超详细MySQL数据库优化

添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

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案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂。

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

高并发性的数据库操作-Mysql

漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。

数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

Python 大致有如下 5 种方式操作 MySQL。先使用如下建表语句创建一张简单的数据库表。1 mysqlclient 执行 pip install mysqlclient 进行安装，看一下具体操作。

innoDB是mysql的一种存储引擎，inodb给mysql的表提供了事务日志，回滚、奔溃、修复能力和多版本并发控制的事务安全。Mysql从234a开始包含 innoDB存储引擎. innoDB是第一个提供外键约束的表引擎，而且对innoDB对事务处理的能力。

这里的前提是，如果表是有主键的，分区的键和主键不是同一个，那么分区的键也必须是主键。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置。网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

mysql数据库怎么解决高并发问题

漏桶算法 漏桶算法的原理比较简单，请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。

：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

解决方案 将mysqld的内存库函数替换成tcmalloc，相比ptmalloc，tcmalloc可以更好的支持高并发调用。

mysql并发访问 我写了个服务，使用Java写的，发布在Tomcat上。发布Tomcat的服务器，如何保证高并发访问？我是需要提高机器的cpu还是内存呢？MySQL数据库如何设置呢？希望有经验的人给我指点一下，多谢大家。

mysql表如何保证每秒1000次的并发访问速度

mysql并发访问 我写了个服务，使用Java写的，发布在Tomcat上。发布Tomcat的服务器，如何保证高并发访问？我是需要提高机器的cpu还是内存呢？MySQL数据库如何设置呢？希望有经验的人给我指点一下，多谢大家。

以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。

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。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。

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。

当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示，把请求比作是水滴，水先滴到桶里，通过漏洞并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。

扫描的行数和访问类型在评估查询开销的时候，需要考虑一下从表中找到某一行数据的成本。 MySQL有好几种访问方式可以查找并返回一行结果。 这些访问方式可能需要访问很多行才能返回一条结果，也有些访问方式可能无需扫描就能返回结果。

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