SHOW PROCESSLIST;
,2. 查看数据库大小:SELECT table_schema AS 'Database', SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 AS 'Size (MB)' FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;
,3. 查看表索引:SHOW INDEX FROM table_name;
,4. 查看慢查询日志:SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
,5. 查看查询缓存状态:SHOW STATUS LIKE 'Qcache%';
,6. 分析表:ANALYZE TABLE table_name;
,7. 优化表:OPTIMIZE TABLE table_name;
,8. 检查表:CHECK TABLE table_name;
,9. 修复表:REPAIR TABLE table_name;
,10. 强制刷新表状态:FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
,11. 强制刷新表状态并解锁:UNLOCK TABLES;
,12. 强制刷新权限:FLUSH PRIVILEGES;
,13. 强制刷新日志:FLUSH LOGS;
,14. 强制刷新线程缓存:FLUSH HOSTS;
,15. 强制刷新表缓存:FLUSH TABLES;
,16. 强制刷新查询缓存:FLUSH QUERY CACHE;
,17. 强制刷新查询缓存碎片:FLUSH QUERY CACHE;
,18. 强制刷新缓冲区:FLUSH BUFFERS;
,19. 强制刷新所有缓存:FLUSH ALL;
MySQL性能优化全攻略涉及多个层面,以下是一些关键的优化策略:
索引优化
合理创建索引:对高频查询的字段创建索引,尤其是WHERE、JOIN和ORDER BY中涉及的列。
CREATE INDEX idx_user_email ON users(email);
避免冗余和无效索引:定期检查并删除不再使用或与现有索引功能重叠的索引。
联合索引与最左前缀原则:对于多列查询,创建联合索引并合理安排列的顺序。
SQL查询优化
避免全表扫描:尽量使用索引字段进行查询,减少不必要的数据扫描。
避免使用NOT IN和!=:改用LEFT JOIN或NOT EXISTS替代,利用索引提高查询效率。
避免在索引列上进行函数操作:如UPPER(column),这会导致索引失效。
存储引擎与表结构优化
选用合适存储引擎:根据业务场景选择InnoDB(支持事务和行级锁定)或MyISAM(读密集型场景)。
表结构设计:尽可能使用定长字段,减少碎片和提高查询速度,合理拆分大表。
配置优化
调整innodb_buffer_pool_size:根据服务器内存大小设置合适的缓冲池大小,提高数据读取速度。
开启查询缓存:谨慎使用,对于读多写少、查询重复性高的场景可以考虑开启。
事务管理与锁定优化
减少锁粒度:InnoDB引擎下,尽量使用行级锁代替表级锁。
合理设计事务:避免长事务,减少锁等待和死锁的风险。
罕见却显著提高性能的操作示例
分区表:对于大数据量表,可以考虑使用分区表将数据分为多个物理区块,提高查询和管理效率,按时间范围或hash值分区。
CREATE TABLE sales ( id INT, date DATE, amount DECIMAL(10,2), PRIMARY KEY (id, date) ) PARTITION BY RANGE (date) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2022-01-01'), PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2023-01-01') );
使用内存表:对于临时或小型、快速存取的数据,可以考虑使用内存表(Memory引擎),数据直接存储在内存中,查询速度极快,但数据在服务器重启后会丢失。
相关问题与解答
问题一:如何选择合适的存储引擎?
答案:选择存储引擎应基于应用场景的需求,如果应用需要支持事务和行级锁定,则应选择InnoDB;如果应用主要是读密集型的,且不需要事务支持,则可以选择MyISAM,还需考虑备份恢复、容灾等因素。
问题二:为什么避免在索引列上进行函数操作?
答案:在索引列上进行函数操作会导致索引失效,因为数据库无法直接利用索引来加速查询,使用UPPER(column)这样的函数操作会迫使数据库执行全表扫描,从而大大降低查询效率,应尽量避免在索引列上进行此类操作。
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