Mysql-数据库优化数据库层面的优化硬件层面的优化平衡可移植性和性能 数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置。 这些软件构造导致在硬件级别执行CPU和I / O操作，必须将这些操作最小化并使其尽可能高效。 数据库优化级别分为如下： 数据库层面的优化硬件层面的优化平衡可移植性和性能数据库层面的优化要使数据库应用程序快速运行，最重要的因素是其基本设计：表格的结构是否正确?
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2024-01-10 14:42:40
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对MySQL进行优化主要可以从以下几个方面进行，效果: SQL语句和索引 > 数据库表结构 > 系统配置 > 硬件但成本从低到高。1.SQL和索引优化1.1SQL1.1.1优化SQL语句的一般步骤：①通过show status 命令了解各种SQL的执行效率，show [session | global] status;可以根据需要加上参数来显示session级(当前连接，默认)和
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2023-07-28 21:10:22
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SQL优化无论在工作还是面试中都是经常遇见的问题。一般优化数据优化有四个维度:硬件，系统配置，数据表结构，SQL及索引。本文将仅从SQL及索引优化入手，不会有太多原理，可以看成一些SQL语法和加索引的规范。都是个人在工作中或者其他文章中一点点积累整理的。(一) SQL语法优化1. select后跟具体字段，不使用select *2. order by后字段，尽可能为索引字段3. group by分
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2023-12-13 02:49:24
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最近学习了一点MySQL数据库的优化，于是乎就想写一写自己的心得与体会。 相对于Oracle来说，MySQL有很多值得吐槽的地方：稳定性、糟糕的优化器，难看的执行计划等等。不过综合来讲，MySQL还是蛮不错的，首先开源、免费；配置灵活，可以根据具体场景进行应用；性能方面，优化后的MySQL能够达到与Oracle相当的水平，这点几乎没有其他的数据库能做到了。 淘宝在开发出自己的OceanBase
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2024-07-01 08:19:11
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Mysql 的索引优化级别 range，通常会出现性能问题，尤其是在需要进行大量数据检索时。以下是关于此问题的整理。
在我的团队中，有开发人员经常抱怨数据查询速度慢。最近，我们收到了来自用户的反馈，关于系统在进行复杂查询时的响应延迟。这引发了我的注意，并让我开始深入挖掘现象背后的真实原因。
这段时间，我们遇到了以下问题：
- **时间线事件**：
- 某天，用户报告查询速度悬殊。
-
执行计划是数据库根据sql语句和相关表的统计信息得出的一个查询方案。这个计划是数据库查询优化器自动生成的。要生成一个正确的执行计划，需要注意两点：SQL语句是否正确的告诉了查询优化器它想干嘛。查询优化器得到的数据库信息是否是最新的。查询优化器创建内部数据结构(解析树)，并对其优化，例如决定表的读取顺序。选择合适的索引(当数据表数据不大自动选择全表扫描，当数据表数据很大选择索引)。我们可以使用特殊关
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2024-09-17 14:23:47
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# MySQL Group By 的千万级别性能优化指南
在处理海量数据时，使用 `GROUP BY` 语句将数据分组并进行聚合，可能会影响性能。以下是一套优化方案，用以确保即使是在千万级的数据量下，也能高效运行 `GROUP BY` 查询。本文将详细介绍如何实现这些优化。
## 总体流程
我们将通过以下步骤优化 `GROUP BY` 查询性能：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:46:08
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第一优化你的sql和索引；第二加缓
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2022-07-06 12:41:22
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索引是什么索引是提升查询速度的一种数据结构。索引之所以能提升查询速度，在于它在插入时对数据进行了排序（显而易见，它的缺点是影响插入或者更新的性能）。B+树索引B+ 树索引是数据库系统中最为常见的一种索引数据结构，几乎所有的关系型数据库都支持它。那为什么关系型数据库都热衷支持 B+树索引呢？因为它是目前为止排序最有效率的数据结构。像二叉树，哈希索引、红黑树、SkipList，在海量数据基于磁盘存储效
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2023-08-25 23:37:27
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前提条件:1.表的唯一索引2.百万级数据SQL语句:select
c.*
FROM
(
SELECT
a.logid
FROM
tableA a
where 1 = 1
<#if phone?exists&& phone!="">
AND
原创
2023-05-11 11:04:24
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## MySQL SQL Range级别查询慢的优化方法
在使用MySQL数据库时，进行Range级别的查询常常面临性能问题。当查询涉及大量数据时，特别是在大表中进行范围检索，可能会导致查询速度变慢。本文将探讨如何优化这类查询，提升性能。
### 1. 理解问题
Range查询是指在某个范围内选择符合条件的记录，例如：
```sql
SELECT * FROM users WHERE ag
原创
2024-10-05 06:29:14
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id fr
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2023-08-20 20:45:04
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mysql数据量大时使用limit分页，随着页码的增大，查询效率越低下。本文给大家分享的是作者在使用mysql进行千万级数据量分页查询的时候进行性能优化的方法，非常不错的一篇文章，希望能帮助到大家。 实验1.直接使用用limit start, count分页语句：select * from order limit start, count当起始页较小时，查询没有性能问题，我们分别看下从1
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2023-07-12 11:51:16
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本篇主要是个人的一些感受。在没有缓存之前，高并发下所有的请求都会直接怼到数据库，如mysql上。如果服务器是机械硬盘，则mysql的并发请求也就在300左右，如果是固态硬盘则是700左右就已经不错了。如果并发量再大一点，mysql就会抛出异常，too many connections ,也就是数据库瘫痪了。
缓存此时应运而生，缓存作为数据库的屏障，可以先挡下大部分请求。以redis缓存为例，我
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2024-02-19 22:35:39
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一、MySQL数据克隆的用户权限设计 最近完成了初版的数据逻辑备份恢复的功能，和业务方做了一些交流和演示，发现他们对于备份恢复侧的一些东东还是不够敏感，因为因为一些术语的差异，他们不大理解所谓的备份恢复能干什么，所以我们做了一些讨论，最后决定改为“数据克隆”。 1.产品定位： 数据克隆是高效，安全的从通过从线上指定数据库/表克隆数据，从而快速构建虚拟环境，提供更高效的数据交付服务。从效率上可以支持
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2024-08-07 11:51:06
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事务隔离级别 事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作数据所干扰,多个并发事务之间要相互隔离.在并发下事务会容易出现一些问题 出现事务隔离的场景 脏读 ：一个事务开始读取了某行数据，另外一个事务已经更新了此数据但没有能够及时提交。这是相当危险的，因为 ...
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2021-08-22 20:49:00
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当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一
原创
2021-12-31 15:34:15
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# MySQL千万级别数据查询分页优化指南
在开发大型应用时，处理和查询千万级别的数据往往是个挑战，尤其是在分页时。分页查询的效率直接影响了系统的性能和用户体验。本文将为你提供一个逐步的流程，帮助你优化MySQL分页查询。
## 流程概述
下面是实现MySQL分页查询优化的步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
百万级数据做分页如何优化?打卡日期(2019-07-15) 数据量很大，分页查询很慢，有什么优化方案? 当需要从数据库中查询的表有上百万条记录的时候，一次性查去所有结果会变的很慢，特别是随着数据量的增加更加明显，这时候如果需要分页的话会变的很慢很慢。准备工作表明 test主键id自增，总共有11个字段，不
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2023-08-27 15:55:42
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1、limit分页优化优化场景：当表数据非常大，百万、千万甚至更多，例如： select * from table limit 100000,10;随着limit的值越来越大，查询效率也越来越低。此sql结果是查询10条数据，实际上是从表中查询出100010条数据，之后抛弃前100000条数据，保留剩下的10条，所以查询分页越靠后的效率越低1.1、若表id是连续自增的分页优化如果表是中id是连续自
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2023-10-12 13:50:39
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