mysql問題分析各個(gè)表之間的關(guān)系（主外鍵引用關(guān)系），創(chuàng)建四個(gè)表

你這個(gè)就是把 Car表的type_id 和Types表的 types_id 進(jìn)行關(guān)聯(lián)就可以 那你tpyes表中的type_id 就要是primarykey 給你說個(gè)和你這個(gè)一樣簡單的例子吧 表a id-客戶序號 primary-key name-客戶名稱 表b id-序號 nid-客戶序號 products-產(chǎn)品 下面有增刪改查 insert into 表b (`nid`,`products`) values ('1','手機(jī)'); update 表b set `products` = '電話' where `nid` = '1' and `products` = 手機(jī)'; delete * from 表b where `nid` = '1' and `products` = 手機(jī)'; 如果你要查詢的話用下面這句: select b.products, a.name from 表b as b, 表a as a where 表b.uid = 表a.id

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超詳細(xì)MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整,以提高用戶的相應(yīng)速度,同時(shí)還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負(fù)荷.

1. 優(yōu)化一覽圖

2. 優(yōu)化

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務(wù)器硬件及參數(shù)設(shè)置.

2.1 軟優(yōu)化

2.1.1 查詢語句優(yōu)化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

2.1.2 優(yōu)化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因?yàn)樽硬樵冃枰短撞樵?嵌套查詢時(shí)會建立一張臨時(shí)表,臨時(shí)表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時(shí)表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關(guān)于索引可以參高筆者M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫索引一文,介紹比較詳細(xì),此處記錄使用索引的三大注意事項(xiàng):

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時(shí)應(yīng)當(dāng),將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時(shí)造成的連接耗時(shí).

2.1.6 增加冗余字段

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優(yōu)化表

分析表主要是分析表中關(guān)鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯(cuò)誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費(fèi).

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關(guān)鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關(guān)鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個(gè)參數(shù)值:

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關(guān)鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優(yōu)化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個(gè)線程.

2.配置大內(nèi)存,提高內(nèi)存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時(shí)間,從而提高響應(yīng)速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高M(jìn)ySQL服務(wù)器性能.MySQL服務(wù)的配置參數(shù)都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個(gè)參數(shù).

2.2.3 分庫分表

因?yàn)閿?shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個(gè)問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫負(fù)載過高對性能會有影響。另外一個(gè)，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時(shí)你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個(gè)庫拆分為多個(gè)庫，部署在多個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)上，這時(shí)作為主庫承載寫入請求。然后每個(gè)主庫都掛載至少一個(gè)從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時(shí)你可以不停的加機(jī)器，比如說系統(tǒng)層面不停加機(jī)器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴(kuò)容加數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，通過分庫分表是可以支持?jǐn)U容機(jī)器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴(kuò)容加更多的從庫。但是這里有一個(gè)很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實(shí)本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機(jī)每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機(jī)器都是比較高配置，比較昂貴的機(jī)器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機(jī)器，其實(shí)是不對的。所以在高并發(fā)架構(gòu)里通常都有緩存這個(gè)環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設(shè)計(jì)就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機(jī)承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個(gè)數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時(shí)候同時(shí)寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機(jī)器資源承載更高的并發(fā)。

一個(gè)完整而復(fù)雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，一定會包含：各種復(fù)雜的自研基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)。各種精妙的架構(gòu)設(shè)計(jì).因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.

mysql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)怎么分析

千萬級數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)而已。

每天寫表寫兩份。一張現(xiàn)有的總表，一張每天的臨時(shí)表，每天定時(shí)清空。

統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，可以寫成一張統(tǒng)計(jì)表。在頁面點(diǎn)擊查詢的時(shí)候，查的就是這張統(tǒng)計(jì)表。

MySQL中3表join流程分析

常聽說MySQL中3表 join 的執(zhí)行流程并不是前兩張表 join 得出結(jié)果，再與第三張表進(jìn)行 join；而是3表嵌套的循環(huán)連接。那這個(gè)3表嵌套的循環(huán)連接具體又是個(gè)什么流程呢？與前兩張表 join 得出結(jié)果再與第三張表進(jìn)行 join 的執(zhí)行效率相比如何呢？下面通過一個(gè)例子來分析分析。

set optimizer_switch='block_nested_loop=off';

關(guān)聯(lián)字段無索引的情況下強(qiáng)制使用索引嵌套循環(huán)連接算法，目的是更好的觀察掃描行數(shù)。

表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)如下：

示例SQL：

通過 slow log 得知一共掃描 24100 行：

執(zhí)行計(jì)劃顯示用的索引嵌套循環(huán)連接算法：

掃描行數(shù)構(gòu)成：

總行數(shù)=100+4000+20000=24100。

從這個(gè)結(jié)果來看，join 過程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中間結(jié)果，再與 t2 進(jìn)行 join 得出結(jié)果。這結(jié)論與我們通常認(rèn)為的 3表 join 實(shí)際上是3表嵌套的循環(huán)連接不一樣，接著往下看。

查看執(zhí)行計(jì)劃成本：

mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G

其他信息：

IO成本= 1*1.0 =1

CPU成本= 100*0.2 =20

t1總成本=21

IO成本= 1*1.0 =1

CPU成本= 200*0.2 =40

t3表總成本= 驅(qū)動表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820

階段性總成本= 21+820 =841

此處 eval_cost=80，實(shí)則為 驅(qū)動表扇出*被驅(qū)動每次掃描行數(shù)*filtered*成本常數(shù) ，即 20*200*10%*0.2 。

簡化公式為： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常數(shù)

IO成本= 4*1.0 =4

CPU成本= 1000*0.2 =200

t2表總成本= 前2表join的扇出*(IO成本+CPU成本) = 400*(4+200) =81600

階段性總成本= 841+81600 =82441

此處 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json*成本常數(shù) ，即 40000*0.2

根據(jù)執(zhí)行計(jì)劃成本分析：

這樣看，3表 join 流程是：

注意，由于造的數(shù)據(jù)比較特殊，所以第 3 步得出的中間結(jié)果集實(shí)際上只有 1行，所以最終 t2 表的查找次數(shù)是 20*1=20 ，所以掃描總行數(shù)是 20*1000 。所以單看 slow log 中顯示的 24100 行，會誤認(rèn)為是先得出 t1 和 t3 join 的結(jié)果，再去和 t2 進(jìn)行 join。

當(dāng)我調(diào)整 t3 的數(shù)據(jù)，刪除20行，再插入20行，使?jié)M足 b21 的數(shù)據(jù)翻倍，這樣“第 3 步得出的中間結(jié)果集”變成 2 行：

再來看slow log 中掃描的總行數(shù)為44100，t1、t3的掃描行數(shù)不變，t2 的掃描行數(shù)變?yōu)? 20*2*1000=40000 ：

為什么執(zhí)行計(jì)劃中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？

因?yàn)閳?zhí)行計(jì)劃對t1 join t3 的扇出是個(gè)估算值，不準(zhǔn)確。而 slow log 是真實(shí)執(zhí)行后統(tǒng)計(jì)的，是個(gè)準(zhǔn)確值。

為什么執(zhí)行計(jì)劃中，t2表的執(zhí)行次數(shù)是用“t1 join t3 的扇出”表示的？這不是說明 t1 先和 t3 join，結(jié)果再和 t2 join？

其實(shí)拆解來看，“3表嵌套循環(huán)” 和 “前2表 join 的結(jié)果和第3張表 join” 兩種算法，成本是一樣的，而且如果要按3表嵌套循環(huán)的方式展示每張表的成本將非常復(fù)雜，可讀性不強(qiáng)。所以執(zhí)行計(jì)劃中這么表示沒有問題。

總的來說，對于3表join或者多表join 來說，“3表嵌套循環(huán)” 和 “先2表 join，結(jié)果和第3張表join” 兩種算法，成本是一樣的。要注意的一點(diǎn)是3表嵌套循環(huán)成本并非如下圖寫的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 為 t2 滿足單個(gè)等值條件的平均值。

當(dāng)被驅(qū)動表的關(guān)聯(lián)字段不是唯一索引，或者沒有索引，每次掃描行數(shù)會大于1時(shí)，其扇出誤差會非常大。比如在上面的示例中：

t3 實(shí)際的扇出只有 20，但優(yōu)化器估算值是 總掃描行數(shù)的 10%，由于t3表的關(guān)聯(lián)字段沒有索引，所以每次都要全表掃描200行，總的掃描行數(shù)= 20*200 =4000，扇出= 4000*10% =400，比實(shí)際的20大了20倍。尤其對于后續(xù)表的 join 來說，成本估算會產(chǎn)生更嚴(yán)重的偏差。

如果是 left join，每個(gè)被驅(qū)動表的 filtered 都會被優(yōu)化器認(rèn)定為 100%，誤差更大！

通常建議join不超過2表，就是因?yàn)閮?yōu)化器估算成本誤差大導(dǎo)致選擇不好的執(zhí)行計(jì)劃，如果要用，一定要記住：關(guān)聯(lián)字段必須要有索引，最好有唯一性或者基數(shù)大。

如何分析mysql

如何分析mysql

A、設(shè)置索引項(xiàng)，應(yīng)該是出現(xiàn)在where后面的列，或者連接字句中出現(xiàn)的列；

B、使用唯一索引，索引的基數(shù)越大，索引查詢的效果越好，舉例：查詢條件中含有索引字段和非索引字段的時(shí)候，會優(yōu)先走索引篩選出數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)中回表過濾沒有走索引的字段，但是Mysql任務(wù)，如果索引篩選出的數(shù)據(jù)量大于20%，會認(rèn)為此時(shí)走索引效果不如全表掃描，繼而放棄索引，走全表掃描來查詢；

C、使用短索引，例如一個(gè)屬性200多位，其實(shí)索引只要?jiǎng)?chuàng)建前幾位效果會好；

D、最左原則，組合索引中，靈活運(yùn)用最左前綴；

E、不要過度使用索引，索引會占用空間，影響寫入的速度；

MySQL數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)方法

執(zhí)行順序：

適用結(jié)構(gòu)相同的表聯(lián)結(jié)成一張大表

內(nèi)連接：返回兩個(gè)表共同的行

左連接：以表 1 為基礎(chǔ)，匹配表 2 的相同行

右連接：以表 2 為基礎(chǔ)，匹配表 1 的相同行

全連接：返回全部數(shù)據(jù)，可以理解為左連接和右連接的結(jié)合

mysql 沒有全連接

常用于組內(nèi)排序，具體寫法如下

窗口函數(shù)可以用 rank 相關(guān)函數(shù)或者聚合函數(shù)

當(dāng)前日期+時(shí)間（date + time）函數(shù)：now()

當(dāng)前時(shí)間戳函數(shù)：current_timestamp()

日期或時(shí)間轉(zhuǎn)換為字符串 函數(shù)：date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str)：將字符串參數(shù)值轉(zhuǎn)換為全小寫字母后返回

upper(str)：將字符串參數(shù)值轉(zhuǎn)換為全大寫字母后返回

concat(str1, str2,...)：將多個(gè)字符串參數(shù)首尾相連后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...)：將多個(gè)字符串參數(shù)以給定的分隔符 separator 首尾相連后返回

substr(str,pos)：截取從 pos 位置開始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，從 pos 位置開始的 len 個(gè)字符

length(str)：返回字符串的存儲長度

char_length(str)：返回字符串中的字符個(gè)數(shù)

format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化數(shù)字 X，D 指定小數(shù)位數(shù)，locale 指定國家語言(默認(rèn)的 locale 為 en_US)

left(str, len)：返回最左邊的len長度的子串

right(str, len)：返回最右邊的len長度的子串

ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左邊或右邊的空格

repeat(str, count)：將字符串 str 重復(fù) count 次后返回

reverse(str)：將字符串 str 反轉(zhuǎn)后返回

通俗易懂的學(xué)會：SQL窗口函數(shù)

mysql format時(shí)間格式化說明

MySQL常用字符串函數(shù)

文章題目：怎么用mysql分析表 mysql 分析表
轉(zhuǎn)載來于：http://jinyejixie.com/article22/doohgjc.html

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