实战问题|mysql的大小写对性能的影响问题实战问题|mysql

一. mysql对大小写是否敏感是根据平台区分的 1. 默认情况下: linux环境严格区分大小写，windows环境下不区分大小写** 【实战问题|mysql的大小写对性能的影响问题】所以正常开发的时候在本地测试数据库名或者表名大小写没关系，迁移到linux服务器的时候就会报错。一定要注意这个问题.
MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的：

数据库名与表名是严格区分大小写的；
表的别名是严格区分大小写的；
列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的；
变量名也是严格区分大小写的；

2.linux环境下更改mysql表名大小写不敏感

# 编辑配置文件 vi /etc/my.cnf # 在[mysqld]后添加添加 lower_case_table_names=1 # 重启服务 service mysqld stop service mysqld start

二、sql语句的关键字大小写对sql语句性能的影响 1. 使用存储过程模拟20万数据

# 创建表 CREATE TABLE employees ( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30), lname VARCHAR(30), birth TIMESTAMP, hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01', separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31', job_code INT NOT NULL, store_id INT NOT NULL ) partition BY RANGE (store_id) ( partition p0 VALUES LESS THAN (10000), partition p1 VALUES LESS THAN (50000), partition p2 VALUES LESS THAN (100000), partition p3 VALUES LESS THAN (150000), Partition p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); # 创建存储过程 CREATE PROCEDURE BatchInsert(IN init INT, IN loop_time INT)-- 第一个参数为初始ID号（可自定义），第二个位生成MySQL记录个数 BEGIN DECLARE Var INT; DECLARE ID INT; SET Var = 0; SET ID = init; WHILE Var < loop_time DO insert into employees(id, fname, lname, birth, hired, separated, job_code, store_id) values (ID, CONCAT('chen', ID), CONCAT('haixiang', ID), Now(), Now(), Now(), 1, ID); SET ID = ID + 1; SET Var = Var + 1; END WHILE; END; # 调用存储过程 CALL BatchInsert(30036, 200000); -- 调用存储过程插入函数

测试关键字及字段名，表名大小写对sql执行时间的影响

select id ,fname lname ,birth ,hired ,separated,job_code,store_id from employees # 0.605s0.610s 0.572S 平均值0.595SELECT id ,fname lname ,birth ,hired ,separated,job_code,store_id FROM employees # 0.570S0.576s 0.594S平均值：0.580sSELECT ID ,FNAME LNAME ,BIRTH ,HIRED ,SEPARATED,JOB_CODE,STORE_ID FROM EMPLOYEES # 0.634s 0.576s 0.575s平均值： 0595sselect id c1 ,fname c2, lname c3 ,birth c4 ,hiredc5,separated c6,job_code c7,store_id c8 from employees # 0.629s 0.653s 0.685s 平均值：0.655sSELECT id c1 ,fname c2, lname c3 ,birth c4 ,hiredc5,separated c6,job_code c7,store_id c8 FROM employees # 0.663s .0647s 0.625s 平均值：0.645sSELECT ID C1 ,FNAME C2, LNAME C3 ,BIRTH C4 ,HIREDC5,SEPARATED C6,JOB_CODE C7,STORE_ID C8 FROM EMPLOYEES # 0.648s 0.645s 0.657s 平均值： 0.650s

总结：