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1、这个值越大,从内存到磁盘的写入操作就会减少。所以能够一定程度减少磁盘io。但是当这个值很大的时候,如果数据库crash,那么重启的时间可能就会很长。因为会有大量的事务数据需要从日志文件中恢复出来写入到数据文件中。
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2、实际上,正如我们从 “vmstat” 输出中所知道的那样,即使没有太多的“空间”,MySQL 8 和 MySQL 7 都不会在低负载下使用 swap 分区。
3、如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的 列,如果在前10 个或20 个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
4、另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。
5、③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说,服务器内存建议不要小于2GB,推荐使用4GB以上的物理内存,不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题,工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
:建索引根据索引查询 2:在后台做数据处理、是千万条数据总不能一次显示出来吧、可以根据一次显示或者用到多少条就查询多少条、不用一次性都查询出来、这样效率是很高的。
假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话,可以快速的找到需要查询的区间里的数据,往往需要查询的数据量是全表的1/100,1/1000,那么这时候花费的时间就是1/100,1/1000了。
如果是1 用SET AUTOCOMMIT = 0 ,提高数据修改速度 PHP优化需要 MySQL Slow Log 分析工具分析日志:mysqldumpslow或mysqlsla比较不错。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍。
1、方便扩容 当分片填充满的时候,需要扩容使总数据量在总分片之间再次达到数据均匀分布状态,扩容需要用 hash 函数重新映射旧值到新的分片。 散列表和 hash 分片想要有好的表现都依赖于设计良好的 hash 函数。
2、Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引,如果没有特别指明,一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。
3、如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。
4、如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。