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MySql优化
阅读量:5052 次
发布时间:2019-06-12

本文共 6055 字,大约阅读时间需要 20 分钟。

1.创建一个数据库

create database temp

2.创建表

/*部门表*/CREATE TABLE dept(deptno MEDIUMINT   UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0,dname VARCHAR(20)  NOT NULL  DEFAULT "",loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "") ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;CREATE TABLE emp(empno  MEDIUMINT UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0, /*编号*/ename VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "", /*名字*/job VARCHAR(9) NOT NULL DEFAULT "",/*工作*/mgr MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,/*上级编号*/hiredate DATE NOT NULL,/*入职时间*/sal DECIMAL(7,2)  NOT NULL,/*薪水*/comm DECIMAL(7,2) NOT NULL,/*红利*/deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 /*部门编号*/)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;#工资级别表CREATE TABLE salgrade(grade MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,losal DECIMAL(17,2)  NOT NULL,hisal DECIMAL(17,2)  NOT NULL)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

3.插入数据

1 #测试数据 2 INSERT INTO salgrade VALUES (1,700,1200); 3 INSERT INTO salgrade VALUES (2,1201,1400); 4 INSERT INTO salgrade VALUES (3,1401,2000); 5 INSERT INTO salgrade VALUES (4,2001,3000); 6 INSERT INTO salgrade VALUES (5,3001,9999); 7  8 #随机返回一个字符串 9 drop function if exists `rand_string`;10 delimiter $$11 create function rand_string(n INT)12 returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串13 begin14 #定义了一个变量 chars_str, 类型  varchar(100)15 #默认给 chars_str 初始值   'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'16  declare chars_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';17  declare return_str varchar(255) default '';18  declare i int default 0;19  while i < n do20     # concat 函数 : 连接函数21    set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));22    set i = i + 1;23    end while;24   return return_str;25 end $$26 delimiter ;27 28 #随机返回一个部门号29 drop function if exists `rand_numn`;30 delimiter $$31 create function rand_num()32 returns int(5)33 begin34     declare i int default 0;35     set i = floor(10+rand()*500);36     return i;37 end $$38 delimiter ;39 40 41 #随机添加雇员max_num条,雇员的编号从start开始42 drop proceduce if exists `insert_emp`;43 delimiter $$44 create procedure insert_emp(in start int(10), in max_num int(10))45 begin46     declare i int default 0;47     #set autocommit=0 把autocommit设置为0,不要自动提交48     set autocommit = 0;49     while i <= max_num do50         insert into emp values((start+i), rand_string(6), 'SALESMAN', 0001, curdate(), 2000, 400, rand_num());51         set i = i + 1;52     end while;53     commit;#commit整体提交所有sql语句,提高效率54 end $$55 delimiter ;
call insert_emp(100001,4000000);

 

4.以记录慢查询的方式来启动mysql

先把mysql关闭后,再重启

{
%mysql%}>bin/mysqld.exe --safe-mode --slow-query-log

5.查看当前数据库是否开启了日志:

1 mysql> show variables like 'log_%'; 2 +---------------------------------+-----------------------------+ 3 | Variable_name                   | Value                       | 4 +---------------------------------+-----------------------------+ 5 | log_bin                         | OFF                         | 6 | log_bin_trust_function_creators | OFF                         | 7 | log_error                       | E:\amp\mysql\Data\WIN-7.err | 8 | log_output                      | FILE                        | 9 | log_queries_not_using_indexes   | OFF                         |10 | log_slave_updates               | OFF                         |11 | log_slow_queries                | ON                          |12 | log_warnings                    | 1                           |13 +---------------------------------+-----------------------------+14 8 rows in set (0.00 sec)

6.默认情况下,慢查询的时间是10s

show variables like 'long_query_time';

7.慢查询日志放在mysql的data目录下,在my.ini配置文件有data目录

#Path to the database rootdatadir="E:/amp/mysql/Data/"

8.为了测试,我们修改一下mysql默认的慢查询时间

set long_query_time = 1;

查询:

9.慢查询日志的查看

# Time: 180319 22:03:17# User@Host: root[root] @ localhost [127.0.0.1]# Query_time: 0.633036  Lock_time: 0.001000 Rows_sent: 1  Rows_examined: 4000006use temp;SET timestamp=1521468197;select * from emp where empno=347677;

 10.分析

1 mysql> explain select * from emp where empno=347677\G 2 *************************** 1. row *************************** 3            id: 1 4   select_type: SIMPLE 5         table: emp 6          type: ALL 7 possible_keys: NULL 8           key: NULL 9       key_len: NULL10           ref: NULL11          rows: 400000612         Extra: Using where13 1 row in set (0.00 sec)

type依次从好到差:system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,index_subquery,range,index_merge,index,ALL,除了all之外,其他的type都可以使用到索引,除了index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引

A:system:表中只有一行数据或者是空表,且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表,type列在这个情况通常都是all或者index
B:const:使用唯一索引或者主键,返回记录一定是1行记录的等值where条件时,通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描
C:eq_ref:出现在要连接过个表的查询计划中,驱动表只返回一行数据,且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引,且必须为not null,唯一索引和主键是多列时,只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref
D:ref:不像eq_ref那样要求连接顺序,也没有主键和唯一索引的要求,只要使用相等条件检索时就可能出现,常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中,使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现,总之,返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
E:fulltext:全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价,优先选择使用全文索引
F:ref_or_null:与ref方法类似,只是增加了null值的比较。实际用的不多。
G:unique_subquery:用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
H:index_subquery:用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可以使用索引将子查询去重。
I:range:索引范围扫描,常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
J:index_merge:表示查询使用了两个以上的索引,最后取交集或者并集,常见and ,or的条件使用了不同的索引,官方排序这个在ref_or_null之后,但是实际上由于要读取所个索引,性能可能大部分时间都不如range
K:index:索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍,常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
L:all:这个就是全表扫描数据文件,然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。

11.通过刚刚的分析,初步判断为没有索引造成的

在empno这个字段上面添加主键索引

mysql> alter table emp add primary key(empno);Query OK, 4000006 rows affected (6.99 sec)Records: 4000006  Duplicates: 0  Warnings: 0

索引文件变大,索引有开销,也需要占用磁盘

12.测试看看效果

mysql> select * from emp where empno=347677;+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+| empno  | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+| 347677 | KwbVxC | SALESMAN |   1 | 2018-03-13 | 2000.00 | 400.00 |    208 |+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+1 row in set (0.00 sec)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/573583868wuy/p/8605644.html

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