怎么用mysql分析表 mysql 分析表

mysql问题分析各个表之间的关系(主外键引用关系),创建四个表

你这个就是把 Car表的type_id 和Types表的 types_id 进行关联就可以 那你tpyes表中的type_id 就要是primarykey 给你说个和你这个一样简单的例子吧 表a id-客户序号 primary-key name-客户名称 表b id-序号 nid-客户序号 products-产品 下面有增删改查 insert into 表b (`nid`,`products`) values ('1','手机'); update 表b set `products` = '电话' where `nid` = '1' and `products` = 手机'; delete * from 表b where `nid` = '1' and `products` = 手机'; 如果你要查询的话用下面这句: 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.

mysql数据库的数据怎么分析

千万级数据统计而已。

每天写表写两份。一张现有的总表,一张每天的临时表,每天定时清空。

统计的数据,可以写成一张统计表。在页面点击查询的时候,查的就是这张统计表。

MySQL中3表join流程分析

常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果,再与第三张表进行 join;而是3表嵌套的循环连接。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢?与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢?下面通过一个例子来分析分析。

set optimizer_switch='block_nested_loop=off';

关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法,目的是更好的观察扫描行数。

表结构和数据如下:

示例SQL:

通过 slow log 得知一共扫描 24100 行:

执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法:

扫描行数构成:

总行数=100+4000+20000=24100。

从这个结果来看,join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果,再与 t2 进行 join 得出结果。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样,接着往下看。

查看执行计划成本:

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总成本=21

IO成本= 1*1.0 =1

CPU成本= 200*0.2 =40

t3表总成本= 驱动表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820

阶段性总成本= 21+820 =841

此处 eval_cost=80,实则为 驱动表扇出*被驱动每次扫描行数*filtered*成本常数 ,即 20*200*10%*0.2 。

简化公式为: eval_cost=rows_produced_per_json*成本常数

IO成本= 4*1.0 =4

CPU成本= 1000*0.2 =200

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

阶段性总成本= 841+81600 =82441

此处 eval_cost=8000,即 rows_produced_per_json*成本常数 ,即 40000*0.2

根据执行计划成本分析:

这样看,3表 join 流程是:

注意,由于造的数据比较特殊,所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行,所以最终 t2 表的查找次数是 20*1=20 ,所以扫描总行数是 20*1000 。所以单看 slow log 中显示的 24100 行,会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果,再去和 t2 进行 join。

当我调整 t3 的数据,删除20行,再插入20行,使满足 b21 的数据翻倍,这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行:

再来看slow log 中扫描的总行数为44100,t1、t3的扫描行数不变,t2 的扫描行数变为 20*2*1000=40000 :

为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢?

因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值,不准确。而 slow log 是真实执行后统计的,是个准确值。

为什么执行计划中,t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的?这不是说明 t1 先和 t3 join,结果再和 t2 join?

其实拆解来看,“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法,成本是一样的,而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂,可读性不强。所以执行计划中这么表示没有问题。

总的来说,对于3表join或者多表join 来说,“3表嵌套循环” 和 “先2表 join,结果和第3张表join” 两种算法,成本是一样的。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的:n m x,而是 n (m+a x),其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值。

当被驱动表的关联字段不是唯一索引,或者没有索引,每次扫描行数会大于1时,其扇出误差会非常大。比如在上面的示例中:

t3 实际的扇出只有 20,但优化器估算值是 总扫描行数的 10%,由于t3表的关联字段没有索引,所以每次都要全表扫描200行,总的扫描行数= 20*200 =4000,扇出= 4000*10% =400,比实际的20大了20倍。尤其对于后续表的 join 来说,成本估算会产生更严重的偏差。

如果是 left join,每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%,误差更大!

通常建议join不超过2表,就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划,如果要用,一定要记住:关联字段必须要有索引,最好有唯一性或者基数大。

如何分析mysql

如何分析mysql

A、设置索引项,应该是出现在where后面的列,或者连接字句中出现的列;

B、使用唯一索引,索引的基数越大,索引查询的效果越好,举例:查询条件中含有索引字段和非索引字段的时候,会优先走索引筛选出数据,然后在数据中回表过滤没有走索引的字段,但是Mysql任务,如果索引筛选出的数据量大于20%,会认为此时走索引效果不如全表扫描,继而放弃索引,走全表扫描来查询;

C、使用短索引,例如一个属性200多位,其实索引只要创建前几位效果会好;

D、最左原则,组合索引中,灵活运用最左前缀;

E、不要过度使用索引,索引会占用空间,影响写入的速度;

MySQL数据分析常用函数方法

执行顺序:

适用结构相同的表联结成一张大表

内连接:返回两个表共同的行

左连接:以表 1 为基础,匹配表 2 的相同行

右连接:以表 2 为基础,匹配表 1 的相同行

全连接:返回全部数据,可以理解为左连接和右连接的结合

mysql 没有全连接

常用于组内排序,具体写法如下

窗口函数可以用 rank 相关函数或者聚合函数

当前日期+时间(date + time)函数:now()

当前时间戳函数:current_timestamp()

日期或时间转换为字符串 函数:date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str):将字符串参数值转换为全小写字母后返回

upper(str):将字符串参数值转换为全大写字母后返回

concat(str1, str2,...):将多个字符串参数首尾相连后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...):将多个字符串参数以给定的分隔符 separator 首尾相连后返回

substr(str,pos):截取从 pos 位置开始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len):截取 str 字符串,从 pos 位置开始的 len 个字符

length(str):返回字符串的存储长度

char_length(str):返回字符串中的字符个数

format(X,D,locale):以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化数字 X,D 指定小数位数,locale 指定国家语言(默认的 locale 为 en_US)

left(str, len):返回最左边的len长度的子串

right(str, len):返回最右边的len长度的子串

ltrim(str),rtrim(str):去掉字符串的左边或右边的空格

repeat(str, count):将字符串 str 重复 count 次后返回

reverse(str):将字符串 str 反转后返回

通俗易懂的学会:SQL窗口函数

mysql format时间格式化说明

MySQL常用字符串函数


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