闲来无事,看了下高性能MySQL这本书,其中的一些MySQL高级特性写的还不错,在这里总结分享下。
1、分区表限制
2、分区表注意点
按行写入大量数据时分区过多会出现问题,所以对大多数系统,100左右个分区是没有问题的
注:键分区和哈希分区没有此问题
3、查询优化
对于访问分区来说,在where中带分区列是很重要的(能过滤部分分区)
注:where中要使用分区函数列本身才能过滤分区,如where time='2017',而where YEAR(time)=2017错误
1、概念
虚拟表,不存数据,数据来自其他表
2、更新视图
更新列必须来自同一表,且含GROUP BY、UNION、聚合函数及特殊情况不能更新
3、对性能的影响
重构数据库时可使用视图而不必修改表结构,用视图创建基于列的权限控制减少额外开销等
4、视图的限制
不支持物化视图(即视图在表中不可查看),不支持视图中建索引
InnoDB是mysql目前唯一支持外键索引的内置引擎
外键成本:外键每次修改数据时都要求在另一张表多执行一次查找,当然外键在相关数据删除和更新上比在应用中维护更高效。
注:许多案例中发现,在对性能分析时发现外键就是瓶颈所在,删除外键后性能立即大幅提升。
字符集编码优先级:列>表>数据库
校对规则:_cs、_ci、_bin分别对应大小写不敏感、大小写敏感、二进制值
mysql不支持中文全文索引,应用其他引擎如 Sphinx等
企业在分布式多数据库下仍能保证事务的ACID,这里后面单独介绍。
概念:缓存select结果,跳过解析、优化、执行阶段。
查询缓存是完全存储在内存中。mysql无法为每一个查询结果精确分配大小刚好配匹的缓存空间。
查询缓存如何分配内存来存储结果数据
查询缓存无法命中的原因:包含不确定的函数、未处理过该查询、内存用完被逐出
配置和维护查询缓存:
通用查询缓存优化:
1) 用多个小表代替一个大表对查询缓存
2)批量写入时只需要做一次缓存失效
3)缓存空间太大,服务器可能僵死,办法是控制大小或禁用
4)用SQL_CACHE、SQL_NO_CACHE控制某个select是否缓存
5)对于写密集型应用,直接禁用查询缓存更好
注:若需要更高的缓存效率,推荐使用memcached或redis之类