mysql問題分析各個表之間的關系（主外鍵引用關系），創(chuàng)建四個表

你這個就是把 Car表的type_id 和Types表的 types_id 進行關聯(lián)就可以 那你tpyes表中的type_id 就要是primarykey 給你說個和你這個一樣簡單的例子吧 表a id-客戶序號 primary-key name-客戶名稱 表b id-序號 nid-客戶序號 products-產(chǎn)品 下面有增刪改查 insert into 表b (`nid`,`products`) values ('1','手機'); update 表b set `products` = '電話' where `nid` = '1' and `products` = 手機'; delete * from 表b where `nid` = '1' and `products` = 手機'; 如果你要查詢的話用下面這句: select b.products, a.name from 表b as b, 表a as a where 表b.uid = 表a.id

創(chuàng)新互聯(lián)建站從2013年成立，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術服務公司，擁有項目成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設網(wǎng)站策劃，項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命，1280元梁園做網(wǎng)站,已為上家服務,為梁園各地企業(yè)和個人服務,聯(lián)系電話:18980820575

超詳細MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高MySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數(shù)調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負荷.

1. 優(yōu)化一覽圖

2. 優(yōu)化

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務器硬件及參數(shù)設置.

2.1 軟優(yōu)化

2.1.1 查詢語句優(yōu)化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

2.1.2 優(yōu)化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關于索引可以參高筆者MySQL數(shù)據(jù)庫索引一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗余字段

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優(yōu)化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數(shù)值:

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優(yōu)化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個線程.

2.配置大內存,提高內存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務器性能.MySQL服務的配置參數(shù)都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數(shù).

2.2.3 分庫分表

因為數(shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因為數(shù)據(jù)庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數(shù)據(jù)庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統(tǒng)層面不停加機器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴容加數(shù)據(jù)庫服務器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高并發(fā)架構里通常都有緩存這個環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設計就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的并發(fā)。

一個完整而復雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構系統(tǒng)。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.

mysql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)怎么分析

千萬級數(shù)據(jù)統(tǒng)計而已。

每天寫表寫兩份。一張現(xiàn)有的總表，一張每天的臨時表，每天定時清空。

統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，可以寫成一張統(tǒng)計表。在頁面點擊查詢的時候，查的就是這張統(tǒng)計表。

MySQL中3表join流程分析

常聽說MySQL中3表 join 的執(zhí)行流程并不是前兩張表 join 得出結果，再與第三張表進行 join；而是3表嵌套的循環(huán)連接。那這個3表嵌套的循環(huán)連接具體又是個什么流程呢？與前兩張表 join 得出結果再與第三張表進行 join 的執(zhí)行效率相比如何呢？下面通過一個例子來分析分析。

set optimizer_switch='block_nested_loop=off';

關聯(lián)字段無索引的情況下強制使用索引嵌套循環(huán)連接算法，目的是更好的觀察掃描行數(shù)。

表結構和數(shù)據(jù)如下：

示例SQL：

通過 slow log 得知一共掃描 24100 行：

執(zhí)行計劃顯示用的索引嵌套循環(huán)連接算法：

掃描行數(shù)構成：

總行數(shù)=100+4000+20000=24100。

從這個結果來看，join 過程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中間結果，再與 t2 進行 join 得出結果。這結論與我們通常認為的 3表 join 實際上是3表嵌套的循環(huán)連接不一樣，接著往下看。

查看執(zhí)行計劃成本：

mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G

其他信息：

IO成本= 1*1.0 =1

CPU成本= 100*0.2 =20

t1總成本=21

IO成本= 1*1.0 =1

CPU成本= 200*0.2 =40

t3表總成本= 驅動表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820

階段性總成本= 21+820 =841

此處 eval_cost=80，實則為 驅動表扇出*被驅動每次掃描行數(shù)*filtered*成本常數(shù) ，即 20*200*10%*0.2 。

簡化公式為： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常數(shù)

IO成本= 4*1.0 =4

CPU成本= 1000*0.2 =200

t2表總成本= 前2表join的扇出*(IO成本+CPU成本) = 400*(4+200) =81600

階段性總成本= 841+81600 =82441

此處 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json*成本常數(shù) ，即 40000*0.2

根據(jù)執(zhí)行計劃成本分析：

這樣看，3表 join 流程是：

注意，由于造的數(shù)據(jù)比較特殊，所以第 3 步得出的中間結果集實際上只有 1行，所以最終 t2 表的查找次數(shù)是 20*1=20 ，所以掃描總行數(shù)是 20*1000 。所以單看 slow log 中顯示的 24100 行，會誤認為是先得出 t1 和 t3 join 的結果，再去和 t2 進行 join。

當我調整 t3 的數(shù)據(jù)，刪除20行，再插入20行，使?jié)M足 b21 的數(shù)據(jù)翻倍，這樣“第 3 步得出的中間結果集”變成 2 行：

再來看slow log 中掃描的總行數(shù)為44100，t1、t3的掃描行數(shù)不變，t2 的掃描行數(shù)變?yōu)? 20*2*1000=40000 ：

為什么執(zhí)行計劃中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？

因為執(zhí)行計劃對t1 join t3 的扇出是個估算值，不準確。而 slow log 是真實執(zhí)行后統(tǒng)計的，是個準確值。

為什么執(zhí)行計劃中，t2表的執(zhí)行次數(shù)是用“t1 join t3 的扇出”表示的？這不是說明 t1 先和 t3 join，結果再和 t2 join？

其實拆解來看，“3表嵌套循環(huán)” 和 “前2表 join 的結果和第3張表 join” 兩種算法，成本是一樣的，而且如果要按3表嵌套循環(huán)的方式展示每張表的成本將非常復雜，可讀性不強。所以執(zhí)行計劃中這么表示沒有問題。

總的來說，對于3表join或者多表join 來說，“3表嵌套循環(huán)” 和 “先2表 join，結果和第3張表join” 兩種算法，成本是一樣的。要注意的一點是3表嵌套循環(huán)成本并非如下圖寫的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 為 t2 滿足單個等值條件的平均值。

當被驅動表的關聯(lián)字段不是唯一索引，或者沒有索引，每次掃描行數(shù)會大于1時，其扇出誤差會非常大。比如在上面的示例中：

t3 實際的扇出只有 20，但優(yōu)化器估算值是 總掃描行數(shù)的 10%，由于t3表的關聯(lián)字段沒有索引，所以每次都要全表掃描200行，總的掃描行數(shù)= 20*200 =4000，扇出= 4000*10% =400，比實際的20大了20倍。尤其對于后續(xù)表的 join 來說，成本估算會產(chǎn)生更嚴重的偏差。

如果是 left join，每個被驅動表的 filtered 都會被優(yōu)化器認定為 100%，誤差更大！

通常建議join不超過2表，就是因為優(yōu)化器估算成本誤差大導致選擇不好的執(zhí)行計劃，如果要用，一定要記?。宏P聯(lián)字段必須要有索引，最好有唯一性或者基數(shù)大。

如何分析mysql

如何分析mysql

A、設置索引項，應該是出現(xiàn)在where后面的列，或者連接字句中出現(xiàn)的列；

B、使用唯一索引，索引的基數(shù)越大，索引查詢的效果越好，舉例：查詢條件中含有索引字段和非索引字段的時候，會優(yōu)先走索引篩選出數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)中回表過濾沒有走索引的字段，但是Mysql任務，如果索引篩選出的數(shù)據(jù)量大于20%，會認為此時走索引效果不如全表掃描，繼而放棄索引，走全表掃描來查詢；

C、使用短索引，例如一個屬性200多位，其實索引只要創(chuàng)建前幾位效果會好；

D、最左原則，組合索引中，靈活運用最左前綴；

E、不要過度使用索引，索引會占用空間，影響寫入的速度；

MySQL數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)方法

執(zhí)行順序：

適用結構相同的表聯(lián)結成一張大表

內連接：返回兩個表共同的行

左連接：以表 1 為基礎，匹配表 2 的相同行

右連接：以表 2 為基礎，匹配表 1 的相同行

全連接：返回全部數(shù)據(jù)，可以理解為左連接和右連接的結合

mysql 沒有全連接

常用于組內排序，具體寫法如下

窗口函數(shù)可以用 rank 相關函數(shù)或者聚合函數(shù)

當前日期+時間（date + time）函數(shù)：now()

當前時間戳函數(shù)：current_timestamp()

日期或時間轉換為字符串 函數(shù)：date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str)：將字符串參數(shù)值轉換為全小寫字母后返回

upper(str)：將字符串參數(shù)值轉換為全大寫字母后返回

concat(str1, str2,...)：將多個字符串參數(shù)首尾相連后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...)：將多個字符串參數(shù)以給定的分隔符 separator 首尾相連后返回

substr(str,pos)：截取從 pos 位置開始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，從 pos 位置開始的 len 個字符

length(str)：返回字符串的存儲長度

char_length(str)：返回字符串中的字符個數(shù)

format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化數(shù)字 X，D 指定小數(shù)位數(shù)，locale 指定國家語言(默認的 locale 為 en_US)

left(str, len)：返回最左邊的len長度的子串

right(str, len)：返回最右邊的len長度的子串

ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左邊或右邊的空格

repeat(str, count)：將字符串 str 重復 count 次后返回

reverse(str)：將字符串 str 反轉后返回

通俗易懂的學會：SQL窗口函數(shù)

mysql format時間格式化說明

MySQL常用字符串函數(shù)

文章題目：怎么用mysql分析表 mysql 分析表
轉載來于：http://www.rwnh.cn/article22/doohgjc.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供小程序開發(fā)、電子商務、網(wǎng)站收錄、移動網(wǎng)站建設、建站公司、企業(yè)網(wǎng)站制作

廣告

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