07 2016 档案
摘要:(1)索引类型: Btree索引:抽象的可以理解为“排好序的”快速查找结构myisam,innodb中默认使用Btree索引 hash索引:hash索引计算速度非常的快,但数据是随机放置的,无法对范围进行优化,无法利用前缀索引,排序也无法优化memory表里默认使用hash索引 (二)单列索引与多列
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摘要:思路:在主服务上建立2进制日志,每产生语句或磁盘变化就写进日志,我们可以通过主服务器设置一个账号, 修改下my.cnf配置文件来让从服务器建立relaylog,这个时候主服务器创建一个slave账号,在从服务器上 都过语句连接主服务器,开启复制功能实现主从复制。 /usr/libexec/mysql
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摘要:innodb引擎特点1、支持事务:支持4个事务隔离级别,支持多版本读。 2、行级锁定(更新时一般是锁定当前行):通过索引实现,全表扫描仍然会是表锁,注意间隙 锁的影响 3、读写阻塞与事务隔离级别有关 4、具有非常高效的缓存特性,能缓存索引,也能缓存数据 5、整个表和主键以cluster方式存储,组成
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摘要:myisam存储引擎特点:1.不支持事务2.表级锁定(更新时锁整个表,其索引机制是表级索引,这虽然可以让锁定的实现成本很小,但是也同时大大降低 了其并发性能) 3.读写互相阻塞:不仅会在写入的时候阻塞读取,myisam还会在读取的时候阻塞写入,但读本身并不会阻塞另外的读。4.只会缓存索引:myisa
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摘要:sql及索引优化 如何通过慢查询日志发现有问题的sql? 查询次数多且每次查询占用时间长的sql通常为pt-query-digest分析的前几个查询 IO大的sql注意pt-query-digest分析中的rows examine项 未命中索引的sql注意pt-query-digest分析中rows
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摘要:前言:当一个表里面存储的数据特别多的时候,比如单个.myd数据都已经达到10G了的话,必然导致读取的效率很低,这个时候我们可以采用把数据分到几张表里面来解决问题。方式一:通过业务逻辑根据数据的大小通过id%10这种来分成 user1,user2,user3等这样的,但是这样会有很多问题我们需要维护这
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摘要:背景:当数据库里面的数据达到几百万条上千万条的时候,如果要分页的时候(不过一般分页不会有这么多),如果业务要求这么做那我们需要如何解决呢?我用的本地一个自己生产的一张表有五百多万的表,来进行测试,表名为big_data;首先我们看如下几条sql语句:在这之前我们开启profiling来监测sql语句
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