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mysql怎么优化表 mysql优化十大技巧

IT技术优化

mysql数据库表太大查询慢优化的几种方法优化方案：
主从同步 读写分离：
这个表在有设备条件的情况下，读写分离，这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高
纵向分表：
根据原则，每个表最多不要超过5个索引，纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）
把不常用的字段单独放在一张表;
把text ， blob等大字段拆分出来放在附表中;
经常组合查询的列放在一张表中;
缺点是：很多逻辑需要重写，带来很大的工作量 。
利用表分区：
这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度 。
横向分表：
1000W条数据不少的 ， 会带来一些运维压力，备份的时候，单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表 ， 每个表有多少数据为准 。
讲述mysql数据表几种有效优化方法下面mysql怎么优化表我们要四种关于mysql教程数据表几种有效优化方法哦mysql怎么优化表，从而提高mysql数据库教程在应用方面的数据吞吐能力 。一、优化表的数据类型select * from tablename procedure analyse();select * from tablename procedure analyse(16.265);上面输出一列信息mysql怎么优化表，牟你数据表的字段提出优化建义，二、通过拆分表提高数据访问效率拆分一是指针对表进行拆分，如果是针对myisam类型的表进行处理的话，可以有两种拆分方法1、是垂直拆分，把主要的与一些散放到一个表，然后把主要的和另外的列放在另一张表 。2、水平拆分方法 ， 根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中，水平拆分通常几种情况 。表很大，拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度 ， 同时也降低了索引的层数 ， 提高查询的速度 。表中的数据本来就有独立性 ， 表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，厕国一些数据不常用的情况下，需要把数据存放到多个不同的介质上 。三、逆规范化四、使用中间表优化方法对于数据库教程大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的 ， 并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响 ， 通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度
mysql对千万级的大表怎么优化MySQL 对于千万级的大表的优化：
常用的优化sql----突出快字mysql怎么优化表 ， 使完成操作的时间最短
1、用索引提高效率：
2、选择有效率的表名顺序 ， 及数据结构及字段mysql怎么优化表；
3、使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表；
4、删除重复记；
5、过内部函数提高SQL效率；......
读写分离-----操作不在一个表里完成
1、主数据库A ， 进行事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE）；
2、从数据库B ， 进行SELECT查询操作；
3、A复制到B，使数据保持一致性；
垂直划分 ------数据不存储在一个服务器里
按照功能划分，把数据分别放到不同的数据库和服务器 。如博客功能的放到服务器A ， 储存文件放到服务器B；
水平划分------相同数据结构的数据不放在一张表里
把一个表的数据根据一定的规则划分到不同的数据库，两个数据库的表结构一样 。
【mysql怎么优化表 mysql优化十大技巧】数据归档处理-----时间优先原则存储读取
将数据库中不经常使用的数据迁移至近线设备，将长期不使用的数据迁移至文件形式归档 。这样，随着应用的需要，数据会在在线、近线和文件文档之间移动，如当应用需要访问很久以前的某些数据，它们的物理位置在近线设备，则会自动移动到在线设备 。对用户的应用而言，这些都是透明的，就像所有数据都存放在在线设备一样，不会对数据库应用产生任何影响 。
MySQL 对于大表，要怎么优化1、做分区表，（哪个字段分区很重要 ， 分错会影响性能） 。
2、拆表，
可以将历史数据放到 其他表中，例如abc表中 ， 2013年的数据，拆到 abc_2013表中 ， 2014年的数据拆到abc_2014表中 。
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.
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