解析MySQL优化的万能技巧mysql万能优化套路

解析MySQL优化的通用技巧MySQL作为开源的关系型数据库系统，具有高效、安全等优点，在生产环境中得到广泛应用。
但在实际应用中，由于数据量和访问量的不断增加，MySQL的性能问题越来越突出，比如响应时间慢、并发性能低等。
为此，MySQL的持续优化成为MySQL管理员和开发人员的重要任务。
MySQL优化的通用技巧主要包括以下几个方面：1、索引优化MySQL中的索引是一种用来提高查询效率的结构。
如果请求的数据没有使用索引，MySQL需要进行全表扫描，并进行查询。
速度自然会极其缓慢。
因此，优化索引是提高MySQL性能的重要手段。
MySQL支持多种类型的索引，例如B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。
其中，B-Tree索引是应用最广泛的索引类型，它可以提高搜索效率，还可以优化排序、分组和连接操作。
如果MySQL表中的列没有使用索引，可以通过如下SQL语句进行优化：ALTERTABLEtable_nameADDINDEX(column_name2.查询缓存查询缓存是MySQL的一个重要特性。
但是在高并发场景下，查询缓存的效果会受到影响。
并不理想，可能会成为性能瓶颈，因此针对不同的应用场景，需要选择合适的查询缓存策略。
在MySQL8.0版本中成为查询缓存被放弃，取而代之的是更高效的查询执行引擎，因此，在MySQL8.0及更高版本中，查询缓存配置不再有效。
在MySQL中，锁包括表锁。
而行锁是比较灵活的锁类型，可以减少锁争用，提高并发性能，因此，在优化MySQL时，需要优化锁的使用方式，MySQL中的锁优化主要包括以下几个方面：(1)尽可能使用行级锁(2)将事务拆分为多个较小的事务。
4.配置优化MySQL的配置对性能影响很大。
在实际应用中，需要根据不同场景合理调整MySQL的配置，以达到最佳性能。
MySQL配置优化主要包括以下几个方面：（1）调整缓冲区大小（2）调整查询缓冲区大小（3）设置正确的并发连接数。
实际应用中，可以通过修改MySQL配置文件my.cnf来进行配置优化。
例如：[mysqld]#调整缓冲区大小key_buffer_size=128M#调整查询缓冲区大小query_cache_size=64M#设置同时连接数max_connections=150#打开慢查询日志Slow_query_log=trueslow_query_query_log/fil/eslow_query_log/fil/eSlow_query.log可以根据实际情况进行相关配置调整。
总结MySQL优化的万能技巧，涵盖索引优化、查询缓存、锁优化、配置优化等多个方面。
在实际应用中，必须根据不同的场景进行合理的选择和调整，以达到最佳的性能。
同时，必须注意MySQL版本的差异。
特别是在MySQL8.0及更高版本中，查询缓存被放弃，必须使用更高效的查询执行引擎。

怎么重置mysql的自增列AUTO

重置mysqlAUTO自增列的方法是：方法一：deletefromtb1；超过10分钟方法2：truncatetb1；重置MySQL自增列的步骤如下：1、支持设置自增列值ALTERTABLEtable_nameAUTO_INCRMENT=1；设置一个小于或等于正在使用的自动增量列的值。
如果myisam设置为小于等于，则自增列值会自动设置为：当前最大值加1，innodb不会改变。
2、通过TRUNCATE将自增列设置为0从MySQL5.0.13开始，TRUNCATE将自增列重置为0。
myisam和innode相同。
TRUNCATEABLE表名；3.dropandcreatetable方法将自增列重置为0DROPTABLEtable_name{...};可以将AUTO_INCRMENT设置为任意值开始；方法二：简单，AUTO_INCRMENT值开始重新计算注意：使用上述方法会删除已有的数据。

如何解决mysql查询和更新速度慢

问题

我使用SQL来查找没有主键/唯一键的表，但在MySQL5.7中运行速度非常慢。

实验

我们准备搭建MySQL5.7环境，这里省略搭建步骤。

编写一个简单的脚本来创建一批带主键和不带主键的表。

运行脚本：

p>

现在运行以下SQL看看效果：

...

16.80几秒钟我就被抓住了。
感觉跑起来很慢。

现在让我们看看使用DBA的三个工具的执行计划：

感觉有点惨，因为information_schema.columns是元数据表。
不需要统计信息。

然后让我们看看显示警告并查看SQLMySQL重写。

让我们格式化SQL。

MySQL

asselectfromAwhereA.xnotin(selectxfromB)//不相关子查询

转换后的

selectfromAwherenotexists(select1fromBwhereB.x=a.x)//相关子查询

如果是MySQL，对于运行时的不相关子查询，可以使用一个非常简单的策略：

selectfromAwhereA.xnotin(selectxfromBwhere...)//不相关子查询：1、扫描B表中所有记录，找到符合条件的记录，存放到临时表C中，并建立索引。
2、扫描表A中的记录并与临时表C中的记录进行比较，直接在索引中进行比较。

关联子查询需要循环迭代。

selectfromAwherenotexists(select1fromBwhereB.x=a.xand...)//关联子查询选择表A中的每条记录rA，进行搜索。
表B搜索查找满足rA条件的第一条记录。

相关子查询的搜索成本将高于不相关子查询的搜索成本。

我们希望MySQL能够首先“缓存”子查询的结果（缓存步骤称为MATERIALIZATION）。
然而，我们需要向MySQL提供一些，因为MySQL认为不缓存会更快。
指导。

...

可以看到执行时间为0.67秒。

配置

诊断的关键是：

\1.对于information_schema中的元数据表，执行计划不存在有效的信息。
。

\2.看看MySQL重写的SQL，我怀疑优化器犯了一个错误。

\3.添加了提示以帮助MySQL做出正确的优化决策。

然而，目前的实验仅限于推测。
如果你猜对了，一切都会好起来的。
如果错误，就无法做出良好的诊断。