如何在mysql中分析表空间使用情况

今天早上，在数据库维护的时候，我发现我们的一张业务表的数据量已经达到了3 00万行，但奇怪的是，该表的存储大小只有3 0MB，这让我很困惑。
于是我打开MySQL命令行，开始进行基本的表空间分析。
经过检查，发现表的原始数据大小和索引大小都很小，只有2 MB和1 MB，这说明数据没有完全压缩。

继续深入分析，发现该表使用的存储引擎是MyISAM，索引占比7 0%，明显不正常。
我立即想到，是不是这个表的索引设计不合理？ 于是，我开始检查表的索引结构，发现确实存在一些不必要的索引。

我立即决定删除这些不必要的索引，并重新优化表的索引策略。
结果删除2 0个索引后，表的存储大小减少了1 0MB，这让我对数据库性能优化有了更深入的认识。

等等，还有一件事。
我突然想到，如果每个月对数据库进行全面的分析和优化，是不是可以提前发现潜在的问题呢？

mysql怎样查看表的索引结构 mysql表索引字段查看步骤解析

有一天，我正在调试一个速度很慢的 SQL 查询。
卡了半天突然发现索引指定错误了。
杭州的办公室里，已经是下午三点了，空调嗡嗡作响。
我赶紧查了一下user表user。
表名为Users，字段包括ID、用户名和电子邮件。
使用SHOWINDEXFROMusers，我们发现主键是BTREE，但是有一个email字段经常进行模糊查询并且没有建立索引。
进行更改并重新启动服务后，报告在下午 4 点完成，速度提高了三倍。
等等，还有一件事。
之前尝试过在用户名中添加FULLTEXT，但是查询效率不如简单的BTREE。
看来这并不能适用于所有事情。

超详细MySQL数据库优化

嘿嘿，你的总结很全面。
数据库优化确实需要从软硬两个方面来进行。
我来说说我遇到的一些情况吧。

例如，去年我在上海做一个电子商务项目。
他们的系统在高峰期卡得一塌糊涂。
经过检查，发现是查询语句写得不好造成的。
有的SQL有三级嵌套子查询，临时表的创建和删除，CPU直接爆炸。
后来我们给他们重构了整个流程，把所有的子查询都改为JOIN，并添加了适当的索引，速度立刻就提升了。
这证实了你说的，软优化确实是救不了了。

但是仅靠软优化也是行不通的。
我自己遇到的坑就是一个项目的服务器配置太低。
CPU只有两个核心，内存只有4 G，还采用了机械硬盘。
因此，一旦运行大型查询，磁盘 I/O 就会直接导致整个系统瘫痪。
后来我加了一条内存到1 6 G，换成了SSD，天差地别了。
这和你提到的三件套硬件——CPU、内存、磁盘是完全一致的。

我也遇到了参数调整的问题。
有一个项目使用默认参数，缓存命中率低得惊人。
后来我们手动调整了几个关键参数，比如innodb_buffer_pool_size，给了它一半的内存，这样查询速度就提升了一倍。
所以你看，调整参数在硬优化中非常重要。

分库分表是另外一回事，要看业务场景。
去年我们接手了一个新闻门户，用户数量突然猛增，所以我们创建了单独的数据库和表格。
主库写入，从库读取，中间设置缓存集群。
一开始觉得很麻烦，后来发现用户反映加载速度至少快了5 0%，很值这个钱。

不过话虽如此，优化并没有标准答案。
有些业务场景可能不适合分库分表，添加起来会更加复杂。
必须根据实际情况，不能生搬硬套。

反正你可以决定怎么做，结合软件和硬件，从EXPLAIN分析开始，然后看硬件和参数，最后根据业务需求决定是否分库、分表、缓存。
我还在想这个...

MySQL表间关联字段分析mysql不同表字段关联

摘要： 链接字段是建立表之间关系的关键。
它们是使用 JOIN 实现的。
常见问题包括数据类型不匹配、NULL 值和字段命名冲突。
解决办法是类型转换、NULL判断、AS重命名。