mysql调试存储过程 mysql调试不使用缓存

本文目录一览：

1、如何用redis/memcache做Mysql缓存层
2、为什么使用mysql主从数据库,而不考虑使用缓存
3、怎样清理mysql数据库的缓存
4、MySQL缓存
5、MySQL怎么禁止使用缓存以及复杂多表查询的索引优化问题

如何用redis/memcache做Mysql缓存层按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将你的应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap ， set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
为什么使用mysql主从数据库,而不考虑使用缓存【mysql调试存储过程 mysql调试不使用缓存】1、不建议使用join 让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。
2、通过在主服务器和从服务器之间切分处理客户查询的负荷，可以得到更好的客户响应时间。但是不要同时在主从服务器上进行更新，这样可能引起冲突。
3、为了保障数据的安全与稳定性，我们常用数据库的主从复制与主主复制来实现。
4、这与AWS数据库架构有关。我们来看看这个图，AWS数据库是架构在虚拟机与云盘上的，我们都知道MySQL的log比较多，所以很多IO是通过耗时较高的网络来完成的，因此AWS这种架构网络IO是它的瓶颈，性能也跑不上去。
5、应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。
怎样清理mysql数据库的缓存会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。
打开mysql的客户端这里使用navicat，连接数据库，等到navicat主页面，双击需要操作的数据库连接。登录到数据库主页面后，点击左侧的数据库连接，打开数据库，可以看到可以操作的所有数据库。
MySQL的FLUSH可以清理mysql数据库缓存数据 MySQL的FLUSH句法（清除或者重新加载内部缓存） FLUSH flush_option [，flush_option]，如果你想要清除一些MySQL使用内部缓存，你应该使用FLUSH命令。为了执行FLUSH，你必须有reload权限。
清空数据库主要有两种方式（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。
首先打开控制面板，点击程序和功能，卸载MySQL server 。同时按下win+r键，运行reqedit，按HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Services\Eventlog\Application\MySQL序列找到文件并删除，如果没有则可以不用删除。
MySQL缓存1、MySQL0取消了查询缓存，这是因为查询缓存具有严重的可伸缩性问题，并且很容易成为严重的瓶颈。
2、先删除缓存，再更新数据库。这个逻辑是错误的，因为两个并发的读和写操作导致脏数据。（以Redis和Mysql为例）。
3、pool_instances 可以设置为cpu核心数，它的作用是：1）对于缓冲池在数千兆字节范围内的系统，通过减少争用不同线程对缓存页面进行读写的争用，将缓冲池划分为多个单独的实例可以提高并发性。
4、LRU机制在实际运行过程中，是会存在巨大的隐患的：MySQL的预读机制带来的隐患：所谓的预读机制，就是当你从磁盘加载一个数据页的时候，可能会连带着把这个数据页相邻的其它数据页也加载到缓存里去。
MySQL怎么禁止使用缓存以及复杂多表查询的索引优化问题使用连接（JOIN）来代替子查询（Sub-Queries）MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。
explain+索引。在你要查询的语句前加explain，看下有没有用到索引，如果出现type为all的，则说明有必要添加下索引。（附多表查询速度比较：表关联existsin）慢查询优化是一大块。预统计。
从内存中读取数据是微秒级别的。而从磁盘读则是毫秒级别的。二者相差一个数量级。所以想优化数据库，第一个要做到的就是优化i [thread]仅仅用在myisam中，用于在插入数据的时候临时缓存数据。
索引相关查询（或更新，删除，可以转换为查询）没有用到索引这是最基础的步骤，需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引，需要重点关注type=ALL ， key=NULL的字段。