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mysql数据库怎么分析 mysql分析sql

IT技术数据库

MySQL数据库服务器逐渐变慢 该如何分析与解决MySQL 在崩溃恢复时mysql数据库怎么分析 ， 会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性mysql数据库怎么分析，如果 MySQL 中包含了大量表mysql数据库怎么分析，这个校验过程就会比较耗时 。MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关mysql数据库怎么分析，表总数越大，崩溃恢复时间越长 。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低 ， 因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢 。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍 。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程 。
如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种mysql数据库怎么分析：
1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0，那么 validate= false ， 即可以跳过表空间校验 。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了 。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患 。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间 。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势 。
临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程 ， 然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了 。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长 。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭 。
超详细MySQL数据库优化【mysql数据库怎么分析 mysql分析sql】 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.
mysql数据库的数据怎么分析千万级数据统计而已 。
每天写表写两份 。一张现有的总表 ， 一张每天的临时表，每天定时清空 。
统计的数据，可以写成一张统计表 。在页面点击查询的时候，查的就是这张统计表 。
mysql数据库怎么分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于mysql分析sql、mysql数据库怎么分析的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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