MySQL查詢效率很慢的問題如何分析和解決

MySQL 在崩潰恢復時，會遍歷打開所有 ibd 文件的 header page 驗證數據字典的準確性，如果 MySQL 中包含了大量表，這個校驗過程就會比較耗時。 MySQL 下崩潰恢復確實和表數量有關，表總數越大，崩潰恢復時間越長。另外磁盤 IOPS 也會影響崩潰恢復時間，像這里開發庫的 HDD IOPS 較低，因此面對大量的表空間，校驗速度就非常緩慢。另外一個發現，MySQL 8 下正常啟用時居然也會進行表空間校驗，而故障恢復時則會額外再進行一次表空間校驗，等于校驗了 2 遍。不過 MySQL 8.0 里多了一個特性，即表數量超過 5W 時，會啟用多線程掃描，加快表空間校驗過程。

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如何跳過校驗MySQL 5.7 下有方法可以跳過崩潰恢復時的表空間校驗過程嘛？查閱了資料，方法主要有兩種：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳過表空間校驗。實際測試的時候設置 innodb_force_recovery =1，也就是強制恢復跳過壞頁，就可以跳過校驗，然后重啟就是正常啟動了。通過這種臨時方式可以避免崩潰恢復后非常耗時的表空間校驗過程，快速啟動 MySQL，個人目前暫時未發現有什么隱患。2. 使用共享表空間替代獨立表空間這樣就不需要打開 N 個 ibd 文件了，只需要打開一個 ibdata 文件即可，大大節省了校驗時間。自從聽了姜老師講過使用共享表空間替代獨立表空間解決 drop 大表時性能抖動的原理后，感覺共享表空間在很多業務環境下，反而更有優勢。

臨時冒出另外一種解決想法，即用 GDB 調試崩潰恢復，通過臨時修改 validate 變量值讓 MySQL 跳過表空間驗證過程，然后讓 MySQL 正常關閉，重新啟動就可以正常啟動了。但是實際測試發現，如果以 debug 模式運行，確實可以臨時修改 validate 變量，跳過表空間驗證過程，但是 debug 模式下代碼運行效率大打折扣，反而耗時更長。而以非 debug 模式運行，則無法修改 validate 變量，想法破滅。

MySQL數據分析常用函數方法

執行順序：

適用結構相同的表聯結成一張大表

內連接：返回兩個表共同的行

左連接：以表 1 為基礎，匹配表 2 的相同行

右連接：以表 2 為基礎，匹配表 1 的相同行

全連接：返回全部數據，可以理解為左連接和右連接的結合

mysql 沒有全連接

常用于組內排序，具體寫法如下

窗口函數可以用 rank 相關函數或者聚合函數

當前日期+時間（date + time）函數：now()

當前時間戳函數：current_timestamp()

日期或時間轉換為字符串 函數：date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str)：將字符串參數值轉換為全小寫字母后返回

upper(str)：將字符串參數值轉換為全大寫字母后返回

concat(str1, str2,...)：將多個字符串參數首尾相連后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...)：將多個字符串參數以給定的分隔符 separator 首尾相連后返回

substr(str,pos)：截取從 pos 位置開始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，從 pos 位置開始的 len 個字符

length(str)：返回字符串的存儲長度

char_length(str)：返回字符串中的字符個數

format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化數字 X，D 指定小數位數，locale 指定國家語言(默認的 locale 為 en_US)

left(str, len)：返回最左邊的len長度的子串

right(str, len)：返回最右邊的len長度的子串

ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左邊或右邊的空格

repeat(str, count)：將字符串 str 重復 count 次后返回

reverse(str)：將字符串 str 反轉后返回

通俗易懂的學會：SQL窗口函數

mysql format時間格式化說明

MySQL常用字符串函數

如何用mysql 做聚類分析

你先要學習一下，Python的MySQL接口

通常就那么幾個

pymysql

純Python實現的,特性先進一些

只要#?pip?install?pymysql?就可以了

mysql-connector-python?

這個是MYSQL官方提供的

MySQLdb

這個是C語言實現的,?相對比較老舊.?但是網上例子卻最多

在CentOS下用yum或pip安裝都可以

這三個庫我都用過,?基上使用方法上大同小異,?也基本上都滿足要求.?

做簡單聚類分析,應該直接用

Scipy中的聚類包進行聚類分析就行了

scipy.cluster

要是復雜的分析估計就要用機器學習的庫了

比如利用sklearn庫中的cluster.Kmeans

總這用這個要選學習一下兩個非常重要的基礎庫

Numpy是數據矩陣

Matplotlib是用來可視化

但是這兩個都是工業級的庫,?每個都是一本書.

MySQL中如何查看“慢查詢”，如何分析執行SQL的效率？

一、MySQL數據庫有幾個配置選項可以幫助我們及時捕獲低效SQL語句\x0d\x0a\x0d\x0a1，slow_query_log\x0d\x0a這個參數設置為ON，可以捕獲執行時間超過一定數值的SQL語句。\x0d\x0a\x0d\x0a2，long_query_time\x0d\x0a當SQL語句執行時間超過此數值時，就會被記錄到日志中，建議設置為1或者更短。\x0d\x0a\x0d\x0a3，slow_query_log_file\x0d\x0a記錄日志的文件名。\x0d\x0a\x0d\x0a4，log_queries_not_using_indexes\x0d\x0a這個參數設置為ON，可以捕獲到所有未使用索引的SQL語句，盡管這個SQL語句有可能執行得挺快。\x0d\x0a\x0d\x0a二、檢測mysql中sql語句的效率的方法\x0d\x0a\x0d\x0a1、通過查詢日志\x0d\x0a（1）、Windows下開啟MySQL慢查詢\x0d\x0aMySQL在Windows系統中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代碼如下\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log\x0d\x0along_query_time = 2\x0d\x0a\x0d\x0a（2）、Linux下啟用MySQL慢查詢\x0d\x0aMySQL在Windows系統中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代碼如下\x0d\x0alog-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log\x0d\x0along_query_time=2\x0d\x0a說明\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。\x0d\x0a為慢查詢日志存放的位置，一般這個目錄要有MySQL的運行帳號的可寫權限，一般都將這個目錄設置為MySQL的數據存放目錄；\x0d\x0along_query_time=2中的2表示查詢超過兩秒才記錄；\x0d\x0a\x0d\x0a2.show processlist 命令\x0d\x0a\x0d\x0aSHOW PROCESSLIST顯示哪些線程正在運行。您也可以使用mysqladmin processlist語句得到此信息。\x0d\x0a各列的含義和用途：\x0d\x0aID列\x0d\x0a一個標識，你要kill一個語句的時候很有用，用命令殺掉此查詢 /*/mysqladmin kill 進程號。\x0d\x0auser列\x0d\x0a顯示單前用戶，如果不是root，這個命令就只顯示你權限范圍內的sql語句。\x0d\x0ahost列\x0d\x0a顯示這個語句是從哪個ip的哪個端口上發出的。用于追蹤出問題語句的用戶。\x0d\x0adb列\x0d\x0a顯示這個進程目前連接的是哪個數據庫。\x0d\x0acommand列\x0d\x0a顯示當前連接的執行的命令，一般就是休眠（sleep），查詢（query），連接（connect）。\x0d\x0atime列\x0d\x0a此這個狀態持續的時間，單位是秒。\x0d\x0astate列\x0d\x0a顯示使用當前連接的sql語句的狀態，很重要的列，后續會有所有的狀態的描述，請注意，state只是語句執行中的某一個狀態，一個 sql語句，以查詢為例，可能需要經過copying to tmp table，Sorting result，Sending data等狀態才可以完成\x0d\x0ainfo列\x0d\x0a顯示這個sql語句，因為長度有限，所以長的sql語句就顯示不全，但是一個判斷問題語句的重要依據。\x0d\x0a\x0d\x0a這個命令中最關鍵的就是state列，mysql列出的狀態主要有以下幾種：\x0d\x0aChecking table\x0d\x0a　正在檢查數據表（這是自動的）。\x0d\x0aClosing tables\x0d\x0a　正在將表中修改的數據刷新到磁盤中，同時正在關閉已經用完的表。這是一個很快的操作，如果不是這樣的話，就應該確認磁盤空間是否已經滿了或者磁盤是否正處于重負中。\x0d\x0aConnect Out\x0d\x0a　復制從服務器正在連接主服務器。\x0d\x0a\x0d\x0aCopying to tmp table on disk\x0d\x0a　由于臨時結果集大于tmp_table_size，正在將臨時表從內存存儲轉為磁盤存儲以此節省內存。\x0d\x0aCreating tmp table\x0d\x0a　正在創建臨時表以存放部分查詢結果。\x0d\x0adeleting from main table\x0d\x0a　服務器正在執行多表刪除中的第一部分，剛刪除第一個表。\x0d\x0adeleting from reference tables\x0d\x0a　服務器正在執行多表刪除中的第二部分，正在刪除其他表的記錄。\x0d\x0a\x0d\x0aFlushing tables\x0d\x0a　正在執行FLUSH TABLES，等待其他線程關閉數據表。\x0d\x0aKilled\x0d\x0a　發送了一個kill請求給某線程，那么這個線程將會檢查kill標志位，同時會放棄下一個kill請求。MySQL會在每次的主循環中檢查kill標志位，不過有些情況下該線程可能會過一小段才能死掉。如果該線程程被其他線程鎖住了，那么kill請求會在鎖釋放時馬上生效。\x0d\x0aLocked\x0d\x0a　被其他查詢鎖住了。\x0d\x0aSending data\x0d\x0a　正在處理SELECT查詢的記錄，同時正在把結果發送給客戶端。\x0d\x0a\x0d\x0aSorting for group\x0d\x0a　正在為GROUP BY做排序。\x0d\x0a　Sorting for order\x0d\x0a　正在為ORDER BY做排序。\x0d\x0aOpening tables\x0d\x0a　這個過程應該會很快，除非受到其他因素的干擾。例如，在執ALTER TABLE或LOCK TABLE語句行完以前，數據表無法被其他線程打開。正嘗試打開一個表。\x0d\x0aRemoving duplicates\x0d\x0a　正在執行一個SELECT DISTINCT方式的查詢，但是MySQL無法在前一個階段優化掉那些重復的記錄。因此，MySQL需要再次去掉重復的記錄，然后再把結果發送給客戶端。\x0d\x0a\x0d\x0aReopen table\x0d\x0a　獲得了對一個表的鎖，但是必須在表結構修改之后才能獲得這個鎖。已經釋放鎖，關閉數據表，正嘗試重新打開數據表。\x0d\x0aRepair by sorting\x0d\x0a　修復指令正在排序以創建索引。\x0d\x0aRepair with keycache\x0d\x0a　修復指令正在利用索引緩存一個一個地創建新索引。它會比Repair by sorting慢些。\x0d\x0aSearching rows for update\x0d\x0a　正在講符合條件的記錄找出來以備更新。它必須在UPDATE要修改相關的記錄之前就完成了。\x0d\x0aSleeping\x0d\x0a　正在等待客戶端發送新請求.\x0d\x0a\x0d\x0aSystem lock\x0d\x0a　正在等待取得一個外部的系統鎖。如果當前沒有運行多個mysqld服務器同時請求同一個表，那么可以通過增加--skip-external-locking參數來禁止外部系統鎖。\x0d\x0aUpgrading lock\x0d\x0a　INSERT DELAYED正在嘗試取得一個鎖表以插入新記錄。\x0d\x0aUpdating\x0d\x0a　正在搜索匹配的記錄，并且修改它們。\x0d\x0a\x0d\x0aUser Lock\x0d\x0a　正在等待GET_LOCK()。\x0d\x0aWaiting for tables\x0d\x0a　該線程得到通知，數據表結構已經被修改了，需要重新打開數據表以取得新的結構。然后，為了能的重新打開數據表，必須等到所有其他線程關閉這個表。以下幾種情況下會產生這個通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。\x0d\x0awaiting for handler insert\x0d\x0a　INSERT DELAYED已經處理完了所有待處理的插入操作，正在等待新的請求。\x0d\x0a　大部分狀態對應很快的操作，只要有一個線程保持同一個狀態好幾秒鐘，那么可能是有問題發生了，需要檢查一下。\x0d\x0a　還有其他的狀態沒在上面中列出來，不過它們大部分只是在查看服務器是否有存在錯誤是才用得著。\x0d\x0a\x0d\x0a例如如圖：\x0d\x0a\x0d\x0a3、explain來了解SQL執行的狀態\x0d\x0aexplain顯示了mysql如何使用索引來處理select語句以及連接表。可以幫助選擇更好的索引和寫出更優化的查詢語句。\x0d\x0a使用方法，在select語句前加上explain就可以了：\x0d\x0a例如：\x0d\x0aexplain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id\x0d\x0a結果如圖\x0d\x0a\x0d\x0aEXPLAIN列的解釋\x0d\x0atable\x0d\x0a顯示這一行的數據是關于哪張表的\x0d\x0atype\x0d\x0a這是重要的列，顯示連接使用了何種類型。從最好到最差的連接類型為const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL\x0d\x0apossible_keys\x0d\x0a顯示可能應用在這張表中的索引。如果為空，沒有可能的索引?？梢詾橄嚓P的域從WHERE語句中選擇一個合適的語句\x0d\x0akey\x0d\x0a實際使用的索引。如果為NULL，則沒有使用索引。很少的情況下，MYSQL會選擇優化不足的索引。這種情況下，可以在SELECT語句 中使用USE INDEX（indexname）來強制使用一個索引或者用IGNORE INDEX（indexname）來強制MYSQL忽略索引\x0d\x0akey_len\x0d\x0a使用的索引的長度。在不損失精確性的情況下，長度越短越好\x0d\x0aref\x0d\x0a顯示索引的哪一列被使用了，如果可能的話，是一個常數\x0d\x0arows\x0d\x0aMYSQL認為必須檢查的用來返回請求數據的行數\x0d\x0aExtra\x0d\x0a關于MYSQL如何解析查詢的額外信息。將在表4.3中討論，但這里可以看到的壞的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，結果是檢索會很慢\x0d\x0a\x0d\x0aextra列返回的描述的意義\x0d\x0aDistinct\x0d\x0a一旦MYSQL找到了與行相聯合匹配的行，就不再搜索了\x0d\x0aNot exists\x0d\x0aMYSQL優化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN標準的行，就不再搜索了\x0d\x0aRange checked for each Record（index map:#）\x0d\x0a沒有找到理想的索引，因此對于從前面表中來的每一個行組合，MYSQL檢查使用哪個索引，并用它來從表中返回行。這是使用索引的最慢的連接之一\x0d\x0aUsing filesort\x0d\x0a看到這個的時候，查詢就需要優化了。MYSQL需要進行額外的步驟來發現如何對返回的行排序。它根據連接類型以及存儲排序鍵值和匹配條件的全部行的行指針來排序全部行\x0d\x0aUsing index\x0d\x0a列數據是從僅僅使用了索引中的信息而沒有讀取實際的行動的表返回的，這發生在對表的全部的請求列都是同一個索引的部分的時候\x0d\x0aUsing temporary\x0d\x0a看到這個的時候，查詢需要優化了。這里，MYSQL需要創建一個臨時表來存儲結果，這通常發生在對不同的列集進行ORDER BY上，而不是GROUP BY上\x0d\x0aWhere used\x0d\x0a使用了WHERE從句來限制哪些行將與下一張表匹配或者是返回給用戶。如果不想返回表中的全部行，并且連接類型ALL或index，這就會發生，或者是查詢有問題不同連接類型的解釋（按照效率高低的順序排序）\x0d\x0aconst\x0d\x0a表中的一個記錄的最大值能夠匹配這個查詢（索引可以是主鍵或惟一索引）。因為只有一行，這個值實際就是常數，因為MYSQL先讀這個值然后把它當做常數來對待\x0d\x0aeq_ref\x0d\x0a在連接中，MYSQL在查詢時，從前面的表中，對每一個記錄的聯合都從表中讀取一個記錄，它在查詢使用了索引為主鍵或惟一鍵的全部時使用\x0d\x0aref\x0d\x0a這個連接類型只有在查詢使用了不是惟一或主鍵的鍵或者是這些類型的部分（比如，利用最左邊前綴）時發生。對于之前的表的每一個行聯合，全部記錄都將從表中讀出。這個類型嚴重依賴于根據索引匹配的記錄多少—越少越好\x0d\x0arange\x0d\x0a這個連接類型使用索引返回一個范圍中的行，比如使用或

回答于?2022-11-16

怎樣分析mysql的性能并優化

第一優化你的sql和索引；

第二加緩存，memcached,redis；

第三以上都做了后，還是慢，就做主從復制或主主復制，讀寫分離，可以在應用層做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推薦360的atlas,其它的要么效率不高，要么沒人維護；

第四如果以上都做了還是慢，不要想著去做切分，mysql自帶分區表，先試試這個，對你的應用是透明的，無需更改代碼,但是sql語句是需要針對分區表做優化的，sql條件中要帶上分區條件的列，從而使查詢定位到少量的分區上，否則就會掃描全部分區，另外分區表還有一些坑，在這里就不多說了；

第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其實就是根據你模塊的耦合度，將一個大的系統分為多個小的系統，也就是分布式系統；

第六才是水平切分，針對數據量大的表，這一步最麻煩，最能考驗技術水平，要選擇一個合理的sharding key,為了有好的查詢效率，表結構也要改動，做一定的冗余，應用也要改，sql中盡量帶sharding key，將數據定位到限定的表上去查，而不是掃描全部的表；

mysql數據庫一般都是按照這個步驟去演化的，成本也是由低到高；

網站標題：怎么用mysql分析 如何mysql
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