mysql SUM反馈高精度 mysql sum优化

简介

数据库优化的目的

数据库优化方面

慢日志分析

• SQL及索引优化

查看是否开启慢查日志

慢查日志的存储格式

• saklia数据库演示
  

慢查日志分析工具

mysqldumpslow：MySQL官方工具

• 使用：

查询使用方式

pt-query-digest

• 使用

发现分析“问题SQL”

• 发现

Rows examine：扫描行数
Rows send：发送行数

• 分析
  
  

优化方法

1.对Count()和Max()优化

• Max()：通过添加索引



• 
  



• Count()



• 
  



• 注意：count(*)包含NULL ；count(列)不含NUL

结果：

2.对子查询的优化

• 例子：子查询改连接查询
  子查询
  
  
  连接查询：容易出现重复
  
  通过distinct关键字去重

3.对group by查询的优化

• 优化前：用了临时表 文件排序 （不好）
  
• 优化后：若有其他过滤条件 也应放在子查询中，而非查询后再过滤

4.对limit查询的优化

• 优化1：用有索引的列或主键进行Order by操作
• 记录上次返回的主键，下次查询使用主键过滤。【注意：主键按顺序排序且无空缺】
  避免数据量大时扫描过多记录

索引优化

选择索引列

• 通过查看唯一值判断离散程度：唯一值数量多，离散大

消除重复/冗余索引

• 第三方工具

删除不使用的索引

结构优化：表的拆分

选择合适数据类型

• int存储时间
  看后缀：
  FROM_UNIXTIME：INT时间戳转换成日期格式
  UNIX_TIMESTAMP：日期格斯转换成时间戳
• bigint存储IP地址

表的范式化和反范式化

• 范式化

此表不符合第三范式：

存在问题：

• 范式化
• 反范式化
  
  
  

表的垂直拆分

• 例子
  
  拆分后
  

表的水平拆分

• 方法
  
  前后台分开：前台需要效率

配置优化

MySQL配置文件

• 常用参数
  
  
  
  
  
  

操作系统配置优化

第三方配置工具

硬件优化

如何选择CPU

磁盘IO