mysql数据库的优化

❶ 数据库如何优化

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如何优化Mysql数据库

当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。樱明枣

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、myf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1.服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID10磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID10；

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建槐睁议选择运算能力强悍的CPU。

2.MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3.MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；

2)back_log

=

384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大，则应该把myf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。

4.MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections

*

100%

=85%

5.MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但脊拆它的维护非常复杂，存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

❷ mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么

个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。

单表优化

单表优化可以从这几个角度出发：

表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。

读写分离：最常用的樱桐优化手段，写主库读从库；

增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；

字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。

索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；

SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；

NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。

表拆分

数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：

垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以明颂裂IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。

希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享java开发、架构激闭设计、程序员职业发展等方面的见解。

❸ MySQL数据库优化（七）

为了能最小化磁盘I/O MyISAM 存储引擎采用了很多数据库系统使用的一种策略 它采用一种机制将最经常访问的表保存在内存区块中

对索引区块来说 它维护着一个叫索引缓存(索引缓冲)的结构体 这个结构体中放着许多那些最常使用的索引区块的缓冲区块 对数据区块来说 MySQL没有使用特定的缓存 它依靠操作系统的本地文件系统缓存

本章首先描述了 MyISAM 索引缓存的基本操作 然后讨论在MySQL 中所做的改进 它提高了索引缓存性能 同时能更好地控制缓存操作

线程之间不再是串行地访问索引缓存 多个线程可以并行地访问索引缓存 可以设置多个索引缓存 同时也能指定数据表索引到特定的缓存中

索引缓存机制对 ISAM 表同样适用 不过 这种有效性正在减弱 自从MySQL 开始 MyISAM 表类型引进之后 ISAM 就不再建议使用了 MySQL 更是延续了这个趋势 ISAM 类型默认被禁用了

可以通过系统变量 key_buffer_size 来控制索引缓存区块的大小 如果这个值大小为 那么就不使用缓存 当这个值小得于不足以分配区块缓冲的最小数量( )时 也不会使用缓存

当索引缓存无法操作时 索引文件就只通过操作系统提供的本地文件系统缓冲来访问(换言之 表索引区块采用的访问策略和数据区块的一致)

一个索引区块在 MyISAM 索引文件中数纯升是一个连续访问的单元 通常这个索引区块的大小和B树索引节点大小一样薯老(索引在磁盘中是以B树结构来表示的 这个树的底部时叶子节点 叶子节点之上则是非叶子节点)

在索引缓存结构中所有的区块大小都是一样的 这个值可能等于 大于 或小于表的索引区块大小 通常这两个值是不一样的

当必须访问来自任何表的索引区块时 服务器首先检查在索引缓存中是否有可用的缓冲区块 如果有 服务器就访问缓存中的数据 而非磁盘 就是说 它直接存取缓存 而不是存取磁盘 否则 服务器选择一个(多个)包含其它不同表索引区块的缓存缓冲区块 将它的内容替换成请求表的索引区块的拷贝 一旦新的索引区块在缓存中了 索引数据就可以存取了

当发生被选中要替换的区块内容修改了的情况时 这个区块就被认为 脏 了 那么 在替换之前 它的内容就必须先刷新到它指向的标索引

通常服务器遵循LRU(最近最少使用)策略 当要选择替换的区块时 它选择最近最少使用的索引区块 为了想要让选择变得更容易 索引缓存模块会维护一个包含所有使用区块特别的队列(LRU链) 当一个区块被访问了 就把它放到队列的最后位置 当区块要被替换时 在队列开始位置的区块就是最近最少使用的 它就是第一候选删除对象

共享访问索引缓存

在MySQL 以前 访问索引缓存是串行的 两个线程不能并行地访问索引缓存缓冲 服务器处理一个访问索引区块的请求只能等它之前的请求处理完 结果 新的请求所需的索引区块就不在任何索引缓存环冲区块中 因为其他线程把包含这个索引区块的缓冲给更新了

从MySQL 开始 服务器支持共享方式访问索引缓存

没有正在被更新的缓冲可以被多个线程访问

缓冲正被更新时 需要使用这个缓冲的线程只能等到更新完成之后

多个线程可以初始化需要替换缓存区块的请求 只要它们不干扰别的线程(也就是 它们请求不同的索引区块 因此不同的缓存区块被替换)

共享方式访问索引缓存令服务器明显改善了吞吐量

多重索引缓存

共享访问索引缓存改善了性能 却不能完全消裤尺除线程间的冲突 它们仍然争抢控制管理存取索引缓存缓冲的结构 为了更进一步减少索引缓存存取冲突 MySQL 提供了多重索引缓存特性 这能将不同的表索引指定到不同的索引缓存

当有多个索引缓存 服务器在处理指定的 MyISAM 表查询时必须知道该使用哪个 默认地 所有的 MyISAM 表索引都缓存在默认的索引缓存中 想要指定到特定的缓存中 可以使用 CACHE INDEX 语句

如下语句所示 指定表的索 t t 和 t 引缓存到名为 hot_cache 的缓存中

mysql>CACHEINDEXt t t INhot_cache; + + + + + |Table|Op|Msg_type|Msg_text| + + + + + |test t |assign_to_keycache|status|OK| |test t |assign_to_keycache|status|OK| |test t |assign_to_keycache|status|OK| + + + + +

注意 如果服务器编译支持存 ISAM 储引擎了 那么 ISAM 表也使用索引缓存机制 不过 ISAM 表索引只能使用默认的索引缓存而不能自定义

CACHE INDEX 语句中用到的索引缓存是根据用 SET GLOBAL 语句的参数设定的值或者服务器启动参数指定的值创建的 如下 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= * ;想要删除索引缓存 只需设置它的大小为 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;索引缓存变量是一个结构体变量 由名字和组件构成 例如 keycache key_buffer_size keycache 就是缓存名 key_buffer_size 是缓存组件 默认地 表索引在服务器启动时指定到主(默认的)索引缓存中 当一个索引缓存被删掉后 指定到这个缓存的所有索引都被重新指向到了默认索引缓存中去 对一个繁忙的系统来说 我们建议以下三条策略来使用索引缓存 热缓存占用 %的总缓存空间 用于繁重搜索但很少更新的表 冷缓存占用 %的总缓存空间 用于中等强度更新的表 如临时表 冷缓存占用 %的总缓存空间 作为默认的缓存 用于所有其他表 使用三个缓存的一个原因是好处在于 存取一个缓存结构时不会阻止对其他缓存的访问 访问一个表索引的查询不会跟指定到其他缓存的查询竞争 性能提高还表现在以下几点原因 热缓存只用于检索记录 因此它的内容总是不需要变化 所以 无论什么时候一个索引区块需要从磁盘中引入 被选中要替换的缓存区块的内容总是要先被刷新 索引被指向热缓存中后 如果没有需要扫描全部索引的查询 那么对应到B树中非叶子节点的索引区块极可能还保留在缓存中 在临时表里必须频繁执行一个更新操作是相当快的 如果要被更新的节点已经在缓存中了 它无需先从磁盘中读取出来 当临时表的索引大小和冷缓存大小一样时 那么在需要更新一个节点时它已经在缓存中存在的几率是相当高的

中点插入策略

默认地 MySQL 的索引缓存管理系统采用LRU策略来选择要被清除的缓存区块 不过它也支持更完善的方法 叫做 中点插入策略

使用中点插入策略时 LRU链就被分割成两半 一个热子链 一个温子链 两半分割的点不是固定的 不过缓存管理系统会注意不让温子链部分 太短 总是至少包括全部缓存区块的 key_cache_division_limit 比率 key_cache_division_limit 是缓存结构体变量的组件部分 因此它是每个缓存都可以设置这个参数值

当一个索引区块从表中读入缓存时 它首先放在温子链的末尾 当达到一定的点击率(访问这个区块)后 它就提升到热子链中去 目前 要提升一个区块的点击率( )对每个区块来说都是一样的 将来 我们会让点击率依靠B树中对应的索引区块节点的级别 包含非叶子节点的索引区块所要求的提升点击率就低一点 包含叶子节点的B索引树的区块的值就高点

提升起来的区块首先放在热子链的末尾 这个区块在热子链内一直循环 如果这个区块在该子链开头位置停留时间足够长了 它就会被降级回温子链 这个时间是由索引缓存结构体变量的组件 key_cache_age_threshold 值来决定的

这个阀值是这么描述的 一个索引缓存包含了 N 个区块 热子链开头的区块在低于 N*key_cache_age_threshold/ 次访问后就被移动到温子链的开头位置 它又首先成为被删除的候选对象 因为要被替换的区块还是从温子链的开头位置开始的

中点插入策略就能在缓存中总能保持更有价值的区块 如果更喜欢采用LRU策略 只需让 key_cache_division_limit 的值低于默认值

中点插入策略能帮助改善在执行需要有效扫描索引 它会将所有对应到B树中高级别的有价值的节点推出的查询时的性能 为了避免这样 就必须设定 key_cache_division_limit 远远低于 以采用中点插入策略 则在扫描索引操作时那些有价值的频繁点击的节点就会保留在热子链中了

索引预载入

如果索引缓存中有足够的区块用来保存全部索引 或者至少足够保存全部非叶子节点 那么在使用前就载入索引缓存就很有意义了 将索引区块以十分有效的方法预载入索引缓存缓冲 从磁盘中顺序地读取索引区块

没有预载入 查询所需的索引区块仍然需要被放到缓存中去 虽然索引区块要保留在缓存中 因为有足够的缓冲 它们可以从磁盘中随机读取到 而非顺序地

想要预载入缓存 可以使用 LOAD INDEX INTO CACHE 语句 如下语句预载入了表 t 和 t 的索引节点(区块)

mysql>LOADINDEXINTOCACHEt t IGNORELEAVES; + + + + + |Table|Op|Msg_type|Msg_text| + + + + + |test t |preload_keys|status|OK| |test t |preload_keys|status|OK| + + + + +

增加修饰语 IGNORE LEAVES 就只预载入非叶子节点的索引区块 因此 上述语句加载了 t 的全部索引区块 但是只加载 t 的非叶子节点区块

如果使用 CACHE INDEX 语句将索引指向一个索引缓存 将索引区块预先放到那个缓存中去 否则 索引区块只会加载到默认的缓存中去

索引缓存大小

MySQL 引进了对每个索引缓存的新变量 key_cache_block_size 这个变量可以指定每个索引缓存的区块大小 用它就可以来调整索引文件I/O操作的性能

当读缓冲的大小和本地操作系统的I/O缓冲大小一样时 就达到了I/O操作的最高性能了 但是设置索引节点的大小和I/O缓冲大小一样未必能达到最好的总体性能 读比较大的叶子节点时 服务器会读进来很多不必要的数据 这大大阻碍了读其他叶子节点

目前 还不能控制数据表的索引区块大小 这个大小在服务器创建索引文件 ` MYI 时已经设定好了 它根据数据表的索引大小的定义而定 在很多时候 它设置成和I/O缓冲大小一样 在将来 可以改变它的值 并且会全面采用变量 key_cache_block_size

重建索引缓存

索引缓存可以通过修改其参数值在任何时候重建它 例如

mysql>SETGLOBALcold_cache key_buffer_size= * * ;

如果设定索引缓存的结构体变量组件变量 key_buffer_size 或 key_cache_block_size 任何一个的值和它当前的值不一样 服务器就会清空原来的缓存 在新的变量值基础上重建缓存 如果缓存中有任何的 脏 索引块 服务器会先把它们保存起来然后才重建缓存 重新设定其他的索引缓存变量并不会重建缓存

lishixin/Article/program/Oracle/201311/16615

❹ MySQL数据库，一天一万条以上的增量，怎么优化

bulk_insert_buffer_size参数相对增大------用于存放insert语句的缓存空间，增大可以提高insert的速度
对于insert频率较大的表，可以适当删除不常用的索引改余，可以减少对表索引维护的开销
在业务允许的情况下，也就是说不茄圆需要事物机制，建议用myisam引擎，相比较而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，当然还有archive引擎，不颤歼塌过这个引擎很少用，所以建议还是用myisam

❺ 如何优化mysql数据库

从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。

二、优化硬件

如果你皮燃轮需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。因为MySQL内部使用大量64位的整数，64位的CPU将提供更好燃信的性能。

对大数据库，优化的次序一般是RAM、快速硬盘、CPU能力。

更多的内存通过将最常用的键码页面存放在内存中可以加速键码的更新。

如果不使用事务安全(transaction-safe)的表或有大表并且段困想避免长文件检查，一台UPS就能够在电源故障时让系统安全关闭。

对于数据库存放在一个专用服务器的系统，应该考虑1G的以太网。延迟与吞吐量同样重要。

❻ Mysql数据库的设计和优化

在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程让答培训机构废话不多说开始学习吧！

数据库的设计

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。

数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

数据库的三大范式

第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上坦举慧更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主答扒键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关.

注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规.这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余.但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下.但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反.

数据库设计的步骤

需求分析阶段

准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。

概念结构设计阶段

是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整

Entity_Relationship---实体之间的关系

一对一

一对多

多对一

❼ mysql数据库的优化方法

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，霍营IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么磨局要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高兄稿应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但瞎尘让底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

❽ MySQL数据库优化都包括哪些项目

此文章主要向大家介绍的是MySQL数据库优化 其中还包括MySQL数据库的性能优化 常用的SQL语句的优化以及MySQL数据库对INSERT语句进行优化的实际操作方案的描述 望你会有所收获

MySQL InnoDB 的性能问题讨论

MySQL性能优化

InnoDB delete from xxx速度暴慢原因

推荐圈子: mysql研究

更多相关推荐 定期分析表和检查表

分析表的语法如下

引用

ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb _name[ tbl_name]

以上语句用于分析和存储表的关键字分布 分析的结果将可以使得系统得到准确的统计信息 使得SQL能够生成正确的执行计划 如果用户感觉实际执行计划并不是预期的执行计划 执行一次分析表可能会解决问题 在分析期间 使用一个读取锁定对表进行锁定 这对于MyISAM DBD和InnoDB表有作用

例如分析一个数据表

引用

*** yze table table_name

检查表的语法如下

引用

CHECK TABLE tb _name[ tbl_name] [option] option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}

检查表的作用是检查一个或多个表是否有错误 CHECK TABLE 对MyISAM 和 InnoDB表有作用 对于MyISAM表 关键字统计数据被更新

CHECK TABLE 也可以检查视图是否有错误 比如在视图定义中被引用的表不存在

定期优化表

MySQL数据库优化表的语法如下

引用

OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb _name [ tbl_name]

如果删除了表的一大部分 或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR BLOB或TEXT列的败宏表)进行更多更银枯亩改 则应使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表优化 这个命令可以将表中的空间碎片进行合并 并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 但OPTIMIZE TABLE 命令只对MyISAM BDB 和InnoDB表起作用

例如 optimize table table_name

锋森注意 *** yze check optimize执行期间将对表进行锁定 因此一定注意要在数据库不繁忙的时候执行相关的操作

常用的SQL优化

我们在开发的时候常常用到的SQL语句 无非是INSERT GROUPBY等等 对于这些SQL语句 我们怎么进行优化？

大批量插入数据

当用load命令导入数据的时候 适当的设置可以提高导入的速度

对于MyISAM存储引擎的表 可以通过如下方式快速的导入大量的数据

引用

ALTER TABLE tb _name DISABLE KEYS;

loading the data

ALTER TABLE tb _name ENABLE KEYS;

DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新 在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时 通过设置这两个命令 可以提高导入的效率

对于导入大量的数据到一个空的MyISAM表时 默认就是先导入数据然后才创建索引的 索引不用进行设置

引用

load data infile /home/mysql/text_txt into table text

对于InnoDB类型的表 这种方式不能提高导入数据的效率 但也有几种针对InnoDB类型的表进行MySQL数据库优化的方式

因为InnoDB类型的表式按照主键的顺序保存的 所以将导入的数据按照主键的顺序排序 可以有效提高导入数据的效率

在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS= 关闭唯一性校验 在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS= 恢复唯一性校验 可以提高导入的效率

如果应用使用自动提交的方式 建议在导入前执行SET AUTOMIT= 关闭自动提交 导入结束后执行SET AUTOMIT= 打开自动提交 也可以提高导入效率

MySQL数据库优化INSERT语句

当进行数据INSERT的时候 可以考虑采用以下几种方式进行优化

如果同时从一个客户插入很多行 尽量使用多个值表的INSERT语句 这种方式将大大缩短客户端与数据库的链接 关闭等消耗 使得效率比分开执行的单个INSERT语句快

例如

insert into test values( )

insert into test values( )

insert into test values( )

将上面三句改为:insert into test values( ) ( ) ( )

如果从不同客户插入很多行 能通过使用INSERT DELAYED 语句得到更高的速度

DELAYED 的含义是让INSERT 语句马上执行 其实数据都被放在内存的队列中 并没有真正写入磁盘 这比每条语句分别插入要快得多 LOW_PRIORITY刚好相反 在所有其他用户对表的读写完后才进行插入

将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放

如果进行批量插入 可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度 但是 这只能对于MyISAM表使用

当从一个文本文件中装载一个表时 使用LOAD DATA INFILE 这通常比使用很多insert语句快 倍左右

lishixin/Article/program/MySQL/201311/29324

❾ 怎么进行mysql数据库优化(mysql数据库优化的几种方法)

主要从以下角度思考优化方向：1，Mysql配置优化主要对查询缓存，mysql数据库连接时缓卖长，开启慢查询日志(开启后还要分析sql)等方面进行优化2

Myslq语句优化3

Mysql索引优化主要是需要注意索引数量和索引失效情况，重复索引橡哪桐4

Mysql引擎优化innodb引擎注重于事务，能保证数据一致性myisam引擎梁坦可以进行全文检索，但不是事务安全当初在黑马程序员学过，还用实例进行优化学习