MySQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器逐漸變慢 該如何分析與解決

MySQL 在崩潰恢復(fù)時(shí)，會遍歷打開所有 ibd 文件的 header page 驗(yàn)證數(shù)據(jù)字典的準(zhǔn)確性，如果 MySQL 中包含了大量表，這個(gè)校驗(yàn)過程就會比較耗時(shí)。 MySQL 下崩潰恢復(fù)確實(shí)和表數(shù)量有關(guān)，表總數(shù)越大，崩潰恢復(fù)時(shí)間越長。另外磁盤 IOPS 也會影響崩潰恢復(fù)時(shí)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(yàn)速度就非常緩慢。另外一個(gè)發(fā)現(xiàn)，MySQL 8 下正常啟用時(shí)居然也會進(jìn)行表空間校驗(yàn)，而故障恢復(fù)時(shí)則會額外再進(jìn)行一次表空間校驗(yàn)，等于校驗(yàn)了 2 遍。不過 MySQL 8.0 里多了一個(gè)特性，即表數(shù)量超過 5W 時(shí)，會啟用多線程掃描，加快表空間校驗(yàn)過程。

創(chuàng)新互聯(lián)基于分布式IDC數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的平臺為眾多戶提供成都聯(lián)通服務(wù)器托管 四川大帶寬租用 成都機(jī)柜租用 成都服務(wù)器租用。

如何跳過校驗(yàn)MySQL 5.7 下有方法可以跳過崩潰恢復(fù)時(shí)的表空間校驗(yàn)過程嘛？查閱了資料，方法主要有兩種：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳過表空間校驗(yàn)。實(shí)際測試的時(shí)候設(shè)置 innodb_force_recovery =1，也就是強(qiáng)制恢復(fù)跳過壞頁，就可以跳過校驗(yàn)，然后重啟就是正常啟動(dòng)了。通過這種臨時(shí)方式可以避免崩潰恢復(fù)后非常耗時(shí)的表空間校驗(yàn)過程，快速啟動(dòng) MySQL，個(gè)人目前暫時(shí)未發(fā)現(xiàn)有什么隱患。2. 使用共享表空間替代獨(dú)立表空間這樣就不需要打開 N 個(gè) ibd 文件了，只需要打開一個(gè) ibdata 文件即可，大大節(jié)省了校驗(yàn)時(shí)間。自從聽了姜老師講過使用共享表空間替代獨(dú)立表空間解決 drop 大表時(shí)性能抖動(dòng)的原理后，感覺共享表空間在很多業(yè)務(wù)環(huán)境下，反而更有優(yōu)勢。

臨時(shí)冒出另外一種解決想法，即用 GDB 調(diào)試崩潰恢復(fù)，通過臨時(shí)修改 validate 變量值讓 MySQL 跳過表空間驗(yàn)證過程，然后讓 MySQL 正常關(guān)閉，重新啟動(dòng)就可以正常啟動(dòng)了。但是實(shí)際測試發(fā)現(xiàn)，如果以 debug 模式運(yùn)行，確實(shí)可以臨時(shí)修改 validate 變量，跳過表空間驗(yàn)證過程，但是 debug 模式下代碼運(yùn)行效率大打折扣，反而耗時(shí)更長。而以非 debug 模式運(yùn)行，則無法修改 validate 變量，想法破滅。

提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫查詢效率有哪些技巧？

1．合理使用索引

索引是數(shù)據(jù)庫中重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它的根本目的就是為了提高查詢效率?，F(xiàn)在大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都采用IBM最先提出的ISAM索引結(jié)構(gòu)。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：

●在經(jīng)常進(jìn)行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經(jīng)常連接的字段則由優(yōu)化器自動(dòng)生成索引。

●在頻繁進(jìn)行排序或分組（即進(jìn)行g(shù)roup by或order by操作）的列上建立索引。

●在條件表達(dá)式中經(jīng)常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的“性別”列上只有“男”與“女”兩個(gè)不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴(yán)重降低更新速度。

●如果待排序的列有多個(gè)，可以在這些列上建立復(fù)合索引（compound index）。

●使用系統(tǒng)工具。如Informix數(shù)據(jù)庫有一個(gè)tbcheck工具，可以在可疑的索引上進(jìn)行檢查。在一些數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，索引可能失效或者因?yàn)轭l繁操作而使得讀取效率降低，如果一個(gè)使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時(shí)進(jìn)行修復(fù)。另外，當(dāng)數(shù)據(jù)庫表更新大量數(shù)據(jù)后，刪除并重建索引可以提高查詢速度。

2．避免或簡化排序

應(yīng)當(dāng)簡化或避免對大型表進(jìn)行重復(fù)的排序。當(dāng)能夠利用索引自動(dòng)以適當(dāng)?shù)拇涡虍a(chǎn)生輸出時(shí)，優(yōu)化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：

●索引中不包括一個(gè)或幾個(gè)待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；

●排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合并數(shù)據(jù)庫表（盡管有時(shí)可能影響表的規(guī)范化，但相對于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么應(yīng)當(dāng)試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。

3．消除對大型表行數(shù)據(jù)的順序存取

在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產(chǎn)生致命的影響。比如采用順序存取策略，一個(gè)嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那么這個(gè)查詢就要查詢10億行數(shù)據(jù)。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進(jìn)行索引。例如，兩個(gè)表：學(xué)生表（學(xué)號、姓名、年齡……）和選課表（學(xué)號、課程號、成績）。如果兩個(gè)表要做連接，就要在“學(xué)號”這個(gè)連接字段上建立索引。

還可以使用并集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強(qiáng)迫優(yōu)化器使用順序存取。下面的查詢將強(qiáng)迫對orders表執(zhí)行順序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num;1001) OR order_num=1008

雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優(yōu)化器還是使用順序存取路徑掃描整個(gè)表。因?yàn)檫@個(gè)語句要檢索的是分離的行的集合，所以應(yīng)該改為如下語句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num;1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

4．避免相關(guān)子查詢

一個(gè)列的標(biāo)簽同時(shí)在主查詢和where子句中的查詢中出現(xiàn)，那么很可能當(dāng)主查詢中的列值改變之后，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應(yīng)當(dāng)盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那么要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

5．避免困難的正規(guī)表達(dá)式

MATCHES和LIKE關(guān)鍵字支持通配符匹配，技術(shù)上叫正規(guī)表達(dá)式。但這種匹配特別耗費(fèi)時(shí)間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode ;“98000”，在執(zhí)行查詢時(shí)就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] ;“80”，在where子句中采用了非開始子串，因而這個(gè)語句也不會使用索引。

6．使用臨時(shí)表加速查詢

7．用排序來取代非順序存取

怎么用Mysql操作數(shù)據(jù)庫？

方法如下：

1、首先打開Mysql命令行編輯器，連接Mysql數(shù)據(jù)庫；

2、使用所要操作的數(shù)據(jù)庫，先顯示一下數(shù)據(jù)庫中的表；

3、顯示一下表結(jié)構(gòu)，了解一下表中的列；

4、向表插入數(shù)據(jù)，insert into 表名 （列名） values （值）;

5、查詢表可以看到所插入的數(shù)據(jù)，select * from 表名；

6、可以再插入一個(gè)數(shù)據(jù)，顯示一下。

擴(kuò)展資料：

MySQL是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典MySQL AB 公司開發(fā)，目前屬于?Oracle?旗下產(chǎn)品。MySQL 是最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之一，在 WEB 應(yīng)用方面，MySQL是最好的?RDBMS?(Relational Database Management System，關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)) 應(yīng)用軟件。

MySQL是一種關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，而不是將所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)大倉庫內(nèi)，這樣就增加了速度并提高了靈活性。

MySQL所使用的 SQL 語言是用于訪問數(shù)據(jù)庫的最常用標(biāo)準(zhǔn)化語言。MySQL 軟件采用了雙授權(quán)政策，分為社區(qū)版和商業(yè)版，由于其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點(diǎn)，一般中小型網(wǎng)站的開發(fā)都選擇 MySQL 作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

由于其社區(qū)版的性能卓越，搭配?PHP?和?Apache?可組成良好的開發(fā)環(huán)境。

與其他的大型數(shù)據(jù)庫，例如?Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之處，但是這絲毫也沒有減少它受歡迎的程度。對于一般的個(gè)人使用者和中小型企業(yè)來說，MySQL提供的功能已經(jīng)綽綽有余，而且由于 MySQL是開放源碼軟件，因此可以大大降低總體擁有成本。

Linux作為操作系統(tǒng)，Apache?或Nginx作為?Web?服務(wù)器，MySQL 作為數(shù)據(jù)庫，PHP/Perl/Python作為服務(wù)器端腳本解釋器。由于這四個(gè)軟件都是免費(fèi)或開放源碼軟件（FLOSS)，因此使用這種方式不用花一分錢（除開人工成本）就可以建立起一個(gè)穩(wěn)定、免費(fèi)的網(wǎng)站系統(tǒng)，被業(yè)界稱為“LAMP“或“LNMP”組合。

MyISAMMySQL 5.0 之前的默認(rèn)數(shù)據(jù)庫引擎，最為常用。擁有較高的插入，查詢速度，但不支持事務(wù)

InnoDB事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的首選引擎，支持ACID事務(wù)，支持行級鎖定, MySQL 5.5 起成為默認(rèn)數(shù)據(jù)庫引擎

BDB源 自 Berkeley DB，事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的另一種選擇，支持Commit 和Rollback 等其他事務(wù)特性

Memory所有數(shù)據(jù)置于內(nèi)存的存儲引擎，擁有極高的插入，更新和查詢效率。但是會占用和數(shù)據(jù)量成正比的內(nèi)存空間。并且其內(nèi)容會在 MySQL 重新啟動(dòng)時(shí)丟失

Merge將一定數(shù)量的 MyISAM 表聯(lián)合而成一個(gè)整體，在超大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲時(shí)很有用

Archive非常適合存儲大量的獨(dú)立的，作為歷史記錄的數(shù)據(jù)。因?yàn)樗鼈儾唤?jīng)常被讀取。Archive 擁有高效的插入速度，但其對查詢的支持相對較差

Federated將不同的 MySQL 服務(wù)器聯(lián)合起來，邏輯上組成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)庫。非常適合分布式應(yīng)用

Cluster/NDB高冗余的存儲引擎，用多臺數(shù)據(jù)機(jī)器聯(lián)合提供服務(wù)以提高整體性能和安全性。適合數(shù)據(jù)量大，安全和性能要求高的應(yīng)用

CSV： 邏輯上由逗號分割數(shù)據(jù)的存儲引擎。它會在數(shù)據(jù)庫子目錄里為每個(gè)數(shù)據(jù)表創(chuàng)建一個(gè) .csv 文件。這是一種普通文本文件，每個(gè)數(shù)據(jù)行占用一個(gè)文本行。CSV 存儲引擎不支持索引。

BlackHole：黑洞引擎，寫入的任何數(shù)據(jù)都會消失，一般用于記錄 binlog 做復(fù)制的中繼

EXAMPLE 存儲引擎是一個(gè)不做任何事情的存根引擎。它的目的是作為 MySQL?源代碼中的一個(gè)例子，用來演示如何開始編寫一個(gè)新存儲引擎。同樣，它的主要興趣是對開發(fā)者。EXAMPLE 存儲引擎不支持編索引。

另外，MySQL 的存儲引擎接口定義良好。有興趣的開發(fā)者可以通過閱讀文檔編寫自己的存儲引擎。

參考資料來源：百度百科：mySQL

假如mysql數(shù)據(jù)庫單表有100W行記錄，都有哪些方式加快查詢速度

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark

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。使用多個(gè) MySQL 服務(wù)器（復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個(gè) MySQL 查詢結(jié)果表。

思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數(shù)據(jù)，也可以執(zhí)行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 并執(zhí)行查詢。那么為什么速度會快呢？對一些需要運(yùn)行很長時(shí)間的查詢（如報(bào)表或者BI），由于 Spark 是一個(gè)大規(guī)模并行系統(tǒng)，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個(gè)查詢分配一個(gè) CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節(jié)點(diǎn)的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執(zhí)行 MySQL 查詢，這個(gè)查詢速度比直接在 MySQL 上執(zhí)行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”級別的并行機(jī)制，在使用 MySQL 復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點(diǎn)像使用了分區(qū)表時(shí)可以在每個(gè)分區(qū)都執(zhí)行一個(gè)查詢），然后在多個(gè) Percona XtraDB Cluster 節(jié)點(diǎn)的多個(gè)從服務(wù)器上并行的執(zhí)行這些小查詢。最后它會使用map/reduce 方式將每個(gè)節(jié)點(diǎn)返回的結(jié)果聚合在一起形成完整的結(jié)果。

分享名稱：mysql怎么加快數(shù)據(jù)庫 mysql數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化的技巧
文章地址：http://www.rwnh.cn/article12/hhgggc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站排名、做網(wǎng)站、軟件開發(fā)、搜索引擎優(yōu)化、、電子商務(wù)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)