数据库优化教程
❶ Mysql内存占用指南如何优化数据库的性能mysql一般占用内存
MySQL内存占用指南：如何优化数据库的性能？
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，被许多网站和应用程序所采用。MySQL在处理数据方面越来越受欢迎，但是一旦您的数据库开始运行，您就需要考虑如何最大限度地优化其性能，以便满足您的用户需求。其中一个关键方面是MySQL内存占用。本文将向您展示如何调整MySQL内存配置以最大限度地提高效率。
1.理解MySQL内存占用
在MySQL中，内存是一种非常重要的资源。您将需要足够的RAM来支持您的数据库，以确保数据能够快速访问和处理。但是，如果您的内存配置不合理，您的数据可能会变得缓慢和错误。以下是几个内存变量和选项，可帮助您了解MySQL内存占用。
·innodb_buffer_pool_size：这是InnoDB存储引擎使用的总缓冲池大小。它存储表和索引数据的副本。默认情况下，此值设置为128M。
·key_buffer_size：这是MySQL存储引擎使用的缓冲池大小。它用于缓存表数据和查询缓存。它不适用于InnoDB存储引擎。默认情况下，此值设置为8M。
·query_cache_size：此变量表示查询缓存的大小。查询缓存存储查询过的结果，避免重复查询。默认情况下，此值设置为0。
2.调整MySQL内存配置
调整MySQL内存配置是优化性能的关键之一。以下是一些简单的步骤，可帮助您优化MySQL内存占用。
步骤1：评估系统硬件资源
我们需要评估我们系统的硬件资源，以了解哪些设备需要优化。通过‘top’命令或‘sysstat’软件包中的‘sar’命令，我们可以获取CPU，内存，磁盘和网络使用等相关信息。
在Ubuntu或者Debian的终端中，在机器上执行如下命令：
sudo apt install sysstat
sar
步骤2：查看当前MySQL配置
接下来，我们将查看MySQL当前的内存配置，以便知道我们可以进行哪些优化。通过使用以下命令阅读MySQL当前配置：
SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘key_buffer_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;
步骤3：调整内存变量
一旦您看到当前的MySQL配置，您将需要调整内存变量，以便最大限度地优化数据库性能。这是一个示例命令行，说明如何更改InnoDB缓冲池的大小：
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=4G;
步骤4：使更改持久化。
您需要将更改保存到MySQL配置文件中，以便在下一次启动MySQL时保持不变。打开my.cnf文件并使用以下命令进行编辑：
sudo nano /etc/mysql/my.cnf
您将需要在文件中输入新的配置，如下所示：
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size=4G
步骤5：重启MySQL，并检查是否成功
您需要重启MySQL以应用更改，并检查是否成功。使用以下命令重新启动MySQL：
sudo systemctl restart mysql.service
使用以下命令查看是否成功：
SHOW VARIABLES LIKE ‘innodb_buffer_pool_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘key_buffer_size’;
SHOW VARIABLES LIKE ‘query_cache_size’;
3.总结
通过评估硬件资源、查看MySQL当前配置、调整内存变量、保存更改并检查是否成功，您可以轻松地优化MySQL的性能和内存占用。希望这篇指南能够帮助您了解如何使MySQL在处理数据时更有效，以便更好地满足您的业务需求。
❷ 超详细MySQL数据库优化
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
❸ MySQL数据库性能优化方法，一篇给你总结了！
数据库大量应用程序开发项目中，数据库的操作性能成为整个应用的性能瓶颈。为提升性能，本文以MySQL数据库为例，探讨数据库优化方法。优化目标主要分为两点：减少IO次数和降低CPU计算。优化方法包括SQL语句优化、表结构优化、数据库架构优化以及其他策略。
优化目标：
减少 IO 次数：数据库操作中90%以上的时间消耗于IO，优化此环节能显着提升性能。
降低 CPU 计算：优化器需考虑减少CPU运算，如避免复杂多表Join、排序操作、使用join代替子查询等。
SQL 语句优化：
避免复杂Join：MySQL优化器受限，对于复杂的Join操作，性能可能不如Oracle等数据库。
减少排序操作：排序消耗大量CPU资源，优化时需考虑避免不必要的排序。
避免使用“或”关键字：多条件以“或”并存时，MySQL优化器处理困难，使用union all或union代替“或”可优化。
表结构优化：
数据类型选择：数据长度不超过8020字节，字段长度设得短些，使用CHAR和VARCHAR根据需要选择。
字符编码：选择合适的字符集，减少数据量，降低IO操作。
使用NOT NULL：避免NULL类型，可能带来优化问题，影响索引效率。
数据库架构优化：
负载均衡：部署高可用性负载均衡集群，实现读写分离，减轻主数据库压力。
读写分离：将读操作分配到从数据库，减轻主数据库压力。
数据切分：将数据分散存储于多个数据库，通过路由规则访问特定数据库，降低单台服务器负载。
其他优化：
使用视图加速查询：创建视图简化优化器工作，减少磁盘I/O，提升查询效率。
算法优化：避免游标，优先考虑基于集的方法或使用存储过程。
通过上述策略，可以有效提升MySQL数据库性能，实现高效数据处理。优化需全局考虑，避免局部调整影响整体性能。