mysql数据库如何优化，优化了哪些功能

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化

1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；

2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。

2、sql语句的优化

1、 尽量稍作计算

Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

3尽量少排序

排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：

通过利用索引来排序的方式进行优化

减少参与排序的记录条数

非必要不对数据进行排序

关系模型中关系元祖属性码的概念是，候选码中只包含一个属性，则称它为单属性码；由多个属性构成的，则称为它为多属性码。只有一个候选码，且这个候选码中包括全部属性，则这种候选码为全码。

一、关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说，关系模式是型，关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为关系 *** 作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中，常常把关系模式和关系统称为关系。

二、网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。

三、关系数据模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的结构类型——关系来表示。在实际的关系数据库中的关系也称表。一个关系数据库就是由若干个表组成。

四、关系模型中，字段称为属性，字段值称为属性值，记录类型称为关系模型。关系模式名是R。记录称为元组，元组的集合称为关系或实例。一般用大写字母A、B、C、表示单个属性，用小写字母表示属性值。关系中属性的个数称为“元数”，元组的个数称为“基数”。

结束。终止符是一个概念，外文名terminator，指的是题内关键词索引中使用的表示文献题名到此结束的符号，关系线上的终止符传达的关于数据库性质的信息与实体本身所传达的信息差不多或者更多，包括关系的基数在内的关系真实本质的信息。

数据分析流程与常用术语_数据分析师考试

数据分析，就是对数据进行分析。较为专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集得来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、整理并消化，以求最大化地开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是将隐藏在一大批杂乱无章的数据后面的信息集中并提炼出来，总结出研究对象的内在规律。

在统计学领域，数据分析分为描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。其中探索性数据分析侧重于在数据中探索新的特征，验证性数据分析侧重于验证之前假设的真伪性。

从另一方面说，描述性数据分析属于初级分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等，是我们工作中最常用的数据分析方法；而探索性数据分析以及验证性数据分析输入高级分析方法，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等，对分析者的数学功底以及逻辑能力具有较高的要求。

数据分析前景

数据分析作为一个新的行业领域正在全球飞速的发展。目前在数据库技术、金融、通信方面发挥巨大的作用。试想，互联网发展了这么多年，积累了多大的数据？这数据隐含着什么规律？对公司发展和行业发展将会有多大的促进作用？数据分析将是未来的一项必不可少的工作技能，其发展前景广阔，薪水杠杠的，BAT都在搜罗中。

数据分析流程

根据我所学的知识，结合相关资料， 可以将数据分析总结为六个步骤：确定分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告。由于各个步骤详细描述将占据大篇幅，我这里就用思维导图形式加以概括，形成初步流程：

根据上图所展示的六大步骤，再参照各个步骤下细分的小步骤，相信大家（高手绕过，作为小白的我会被拍死）已经对数据分析有了基本的轮廓印象，和我一样的初入PM小白下来不妨找一个喜爱的细分市场或某款产品，试试看？

数据分析常用指标/术语

平均数

我们日常生活、工作中常说的平均数一般都指算术平均数。算术平均数指将一组数据通过累加求和，再除以参与求和的数据的个数，所获得的这一组数据的平均值。算术平均数在统计分析中具有重要的指标意义，通过平均数可以对比组内其他数据的沉浮、高低情况等。

绝对数和相对数

绝对数：绝对数是反应客观现象总体在一定时间、一定地点条件下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口，又如成都有70万考生，成都信息工程大学有2万师生等等。

相对数：相对数是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数的计算公式：

相对数 = 比较值（笔数）/基础值（基数）

相对数一般以倍数、百分数等表示，它反应客观香香之间数量的联系程度。

百分比和百分点

百分比：百分比是相对数中的一种，他表示一个数是另一个数的百分之几，也成为百分率或百分数。百分比的分母是100，也就是用1%作为度量单位，因此便于比较。

百分点：百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1%等于1个百分点。比如，某公司发言，我公司今年第一季度的收入比上个季度提升了13个百分点。百分比一般与“提高了”、“上升/下降”等词搭配使用。

频数和频率

频数：一个数据在整体中出现的次数。某如某班学生成绩中，88分的有5个，则5为频数。反映了一个数据在整体样本中出现的次数。

频率：反应一个数据在样本中出现的频繁程度，是数据的频数除以样本总量得到的。

比例与比率

比例：比例是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例， 即部分与整体之间的关系。比如某班男20，女30人，则男生的比例是2/5，女生是3/5。比例的基数（分母）是同一个基数。

比率：比率是指总体中某些数据之间的比值。反映了 整体中部分与部分之间的关系。以上述例子为例，男女比率为2:3

倍数和番数

倍数：表示一个数据是两个数据的几倍，通常用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。

番数：指原来数量的2的n次方。比如今年利润比去年翻一番，意思就是今年利润是去年2倍（2的1次方），今年利润比去年翻两番，就是今年利润是去年的4倍（2的2次方）。 所以，翻番可比倍数猛的多。

同比和环比

同比：指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。比如，我公司今年第一季度出海产量同比增长45%，意思就是今年第一季度的出海产量比去年第一季度的出海产量增加了45%，这就是同比。

环比：指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展的情况。例如我公司今年第一季度出海产量环比增长22%，表示我公司今年第一季度的出海产量比去年第四季度（去年最后一个季度）出海产量增长了22%。

通俗简化的讲，同比=2015年5月 / 2014年5月，环比=2015年5月/2015年4月。

数据分析要求分析者具备态度严谨负责、好奇心强烈、逻辑思维清晰、擅长模仿、勇于创新等精神，这样才能高效率、保质保量、富有热情地进行挖掘数据并正确分析数据，给公司决策层提供可靠的数据结论。

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1C

2A

3A

4错误

5错误

6正确

7

外模式

-模式，模式-内模式

8

数据结构化

，（

数据共享

性高、

冗余度

低、易扩充）

9

关系模型

，

面向对象模型

12数据的安全性保护，数据的完整性保护

15

实体完整性

，

参照完整性

16外模式，模式

SELECT学号FROMStudentsGROUPBY学号HAVINGMin（成绩）>70。

关系就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是关系模式是型，关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的，而关系是动态的、随时间不断变化的，因为关系 *** 作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中，常常把关系模式和关系统称为关系，读者可以从上下文中加以区别。

扩展资料：

关系数据模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的。关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的结构类型——关系来表示。在实际的关系数据库中的关系也称表。一个关系数据库就是由若干个表组成。

关系模型是指用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型。

关系模型中，字段称为属性，字段值称为属性值，记录类型称为关系模型。关系模式名是R。记录称为元组，元组的集合称为关系或实例。一般用大写字母A、B、C、……表示单个属性，用小写字母表示属性值。关系中属性的个数称为“元数”，元组的个数称为“基数”。

例子的关系元数为5，基数为2。有时也称关系为表格，元组为行，属性为列。

你说的执行效率是时间吧。

这么说吧，就不管是服务器还是个人电脑总功率都有限（所谓的分布式数据处理（类似hadoop）除外，因为理论上它是没有极限的），那么它在比较闲的时候，你这么查和原来的查法可能没什么区别，当然，耗费少的应该会快一些，但是具体快多少不好说，因为系统的资源并不会全部分给你执行这条sql，你耗费少，它分配的资源也少。

按时一旦数据库忙的时候，资源紧张，这种效果就能体现出来。假设只有1000的资源，分去了500，还有500，那么这500，其他程序占用了300，还剩200给你，假设你原来的sql占用的是300，现在是101，那么如果按照原来的sql，那么就能显出效果来了，101剩下的200直接就够了，但是300的那个就要慢一些，因为资源不够，需要让这个挤一下，那个放一下，这样你的101还是和空闲的时候一样快，但是另外那个300的就不行了。

sql的调优，大部分都是基于成本的，既然你能有效的降低了成本，那么调优也就达到了一定的目的。

至于你说的基数，看你现在的执行计划，大部分集中在索引遍历部分，除非分区还能调整的恰到好处（或者索引的辨识度更高），不然个人觉得有所变动的可能性不大。

至于说基数的影响肯定是有的，不过和成本比起来稍微小一些，毕竟随着数据库越来越大，基数也一定是越来越大的，这个是没办法的。

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