讓mysql資料庫跑的更快,讓mysql資料庫跑的更快嗎

本文目錄一覽：

1、mysql如何加快海量數據的刪除速度？
2、如何提高mysql 資料庫遠程查詢速度？
3、簡述提高mysql資料庫伺服器性能的措施有哪些
4、面試中常問：mysql資料庫做哪些優化也提高mysql性能
5、mysql資料庫如果資料庫中有800萬條數據，我想隨機抽取10000條，要怎麼做抽取的更快
6、如何讓mysql速度更快的響應？如何提高讀取和查詢速度

mysql如何加快海量數據的刪除速度？

下面一些方法可以加快

mysql資料庫導入數據的速度：

1、最快的當然是直接 copy 資料庫表的數據文件（版本和平台最好要相同或相似）；

2、設置 innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 ，相對於 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 可以十分明顯的提升導入速度；

3、使用 load data local infile 提速明顯；

4、修改參數 bulk_insert_buffer_size，調大批量插入的緩存；

5、合併多條 insert 為一條: insert into t values(a,b,c), (d,e,f) ,,,

6、手動使用事物；

如何提高mysql 資料庫遠程查詢速度？

VPN專線比較快些.再個提高家裡的網速。或者用phpmyadmin放到伺服器上測試，看看是傳輸數據慢還是別的原因。

簡述提高mysql資料庫伺服器性能的措施有哪些

1，存儲引擎，根據應用選擇合適的引擎

2，索引 —-這個就有很多文章了，具體需要你自己去了解

3，sql語句優化，查詢條件的選擇之類

4，mysql自身系統配置，需要針對應用去定製

5，表的選擇，臨時表，或者分區表，也需要針對應用的情況去選擇使用

面試中常問：mysql資料庫做哪些優化也提高mysql性能

在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數據的可選擇性基數，也就是常說的cardinality值。

查詢優化器在生成各種執行計劃之前，得先從統計信息中取得相關數據，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數，而這個相關數據就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個欄位中的唯一值分布狀態。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數字。這裡唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數。

那看到這裡我們就明白了，為什麼要在基數高的欄位上建立索引，而基數低的的欄位建立索引反而沒有全表掃描來的快。當然這個只是一方面，至於更深入的探討就不在我這篇探討的範圍了。

概念二，關於HINT的使用。

這裡我來說下HINT是什麼，在什麼時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協助MySQL優化器的工作，使她生成最優的執行計劃。一般來說，優化器的執行計劃都是最優化的，不過在某些特定場景下，執行計劃可能不是最優化。

比如：表t1經過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經很不準確了，這時候剛好執行了一條SQL，那麼有可能這條SQL的執行計劃就不是最優的。為什麼說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，並且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那麼對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

這裡順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結構：

mysql desc t1;+————+————–+——+—–+———+—————-+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+————+————–+——+—–+———+—————-+| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment || rank1 | int(11) | YES | MUL | NULL | || rank2 | int(11) | YES | MUL | NULL | || log_time | datetime | YES | MUL | NULL | || prefix_uid | varchar(100) | YES | | NULL | || desc1 | text | YES | | NULL | || rank3 | int(11) | YES | MUL | NULL | |+————+————–+——+—–+———+—————-+7 rows in set (0.00 sec)

表記錄數：

mysql select count(*) from t1;+———-+| count(*) |+———-+| 32768 |+———-+1 row in set (0.01 sec)

這裡我們兩條經典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100;

表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數為32034，cost為3243.65。

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “3243.65” }, “table”: { “table_name”: “t1”, “access_type”: “ALL”, “possible_keys”: [ “idx_rank1”, “idx_rank2”, “idx_rank3” ], “rows_examined_per_scan”: 32034, “rows_produced_per_join”: 115, “filtered”: “0.36”, “cost_info”: { “read_cost”: “3232.07”, “eval_cost”: “11.58”, “prefix_cost”: “3243.65”, “data_read_per_join”: “49K” }, “used_columns”: [ “id”, “rank1”, “rank2”, “log_time”, “prefix_uid”, “desc1”, “rank3” ], “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “441.09” }, “table”: { “table_name”: “t1”, “access_type”: “index_merge”, “possible_keys”: [ “idx_rank1”, “idx_rank2”, “idx_rank3” ], “key”: “union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)”, “key_length”: “5,5,5”, “rows_examined_per_scan”: 1103, “rows_produced_per_join”: 1103, “filtered”: “100.00”, “cost_info”: { “read_cost”: “330.79”, “eval_cost”: “110.30”, “prefix_cost”: “441.09”, “data_read_per_join”: “473K” }, “used_columns”: [ “id”, “rank1”, “rank2”, “log_time”, “prefix_uid”, “desc1”, “rank3” ], “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們再看下SQL D的計劃：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “534.34” }, “table”: { “table_name”: “t1”, “access_type”: “ref”, “possible_keys”: [ “idx_rank1”, “idx_rank2”, “idx_rank3” ], “key”: “idx_rank1”, “used_key_parts”: [ “rank1” ], “key_length”: “5”, “ref”: [ “const” ], “rows_examined_per_scan”: 555, “rows_produced_per_join”: 0, “filtered”: “0.07”, “cost_info”: { “read_cost”: “478.84”, “eval_cost”: “0.04”, “prefix_cost”: “534.34”, “data_read_per_join”: “176” }, “used_columns”: [ “id”, “rank1”, “rank2”, “log_time”, “prefix_uid”, “desc1”, “rank3” ], “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “5.23” }, “table”: { “table_name”: “t1”, “access_type”: “index_merge”, “possible_keys”: [ “idx_rank1”, “idx_rank2”, “idx_rank3” ], “key”: “intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)”, “key_length”: “5,5,5”, “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “cost_info”: { “read_cost”: “5.13”, “eval_cost”: “0.10”, “prefix_cost”: “5.23”, “data_read_per_join”: “440” }, “used_columns”: [ “id”, “rank1”, “rank2”, “log_time”, “prefix_uid”, “desc1”, “rank3” ], “attached_condition”: “((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))” } }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。

mysql資料庫如果資料庫中有800萬條數據，我想隨機抽取10000條，要怎麼做抽取的更快

什麼叫抽取的更快？和什麼比更快？你現在是怎麼做的？

資料庫性能是和很多因素有關的：

想要資料庫響應的快，首先要有好的伺服器。

如果資料庫是在遠程伺服器上，還要有充足和流暢的帶寬網路。

合理安排表的結構，建立索引。

針對你這個，800萬條數據如果在一個表裡，要有個整數型的ID作為主鍵，並做索引。如果數據是從不同的表裡抽出來再組合起來的，表與表之間的鏈接鍵盡量用整數型並做索引。

然後生成10000個隨機數，在ID里查找這1萬個數字，取出對應的數據。

處理過程放到資料庫端。

針對你這個，10000個隨機數的生成函數用存儲過程的形式存在伺服器端。

如何讓mysql速度更快的響應？如何提高讀取和查詢速度

1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：

select id from t where num=0

3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–『2005-11-30』生成的id

應改為:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate=’2005-11-30′ and createdate’2005-12-1′

10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：

create table #t(…)

13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應儘可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18.儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。

20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/185610.html