1.mysql在 *** 作
数据的时候,以page为单位 不管是更新,插入,删除一行数据,都需要将那行数据所在的page读到内存中,然后在进行 *** 作,这样就存在一个命中率的问题,如果一个page中能够相对的存放足够多的行,那么命中率就会相对高一些,性能就会有提升 2.innodb的page大小默认为16kb innodb存储引擎表为
索引组织表,树底层的叶子节点为一双向链表,因此每个页中至少应该有两行记录,这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k,但事实上应该更小,有一些InnoDB内部数据结构要存储以及预留 *** 作空间, 3.blob,text大
字段 innodb只会存放前768字节在数据页中,而剩余的数据则会存储在溢出段中(发生溢出情况的时候适用),最大768字节的作用是便于创建前缀索引/prefix index,其余更多的内容存储在额外的page里,哪怕只是多了一个字节。因此,所有列长度越短越好 4.扩展存储禁用了自适应哈希 因为需要完整的比较列的整个长度,才能发现是不是正确的数据(哈希帮助InnoDB非常快速的找到“猜测的位置”,但是必须检查“猜测的位置”是不是正确)。因为自适应哈希是完全的内存结构,并且直接指向Buffer Pool中访问“最”频繁的页面,但对于扩展存储空间却无法使用Adaptive Hash 变长大字段类型包括blob,text,varchar,其中varchar列值长度大于某数N时也会存溢出页,在latin1字符集下N值可以这样计算:innodb的块大小默认为16kb,由于innodb存储引擎表为索引组织表,树底层的叶子节点为一双向链表,因此每个页中至少应该有两行记录,这就决定了innodb在存储一行数据的时候不能够超过8k,减去其它列值所占字节数,约等于N。对于InnoDB,内存是极为珍贵的,如果把768字节长度的blob都放在数据页,虽然可以节省部分IO,但是能缓存行数就变少,也就是能缓存的索引值变少了,降低了索引效率 Mysql把每个BLOB和TEXT值当作一个独立的对象处理。存储引擎在存储时通常会做特殊处理。当BLOB和TEXT值太大时,InnoDB会使用专门的“外部”储存区域来进行存储,此时每个值在行内需要1~4个字节存储一个指针,然后在内部存储区域存储实际的值。 Mysql不能将BLOB和TEXT列全部长度的字符串进行索引 mysql的 io 以page为单位,因此不必要的数据(大字段)也会随着需要 *** 作的数据一同被读取到内存中来,这样带来的问题由于大字段会占用较大的内存(相比其他小字段),使得内存利用率较差,造成更多的随机读取。从上面的分析来看,我们已经看到性能的瓶颈在于由于大字段存放在数据页中,造成了内存利用较差,带来过多的随机读,那怎么来优化掉这个大字段的影响 5.6版本以后,新增选项 innodb_page_size 可以修改innodb的page默认大小,但并不推荐修改这个配置 5.6版本之后mysql新增索引FULLTEXT可用来增加大文本搜索速度一、优化表的数据类型
select * from tablename procedure analyse(16.265)
上面输出一列信息,牟你数据表的字段提出优化建义,
二、通过拆分表提高数据访问效率
拆分一是指针对表进行拆分,如果是针对myisam类型的表进行处理的话,可以有两种拆分方法
1、是垂直拆分,把主要的与一些散放到一个表,然后把主要的和另外的列放在另一张表。
2、水平拆分方法,根据一列或多列的值把数据行放到两个独立的表中,水平拆分通常几种情况。
表很大,拆分后可降低查询时数据和索引的查询速度,同时也降低了索引的层数,提高查询的速度。
表中的数据本来就有独立性,表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据,特别是有些数据常用,厕国一些数据不常用的情况下,
需要把数据存放到多个不同的介质上。
三、逆规范化
四、使用中间表优化方法
对于数据库教程大的表源码天空
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