如何用python更新mysql数据库数据

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。

Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。

现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。

找出 Binlog 中的大事务

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 14G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事务

对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务

ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。

了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，霍营IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

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。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

在控制台根目录下打开sqlserver企业管理器，新建sqlserver组，根据自己的情况进行选择；然后新建sqlserver

注册，进行对sqlserver的连接。准备妥当后，下面就开始了：

首先打开数据转换服务，新建包，打开dts界面，在连接中选择数据源进行配置。再选择将要转换到的目的文件，这里我选的

textfile(destination)，选择好文件的存放位置之后，我们来新建一个任务。这里我们只选择转换数据任务，将带有“选择源连接”“选择目的连接”的鼠标分别选中数据源和目的之后，我们对新生成的连接进行定义，在其属性中将源，目的，转换依次定义。

执行任务，提示成功。保存任务。然后在新建的任务上导出数据，有向导提示，其中一项选择“从源数据库复制表和视图”。

这一步已经把数据导出到目的文件中。

下一步在mysql中新建表，与将要导入的结构保持一致时，直接选取“从文本文件中提取数据，插入到数据表：”，将选项添好后，“发送”就可以了，浏览一下，数据已导入了。若要导入的表已经存在，且属性名也不同，这时就先建一个与要导入的数据相同结构的表并导入数据（按刚才的进行就可以了），然后在mysql中导出“数据和结构”，得到sql语句，将其在文本文件中编辑，利用文本编辑器的替换功能，将表名修改，列名加入，最后将其粘贴在要导入表的执行sql语句的地方，执行一下，数据便导入了。

 MySQL数据库:

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。

MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。

MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。

数据库简介:

MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。

由于MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。

MySQL这个名字，起源不是很明确。一个比较有影响的说法是，基本指南和大量的库和工具带有前缀“my”已经有10年以上，而且不管怎样，MySQL AB创始人之一的Monty Widenius的女儿也叫My。这两个到底是哪一个给出了MySQL这个名字至今依然是个迷，包括开发者在内也不知道。

MySQL的海豚标志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的创始人从用户在“海豚命名”的竞赛中建议的大量的名字表中选出的。获胜的名字是由来自非洲斯威士兰的开源软件开发者Ambrose Twebaze提供。根据Ambrose所说，Sakila来自一种叫SiSwati的斯威士兰方言，也是在Ambrose的家乡乌干达附近的坦桑尼亚的Arusha的一个小镇的名字。

MySQL，虽然功能未必很强大，但因为它的开源、广泛传播，导致很多人都了解到这个数据库。它的历史也富有传奇性。

MySQL数据库历史:

MySQL的历史最早可以追溯到1979年，那时Oracle也才小打小闹，微软的SQL Server影子都没有。有一个人叫Monty Widenius, 为一个叫TcX的小公司打工，并用BASIC设计了一个报表工具，可以在4M主频和16KB内存的计算机上运行。过了不久，又将此工具，使用C语言重写，移植到Unix平台，当时，它只是一个很底层的面向报表的存储引擎。这个工具叫做Unireg。

可是，这个小公司资源有限，Monty天赋极高，面对资源有限的不利条件，他反而更能发挥潜能，总是力图写出最高效的代码。并因此养成了习惯。与Monty同在一起的还有一些别的同事，很少有人能坚持把那些代码持续写到20年后，而Monty却做到了。

1990年，TcX的customer 中开始有人要求要为它的API提供SQL支持，当时，有人想到了直接使用商用数据库算了，但是Monty觉得商用数据库的速度难令人满意。于是，他直接借助于mSQL的代码，将它集成到自己的存储引擎中。但不巧的是，效果并不太好。于是, Monty雄心大起，决心自己重写一个SQL支持。

1996年，MySQL 10发布,只面向一小拨人，相当于内部发布。到了96年10月，MySQL 3111发布了，呵呵，没有2x版本。最开始，只提供了Solaris下的二进制版本。一个月后，Linux版本出现了。

紧接下来的两年里，MySQL依次移植到各个平台下。它发布时，采用的许可策略，有些与众不同：允许免费商用，但是不能将MySQL与自己的产品绑定在一起发布。如果想一起发布，就必须使用特殊许可，意味着要花银子。当然，商业支持也是需要花银子的。其它的，随用户怎么用都可以。这种特殊许可为MySQL带来了一些收入，从而为它的持续发展打下了良好的基础。（细想想，PostgreSQL曾经有几年限入低谷，可能与它的完全免费，不受任何限制有关系）。

MySQL322应该是一个标志性的版本，提供了基本的SQL支持。

MySQL关系型数据库于1998年1月发行第一个版本。它使用系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式，提供了面向C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python以及Tcl等编程语言的编程接口（APIs），支持多种字段类型并且提供了完整的 *** 作符支持查询中的SELECT和WHERE *** 作。

MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以在General Public License的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。

1999-2000年，有一家公司在瑞典成立了，叫MySQL AB (AB是瑞典语“股份公司”的意思)。 雇了几个人,与Sleepycat合作，开发出了 Berkeley DB引擎, 因为BDB支持事务处理，所以，MySQL从此开始支持事务处理了。

2000年4月，MySQL对旧的存储引擎进行了整理，命名为MyISAM。同时，2001年，Heikiki Tuuri向MySQL提出建议，希望能集成他们的存储引擎InnoDB，这个引擎同样支持事务处理，还支持行级锁。

如今，遗憾的是，BDB和InnoDB好像都被Oracle收购了，为了消灭竞争对手，哪怕是开源的，都是不择手段。

MySQL与InnoDB的正式结合版本是40。

到了MySQL50，2003年12月，开始有View,存储过程之类的东东，当然，其间, bug也挺多。

在2008年1月16号 MySQL被Sun公司收购。

最近，MySQL的创始人Monty Widenius已经向Sun提交了辞呈。head都要走了。

据说，被Sun收购的公司多薄命，不知道MySQL今后前途如何，希望一路走好。相信MySQL的生命力还是很长久的。

时至今日 mysql 和 php 的结合绝对是完美很多大型的网站也用到mysql数据库mysql的发展前景是非常光明的!

MySQL常用命令:

1:使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库：

mysql> SHOW DATABASES;

2:2、创建一个数据库MYSQLDATA

mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA;

3:选择你所创建的数据库

mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明 *** 作成功！)

4:查看现在的数据库中存在什么表

mysql> SHOW TABLES;

5:创建一个数据库表

mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1));

6:显示表的结构：

mysql> DESCRIBE MYTABLE;

7:往表中加入记录

mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”);

8:用文本方式将数据装入数据库表中（例如D:/mysqltxt）

mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysqltxt” INTO TABLE MYTABLE;

9:导入sql文件命令（例如D:/mysqlsql）

mysql>use database;

mysql>source d:/mysqlsql;

10:删除表

mysql>drop TABLE MYTABLE;

11:清空表

mysql>delete from MYTABLE;

12:更新表中数据

mysql>update MYTABLE set sex=”f” where name=’hyq’;

全局管理权限对应解释：

FILE: 在MySQL服务器上读写文件。

PROCESS: 显示或杀死属于其它用户的服务线程。

RELOAD: 重载访问控制表，刷新日志等。

SHUTDOWN: 关闭MySQL服务。

数据库/数据表/数据列权限：

ALTER: 修改已存在的数据表(例如增加/删除列)和索引。

CREATE: 建立新的数据库或数据表。

DELETE: 删除表的记录。

DROP: 删除数据表或数据库。

INDEX: 建立或删除索引。

INSERT: 增加表的记录。

SELECT: 显示/搜索表的记录。

UPDATE: 修改表中已存在的记录。

特别的权限：

ALL: 允许做任何事(和root一样)。

USAGE: 只允许登录–其它什么也不允许做。

MySQL数据库导入方法:

MySQL数据库的导入,有两种方法：

1) 先导出数据库SQL脚本，再导入；

2) 直接拷贝数据库目录和文件。

在不同 *** 作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。

所以一般推荐用SQL脚本形式导入。下面分别介绍两种方法。

2 方法一 SQL脚本形式

*** 作步骤如下：

21 导出SQL脚本

在原数据库服务器上，可以用phpMyAdmin工具，或者mysqldump命令行，导出SQL脚本。

211 用phpMyAdmin工具

导出选项中，选择导出“结构”和“数据”，不要添加“DROP DATABASE”和“DROP TABLE”选项。

选中“另存为文件”选项，如果数据比较多，可以选中“gzipped”选项。

将导出的SQL文件保存下来。

212 用mysqldump命令行

命令格式

mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 数据库名sql

范例：

mysqldump -u root -p abc > abcsql

（导出数据库abc到abcsql文件）

提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。

22 创建空的数据库

通过主控界面/控制面板，创建一个数据库。假设数据库名为abc，数据库全权用户为abc_f。

23 将SQL脚本导入执行

同样是两种方法，一种用phpMyAdmin（mysql数据库管理）工具，或者mysql命令行。

231 用phpMyAdmin工具

从控制面板，选择创建的空数据库，点“管理”，进入管理工具页面。

在"SQL"菜单中，浏览选择刚才导出的SQL文件，点击“执行”以上载并执行。

注意：phpMyAdmin对上载的文件大小有限制，php本身对上载文件大小也有限制，如果原始sql文件

比较大，可以先用gzip对它进行压缩，对于sql文件这样的文本文件，可获得1:5或更高的压缩率。

gzip使用方法：

# gzip xxxxxsql

得到

xxxxxsqlgz文件。

提示输入密码时，输入该数据库用户名的密码。

3 直接拷贝

如果数据库比较大，可以考虑用直接拷贝的方法，但不同版本和 *** 作系统之间可能不兼容，要慎用。

31 准备原始文件

用tar打包为一个文件

32 创建空数据库

33 解压

在临时目录中解压，如：

cd /tmp

tar zxf mydbtargz

34 拷贝

将解压后的数据库文件拷贝到相关目录

cd mydb/

cp /var/lib/mysql/mydb/

对于FreeBSD:

cp /var/db/mysql/mydb/

35 权限设置

将拷贝过去的文件的属主改为mysql:mysql，权限改为660

chown mysql:mysql /var/lib/mysql/mydb/

chmod 660 /var/lib/mysql/mydb/

Mssql转换mysql的方法:

1导表结构

使用MySQL生成create脚本的方法。找到生成要导出的脚本，按MySQL的语法修改一下到MySQL数据库中创建该表的列结构什么的。

2导表数据

在MSSQL端使用bcp导出文本文件:

bcp “Select FROM dbnamedbotablename;” queryout tablenametxt -c -Slocalhost\db2005 -Usa

其中”"中是要导出的sql语句,-c指定使用\t进行字段分隔,使用\n进行记录分隔,-S指定数据库服务器及实例,-U指定用户名,-P指定密码

在MySQL端使用mysqlimport 导入文本文件到相应表中

mysqlimport -uroot -p databasename /home/test/tablenametxt

其中-u指定用户名,-p指定密码,databasename指定数据库名称,表名与文件名相同

MySQL备份与恢复:

MySQL备份恢复数据的一般步骤

备份一个数据库的例子：

1、备份前读锁定涉及的表

mysql>LOCK TABLES tbl1 READ,tbl1 READ,…

如果，你在mysqldump实用程序中使用--lock-tables选项则不必使用如上SQL语句。

2、导出数据库中表的结构和数据

shell>mysqldump --opt db_name>db_namesql

3、启用新的更新日志

shell>mysqladmin flush-logs

这样可以记录你备份后的数据改变为恢复数据准备。

4、解除表的读锁

mysql>UNLOCK TABLES;

为了加速上述过程，你可以这样做：

shell> mysqldump --lock-tables --opt db_name>db_namesql; mysqladmin flush-logs

但是这样可能会有点小问题。上命令在启用新的更新日志前就恢复表的读锁，

在更新繁忙的站点，可能有备份后的更新数据没有记录在新的日志中。

现在恢复上面备份的数据库

1、对涉及的表使用写锁

mysql>LOCK TABLES tbl1 WRITE,tbl1 WRITE,…

2、恢复备份的数据

shell>mysql db_name < db_namesql

3、恢复更新日志的内容

shell>mysql --one-database db_name < hostnamennn

假设需要使用的日志名字为hostnamennn

4、启用新的更新日志

shell>mysqladmin flush-logs

5、解除表的写锁

mysql>UNLOCK TABLES;

希望上面的例子能给你启发，因为备份数据的手法多种多样，你所使用的和上面所述可能大不一样，但是对于备份和恢复中，表的锁定、启用新的更新日志的时机应该是类似的，仔细考虑这个问题。

MySQL数据库优化:

选择InnoDB作为存储引擎

大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。

优化数据库结构

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建你需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

InnoDB页面压缩

InnoDB支持对表进行页面级的压缩。当写入数据页的时候，会有特定的压缩算法对其进行压缩。压缩后的数据会写入磁盘，其打孔机制会释放页面末尾的空块。如果压缩失败，数据会按原样写入。表和索引都会被压缩，因为索引通常是数据库总大小中占比很大的一部分，压缩可以显著节约内存，I/O或处理时间，这样就达到了提高性能和伸缩性的目的。它还可以减少内存和磁盘之间传输的数据量。MySQL51及更高版本支持该功能。

注意，页面压缩并不能支持共享表空间中的表。共享表空间包括系统表空间、临时表空间和常规表空间。

使用批量数据导入

在主键上使用已排序的数据源进行批量数据的导入可加快数据插入的过程。否则，可能需要在其他行之间插入行以维护排序，这会导致磁盘I/O变高，进而影响性能，增加页的拆分。关闭自动提交的模式也是有好处的，因为它会为每个插入执行日志刷新到磁盘。在批量插入期间临时转移唯一键和外键检查也可显著降低磁盘I/O。对于新建的表，最好的做法是在批量导入后创建外键/唯一键约束。

一旦你的数据达到稳定的大小，或者增长的表增加了几十或几百兆字节，就应该考虑使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩浪费的空间。对重新组织后的表进行全表扫描所需要的I/O会更少。

优化InnoDB磁盘I/O

增加InnoDB缓冲池大小可以让查询从缓冲池访问而不是通过磁盘I/O访问。通过调整系统变量innodb_flush_method来调整清除缓冲的指标使其达到最佳水平。

MySQL的内存分配

在为MySQL分配足够的内存之前，请考虑不同领域对MySQL的内存需求。要考虑的关键领域是：并发连接——对于大量并发连接，排序和临时表将需要大量内存。在撰写本文时，对于处理3000+并发连接的数据库，16GB到32GB的RAM是足够的。

内存碎片可以消耗大约10%或更多的内存。像innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size、query_cache_size等缓存和缓冲区要消耗大约80%的已分配内存。

日常维护

定期检查慢的查询日志并优化查询机制以有效使用缓存来减少磁盘I/O。优化它们，以扫描最少的行数，而不是进行全表扫描。

其他可以帮助DBA检查和分析性能的日志包括：错误日志、常规查询日志、二进制日志、DDL日志(元数据日志)。

定期刷新缓存和缓冲区以降低碎片化。使用OPTIMIZETABLE语句重新组织表并压缩任何可能被浪费的空间。

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 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置

21 软优化

211 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

212 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

213 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:

214 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,

215 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

216 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

217 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

22 硬优化

221 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 *** 作的能力

222 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mycnf或myini,下面列出性能影响较大的几个参数

223 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。

224 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

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