1) 硬件调整性能
最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法扩大虚拟内存,并保证有足够可以扩充的空间;把数据库服务器上的不必要服务关闭掉;把数据库服务器和主域服务器分开;把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大;在具有一个以上处理器的机器上运行SQL。
2)调整数据库
若对该表的查询频率比较高,则建立索引;建立索引时,想尽对该表的所有查询搜索操作, 按照where选择条件建立索引,尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引,数据在物理上按顺序在数据页上,缩短查找范围,为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引,能最大地覆盖查询;但是索引不可太多,执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加;避免在索引中有太多的索引键;避免使用大型数据类型的列为索引;保证每个索引键值有少数行。
3)使用存储过程
应用程序的实现过程中,能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现,因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试,并被再次使用,需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程,并且只返回结果集或者数值,这样不仅可以使程序模块化,同时提高响应速度,减少网络流量,并且通过输入参数接受输入,使得在应用中完成逻辑的一致性实现。
4)应用程序结构和算法
建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件,响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,特别是对数据量不是特别大的数据库操作时,是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大,因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!
望采纳哟~
数据库优化的方法很多啊!比如建立索引
可以提高查询速速
但是索引不是越多越好!索引太多会造成冗余
利用存储过程。创建数据库的时候只是注意别把数据库文件存放在系统盘就可以了!
MRR 是 MySQL 针对特定查询的一种优化手段。假设一个查询有二级索引可用,读完二级索引后要回表才能查到那些不在当前二级索引上的列值,由于二级索引上引用的主键值不一定是有序的,因此就有可能造成大量的随机 IO,如果回表前把主键值给它排一下序,那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机 IO。
如果想关闭 MRR 优化的话,就要把优化器开关 mrr 设置为 off。
默认只有在优化器认为 MRR 可以带来优化的情况下才会走 MRR,如果你想不管什么时候能走 MRR 的都走 MRR 的话,你要把 mrr_cost_based 设置为 off,不过最好不要这么干,因为这确实是一个坑,MRR 不一定什么时候都好,全表扫描有时候会更加快,如果在这种场景下走 MRR 就完成了。
MRR 要把主键排个序,这样之后对磁盘的操作就是由顺序读代替之前的随机读。从资源的使用情况上来看就是让 CPU 和内存多做点事,来换磁盘的顺序读。然而排序是需要内存的,这块内存的大小就由参数 read_rnd_buffer_size 来控制。