如何完美的进行mysql优化
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SQL Server 2005数据库,如何优化,提升性能.
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SQL数据库如何优化
之前在BAT里参与过一个公司级应用（非市场级，投入的人力也不会那么大），上线2年后，总是被用户投诉，原因是这个应用使用MySql数据库来做持久层，但是2年了，有一张非常重要的存储历史任务的表实在是太大了，导致通过页面想要查询历史数据的速度变得非常非常慢，所以用户很是不满意。分析下来，这不是用Redis能解决的缓存问题，而是历史数据的查询响应速度问题。我们最开始是希望能够通过增加索引的解决，但是面对千万级别的数据量，我们也不敢贸然加索引，因为一旦数据库hang住，期间的所有数据库写入请求都会被放到等待队列中，如果请求是通过http请求发过来的，很有可能导致服务发生分钟级别的超时不响应。虽然经常被用户投诉反应慢，也不能破罐破摔，直接超时不响应了吧。于是我们陷入了两难的境地。后来我们分了两个部分来优化持久层。MySQL的主从配置第一步就是配置MySQL的主从库，通过将读写请求分离，来提高数据库的响应速度。从上图可知，来自同一台服务器的请求，经过MySQL-proxy被分流给了不同的MySQL节点，其中写请求给了主节点，读请求给了从节点。因此，我们首先通过分流的，减轻了单节点MySQL的响应压力，实现了优化的第一步。引入ElasticSearch但是，只配置MySQL的主从是远远不够的。通过查阅论坛，相关资料，我们最终敲定在持久层引入ElasticSearch。Elastic Search是一个轻量级的持久层工具，它支持动态多节点部署，自动备份，节点掉线后能够自动切换主从，动态广播发现新上线的节点，而这些优点的应用，无须修改任何server端配置。可以这样理解，如果你部署了4个elastic search节点，其中2个掉了，服务器还是可以很好的继续运行。此外，它还有一个最重要的优势，那就是支持大数据快速查询。一张几千万的表，如果用MySQL查询，可能需要几秒到几十秒不等，但是如果用elastic search，只需要毫秒级别就能查询到结果。完美的解决了我们当前的问题，还顺带帮我们巩固了持久层的稳定性问题。综上，优化Mysql的目的是为持久层服务，除了引入主从配置，当MySQL自身局限性导致无法继续优化后，引入其他技术也是十分必要的。如果你对这篇回答有任何问题，欢迎在下方点赞，留言。我是苏苏思量，来自BAT的java开发工程师，头像是本人，每天都会分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。
mysql中怎样对大批量级的数据查询进行优化
MySQL 一直以来都支持正则匹配，不过对于正则替换则一直到MySQL 8.0 才支持。对于这类场景，以前要么在MySQL端处理，要么把数据拿出来在应用端处理。比如我想把表y1的列str1的出现第3个action的子 串替换成dble，怎么实现？1. 自己写SQL层的存储函数。代码如下写死了3个，没有优化，仅仅作为演示，MySQL 里非常不建议写这样的函数。mysqlDELIMITER $$USE `ytt`$$DROP FUNCTION IF EXISTS `func_instr_simple_ytt`$$CREATE DEFINER=`root`@`localhost` FUNCTION `func_instr_simple_ytt`(f_str VARCHAR(1000), -- Parameter 1f_substr VARCHAR(100), -- Parameter 2f_replace_str varchar(100),f_times int -- times counter.only support 3.) RETURNS varchar(1000)BEGINdeclare v_result varchar(1000) default 'ytt'; -- result.declare v_substr_len int default 0; -- search string length.set f_times = 3; -- only support 3.set v_substr_len = length(f_substr);select instr(f_str,f_substr) into @p1; -- First real position .select instr(substr(f_str,@p1+v_substr_len),f_substr) into @p2; Secondary virtual position.select instr(substr(f_str,@p2+ @p1 +2*v_substr_len - 1),f_substr) into @p3; -- Third virtual position.if @p1 > 0 && @p2 > 0 && @p3 > 0 then -- Fine.selectconcat(substr(f_str,1,@p1 + @p2 + @p3 + (f_times - 1) * v_substr_len - f_times),f_replace_str,substr(f_str,@p1 + @p2 + @p3 + f_times * v_substr_len-2)) into v_result;elseset v_result = f_str; -- Never changed.end if;-- Purge all session variables.set @p1 = null;set @p2 = null;set @p3 = null;return v_result;end;$$DELIMITER ;-- 调用函数来更新：mysql> update y1 set str1 = func_instr_simple_ytt(str1,'action','dble',3);Query OK, 20 rows affected (0.12 sec)Rows matched: 20 Changed: 20 Warnings: 02. 导出来用sed之类的工具替换掉在导入，步骤如下：（推荐使用）1）导出表y1的记录。mysqlmysql> select * from y1 into outfile '/var/lib/mysql-files/y1.csv';Query OK, 20 rows affected (0.00 sec)2）用sed替换导出来的数据。shellroot@ytt-Aspire-V5-471G:/var/lib/mysql-files# sed -i 's/action/dble/3' y1.csv3）再次导入处理好的数据，完成。mysqlmysql> truncate y1;Query OK, 0 rows affected (0.99 sec)mysql> load data infile '/var/lib/mysql-files/y1.csv' into table y1;Query OK, 20 rows affected (0.14 sec)Records: 20 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0以上两种还是推荐导出来处理好了再重新导入，性能来的高些，而且还不用自己费劲写函数代码。那MySQL 8.0 对于以上的场景实现就非常简单了，一个函数就搞定了。mysqlmysql> update y1 set str1 = regexp_replace(str1,'action','dble',1,3) ;Query OK, 20 rows affected (0.13 sec)Rows matched: 20 Changed: 20 Warnings: 0还有一个regexp_instr 也非常有用，特别是这种特指出现第几次的场景。比如定义 SESSION 变量@a。mysqlmysql> set @a = 'aa bb cc ee fi lucy 1 1 1 b s 2 3 4 5 2 3 5 561 19 10 10 20 30 10 40';Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)拿到至少两次的数字出现的第二次子串的位置。mysqlmysql> select regexp_instr(@a,'[:digit:]{2,}',1,2);+--------------------------------------+| regexp_instr(@a,'[:digit:]{2,}',1,2) |+--------------------------------------+| 50 |+--------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)那我们在看看对多字节字符支持如何。mysqlmysql> set @a = ' 美国 俄罗斯 日本 北京 上海 深圳 广州 北京 上海 武汉 东莞 北京 青岛 北京';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select regexp_instr(@a,'北京',1,1);+-------------------------------+| regexp_instr(@a,'北京',1,1) |+-------------------------------+| 17 |+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select regexp_instr(@a,'北京',1,2);+-------------------------------+| regexp_instr(@a,'北京',1,2) |+-------------------------------+| 29 |+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select regexp_instr(@a,'北京',1,3);+-------------------------------+| regexp_instr(@a,'北京',1,3) |+-------------------------------+| 41 |+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)那总结下，这里我提到了 MySQL 8.0 的两个最有用的正则匹配函数 regexp_replace 和 regexp_instr。针对以前类似的场景算是有一个完美的解决方案。
oracle 语句 查询优化
这的SQL是相对简单,你先看看这两个表的索引字段? SQL优化,要考虑许多方面,包括图书馆的性能,服务器的性能,SQL,如此全面的!
再问： 可是我现在只用到rpt_xd这一张表啊
