重庆分公司,新征程启航
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\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
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临时冒出另外一种解决想法,即用 GDB 调试崩溃恢复,通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程,然后让 MySQL 正常关闭,重新启动就可以正常启动了。
MySQL数据查询开始慢的量级取决于多个因素,包括但不限于以下几点: 数据库大小:随着数据库大小的增加,查询开始慢的可能性也会增加。
观测手法也就那么几种,我们把服务器的资源全部都观察一圈就可以了。第三,如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
将查询语句放到服务器命令行去跑,如果慢,则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善,查看语句执行计划中,是全表扫描还是走索引。
跨库join 只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。
\ 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
十万条数据已经够多了,通常最好的办法就是创建索引,创建索引的命令: CREATE INDEX index_name ON table_name(index_col_name,...); index_name:这是索引的创建名称,你自己命一个名称。
将查询语句放到服务器命令行去跑,如果慢,则可以考虑通过添加索引来提高查询速度。如已有索引或添加索引后查询速度仍未改善,查看语句执行计划中,是全表扫描还是走索引。
这个是推荐的一个解决方案,不会带来重写逻辑等,可以根据时间来进行表分区,相当于在同一个磁盘上,表的数据存在不同的文件夹内,能够极大的提高查询速度。
按垂直分库后,如果还是放在一个数据库服务器上, 随着用户量增大,这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈,还有单个服务器的磁盘空间,内存,tps等非常吃紧。
MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关,表总数越大,崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间,像这里开发库的 HDD IOPS 较低,因此面对大量的表空间,校验速度就非常缓慢。
查阅mysql官方网站得知,这属于官方一个系统上的特殊设定,就把他当成mysql的一个bug算了,不管链接的的方式是经过 hosts 或是 IP 的模式,他都会对 DNS 做反查。
打开my.ini,如果是Linux服务器,那就是my.conf;然后在[mysqld]选项下面添加:skip-name-resolve 这个选项的意思是:禁用DNS解析,连接速度会快很多。