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。
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通过查询日志(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
硬件,是不是抗不住,软件,mysql是不是没有设置好,数据库设计方面等,语言,SQL语句写法。下面是一些优化技巧。对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
张表100个字段。。分表,然后用表外连接查询可以调高查询效率,也可以用复合查询,不过复合查询效率没有外连接查询效率高,但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的,推荐用复合查询。
1、\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
2、在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。
3、分表 通过分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法:垂直拆分 在主键和一些列放在一个表中,然后把主键和另外的列放在另一个表中。如果一个表中某些列常用,而另外一些不常用,则可以采用垂直拆分。
4、从0到10000一个表,10001到20000一个表; HASH取模 一个商场系统,一般都是将用户,订单作为主表,然后将和它们相关的作为附表,这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id,然后hash取模,分配到不同的数据库上。
5、NoSQL:有一些场景,可以抛弃MySQL等关系型数据库,拥抱NoSQL;比如:统计类、日志类、弱结构化的数据;事务要求低的场景。
你好 mysql服务器,防火墙打开3306端口;看看你的mysql是否设置允许其他机器连接了。打MYSQL中默认MYSQL数据库;更改USE表中的HOST键值(即将LOCALHOST---%);登录到管理器,添加一个用户,主机写%即可。
第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态,比如CPU、内存、交换、磁盘的利用率,根据经验或与系统正常时的状态相比对,有时系统表面上看起来看空闲,这也可能不是一个正常的状态,因为cpu可能正等待IO的完成。
MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1,slow_query_log这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2,long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志中,建议设置为1或者更短。
找到你mysql的安装目录,打开my.ini,如果是Linux服务器,那就是my.conf;然后在[mysqld]选项下面添加:skip-name-resolve 这个选项的意思是:禁用DNS解析,连接速度会快很多。
新版本的mysql配置起来不象以前的那个傻瓜化了,这个问题折腾了我一上午的时间,晚上回来总算是解决了,嘿嘿,又学到一些东西。
1、而优化数据的重要一步就是索引的建立,对于mysql中出现的慢查询,我们可以通过使用索引来提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话,explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复,就可以通过组织成一颗排序二叉树,通过二分查找算法来查询,大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树,支持多个分支,高度更低,数据的插入、删除、更新更快。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
先安装 Apache Spark,查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark (无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上),这样至少可以提升 10 倍的查询性能。