首先,为了使一个系统更快,最重要的部分就是基础设计,不过有些东西是现有情况下无法逾越的,比如说系统常见的瓶颈.
我所能想到的:
1:磁盘寻道能力,以高速硬盘(7200转/秒),理论上每秒寻道7200次.这是没有办法改变的,优化的方法是----用多个硬盘,或者把数据分散存储.
2:硬盘的读写速度,这个速度非常的快,这个更容易解决--可以从多个硬盘上并行读写.
3:cpu.cpu处理内存中的数据,当有相对内存较小的表时,这是最常见的限制因素.
4:内存的限制.当cpu需要超出适合cpu缓存的数据时,缓存的带宽就成了内存的一个瓶颈---不过现在内存大的惊人,一般不会出现这个问题.
第二步: (本人使用的是学校网站的linux平台(Linux ADVX.Mandrakesoft.com 2.4.3-19mdk ))
1:调节服务器参数
用shell>mysqld-help这个命令声厂一张所有mysql选项和可配置变量的表.输出以下信息:
possible variables for option--set-variable(-o) are:
back_log current value:5 //要求mysql能有的连接数量.back_log指出在mysql暂停接受连接的时间内有多少个连接请求可以被存在堆栈中
connect_timeout current value:5 //mysql服务器在用bad handshake(不好翻译)应答前等待一个连接的时间
delayed_insert_timeout current value:200 //一个insert delayed在终止前等待insert的时间
delayed_insert_limit current value:50 //insert delayed处理器将检查是否有任何select语句未执行,如果有,继续前执行这些语句
delayed_queue_size current value:1000 //为insert delayed分配多大的队
flush_time current value:0 //如果被设置为非0,那么每个flush_time 时间,所有表都被关闭
interactive_timeout current value:28800 //服务器在关上它之前在洋交互连接上等待的时间
join_buffer_size current value:131072 //用与全部连接的缓冲区大小
key_buffer_size current value:1048540 //用语索引块的缓冲区的大小,增加它可以更好的处理索引
lower_case_table_names current value:0 //
long_query_time current value:10 //如果一个查询所用时间大于此时间,slow_queried计数将增加
max_allowed_packet current value:1048576 //一个包的大小
max_connections current value:300 //允许同时连接的数量
max_connect_errors current value:10 //如果有多于该数量的中断连接,将阻止进一步的连接,可以用flush hosts来解决
max_delayed_threads current value:15 //可以启动的处理insert delayed的数量
max_heap_table_size current value:16777216 //
max_join_size current value:4294967295 //允许读取的连接的数量
max_sort_length current value:1024 //在排序blob或者text时使用的字节数量
max_tmp_tables current value:32 //一个连接同时打开的临时表的数量
max_write_lock_count current value:4294967295 //指定一个值(通常很小)来启动mysqld,使得在一定数量的write锁定之后出现read锁定
net_buffer_length current value:16384 //通信缓冲区的大小--在查询时被重置为该大小
query_buffer_size current value:0 //查询时缓冲区大小
record_buffer current value:131072 //每个顺序扫描的连接为其扫描的每张表分配的缓冲区的大小
sort_buffer current value:2097116 //每个进行排序的连接分配的缓冲区的大小
table_cache current value:64 //为所有连接打开的表的数量
thread_concurrency current value:10 //
tmp_table_size current value:1048576 //临时表的大小
thread_stack current value:131072 //每个线程的大小
wait_timeout current value:28800 //服务器在关闭它3之前的一个连接上等待的时间
根据自己的需要配置以上信息会对你帮助.
第三:
1:如果你在一个数据库中创建大量的表,那么执行打开,关闭，创建(表)的操作就会很慢. 2:mysql使用内存
a: 关键字缓存区(key_buffer_size)由所有线程共享
b: 每个连接使用一些特定的线程空间.一个栈(默认为64k,变量thread_stack),一个连接缓冲区(变量net_buffer_length)和一个结果缓冲区(net_buffer_length).特定情况下,连接缓冲区和结果缓冲区被动态扩大到max_allowed_packet.
c:所有线程共享一个基存储器
d:没有内存影射
e:每个做顺序扫描的请求分配一个读缓冲区(record_buffer)
f:所有联结均有一遍完成并且大多数联结甚至可以不用一个临时表完成.最临时的表是基于内存的(heap)表
g:排序请求分配一个排序缓冲区和2个临时表
h:所有语法分析和计算都在一个本地存储器完成
i:每个索引文件只被打开一次,并且数据文件为每个并发运行的线程打开一次
j:对每个blob列的表，一个缓冲区动态的被扩大以便读入blob值
k:所有正在使用的表的表处理器被保存在一个缓冲器中并且作为一个fifo管理.
l:一个mysqladmin flush-tables命令关闭所有不在使用的表并且在当前执行的线程结束时标记所有在使用的表准备关闭
3:mysql锁定表
mysql中所有锁定不会成为死锁. wirte锁定: mysql的锁定原理:a:如果表没有锁定,那么锁定;b否则,把锁定请求放入写锁定队列中
read锁定: mysql的锁定原理:a:如果表没有锁定,那么锁定;b否则,把锁定请求放入读锁定队列中
有时候会在一个表中进行很多的select,insert操作,可以在一个临时表中插入行并且偶尔用临时表的记录更新真正的表
a:用low_priority属性给一个特定的insert,update或者delete较低的优先级
b:max_write_lock_count指定一个值(通常很小)来启动mysqld,使得在一定数量的write锁定之后出现read锁定
c:通过使用set sql_low_priority_updates=1可以从一个特定的线程指定所有的更改应该由较低的优先级完成
d:用high_priority指定一个select
e:如果使用insert....select....出现问题,使用myisam表------因为它支持因为它支持并发的select和insert
4:最基本的优化是使数据在硬盘上占据的空间最小.如果索引做在最小的列上,那么索引也最小.实现方法:
a:使用尽可能小的数据类型
b:如果可能，声明表列为NOT NULL.
c:如果有可能使用变成的数据类型,如varchar(但是速度会受一定的影响)
d:每个表应该有尽可能短的主索引 e:创建确实需要的索引
f:如果一个索引在头几个字符上有唯一的前缀,那么仅仅索引这个前缀----mysql支持在一个字符列的一部分上的索引
g:如果一个表经常被扫描,那么试图拆分它为更多的表
第四步
1:索引的使用,索引的重要性就不说了,功能也不说了,只说怎么做. 首先要明确所有的mysql索引(primary,unique,index)在b树中有存储.索引主要用语:
a:快速找到where指定条件的记录 b:执行联结时,从其他表检索行 c:对特定的索引列找出max()和min()值
d：如果排序或者分组在一个可用键的最前面加前缀，排序或分组一个表
e：一个查询可能被用来优化检索值，而不用访问数据文件．如果某些表的列是数字型并且正好是某个列的前缀，为了更快，值可以从索引树中取出
２：存储或者更新数据的查询速度 grant的执行会稍稍的减低效率．
mysql的函数应该被高度的优化．可以用benchmark（loop_count,expression)来找出是否查询有问题
select的查询速度：如果想要让一个select．．．where．．．更快，我能想到的只有建立索引．可以在一个表上运行myisamchk－－analyze来更好的优化查询．可以用myisamchk－－sort－index－－sort－records＝１来设置用一个索引排序一个索引和数据．
３：mysql优化where子句
3.１：删除不必要的括号：
（（a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (a AND d))))>(a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)
3.2:使用常数
（a b>5 AND b=c AND a=5
3.3:删除常数条件
（b>=5 AND b=5) OR (b=6 AND 5=5) OR (b=100 AND 2=3) > b=5 OR b=6
3.4:索引使用的常数表达式仅计算一次
3.5：在一个表中，没有一个where的count(*)直接从表中检索信息
3.6:所有常数的表在查询中在任何其他表之前读出
3.7:对外联结表最好联结组合是尝试了所有可能性找到的
3.8：如果有一个orderby字句和一个不同的groupby子句或者orderby或者groupby包含不是来自联结的第一个表的列，那么创建一个临时表
3.9:如果使用了sql_small_result，那么msyql使用在内存中的一个表
3.10:每个表的索引给查询并且使用跨越少于３０％的行的索引．
3.11在每个记录输出前，跳过不匹配having子句的行
４：优化leftjoin
在mysql中a left join b按以下方式实现
a：表b依赖于表a b：表a依赖于所有用在leftjoin条件的表（除了b）
c：所有leftjoin条件被移到where子句中 d：进行所有的联结优化，除了一个表总是在所有他依赖的表后读取．如果有一个循环依赖，那么将发生错误
e：进行所有的标准的where优化 f：如果在a中有一行匹配where子句，但是在b中没有任何匹配leftjoin条件，那么，在b中生成的所有设置为ＮＵＬＬ的一行
g：如果使用leftjoin来找出某些表中不存在的
