAIN/DESCRIBE [EXTENDED] SELECT select_options
示例:
索引对查询速度的影响
MySQL中提高性能的一个有效方式就是对数据表设计合理的索引。索引提供了高效数访问数据的方法。并且可以加快查询的速度,因此,索引对查询的速度有着至关重要的影响。
索引简介
索引是对数据库表中一个或多个字段的值进行排序的一种结构,使用索引可提高数据库中特定数据的查询速度。
索引的意义
索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构,包含着对数据表里所有记录的引用指针。使用索引可以快速找出在某个或多个字段中有特定值的行。
如果不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始检索表中的每一条记录,直到找出相关的行。那么表越大,查询数据所花费的时间就越多。
如果在表中查询的字段有索引,MySQL能够快速到达一个位置去检索数据文件,而不需要再去查看所有数据,那么将会节省很大一部分查询时间。
比如说emp表中1W个员工的记录,要查询工号为7566的员工信息select * from emp where empno=7566,如果没有索引,服务器会从表中第一条记录开始,一条条往下遍历,直到找到empno=7566的员工信息。
如果在empno这个字段上创建索引,就可以索引文件里面找empno=7566这一行的位置,而不需要再遍历1W条记录了。
索引的优缺点
所有MySQL的字段类型都可以添加索引,但是索引也不是越多越好,而是要根据业务数据合理的使用。
优点
缺点
创建索引的原则
索引设计不合理或缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍,高效的索引对于获得良好的性能非常重要。
需要创建索引的情况
不需要创建索引的情况
索引的结构
索引是在存储引擎中实现的,使用不同的存储引擎,所支持的索引也是不同的。
在mysql中常用两种索引结构BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样。
MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引,MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
MySQL的InnoDB存储引擎是支持hash索引的,不过我们必须启用,hash索引的创建由InnoDB存储引擎自动优化创建,我们干预不了。
索引的类型
索引的类型可以分类以下几种:
索引的操作
实际上索引也是一张表,创建索引时,数据库管理系统会在本地磁盘建立索引文件,里面保存了索引字段,并指向实体表的记录。
创建索引
create index <索引名> on <表名>(<字段名>);
自动创建索引
示例:emp表中的job添加普通索引
mysql> create index job_index on emp(job);
查看索引
语法:
show index from <表名>;
示例:查看emp表中的索引
使用索引
在查询语句中使用索引会大大提升数据的检索速度。 示例:
删除索引
删除索引只是删除了表中的索引对象,表中的数据不会被删除。 语法:
drop index <索引名> on <表名>;
示例:
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20