mysql怎么分析数据,mysql数据库分析

MySQL 高级特性（二）：数据表分区策略及优缺点分析

当面对巨大的数据表的时候，至少有一件事情是确定的，表太大了以至于每次查询的时候我们没法做全表扫描。而这个时候也没法使用索引，或者说索引意义不大，更不用说索引的维护代价和空间占用非常高。如果是依赖索引，会导致大量的碎片和低聚集度的数据，这会导致查询的时候有上千次的随机 I/O 访问而导致宕机。这种情况下一般只会使用1-2个索引，而不会更多。这种情况下，有两个可行的选项：查询必须从数据表的指定的部分顺序查找或者是期望的部分数据及其索引与服务器的内存匹配。

创新互联建站-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比章贡网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式章贡网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖章贡地区。费用合理售后完善，十载实体公司更值得信赖。

需要再次重申：在存储空间过大时，除非索引覆盖了整个查询，否则二叉树索引就无法发挥作用。服务端需要查找数据表的一整行数据，并且会在一个大空间跨度里执行随机 I/O 操作，这会导致查询响应时间无法接受。而维护索引（磁盘空间，I/O 操作）的代价同样很高。

而这是分区能够解决的问题。这其中的关键就是分区是索引的一个初级形式，它的负荷低并且能够让我们从临近的数据中获取结果。这种情形下，我们可以依次扫描相邻的数据或者是将临近的数据加载到内存进行检索。分区之所以负荷低是因为它并没有指针指向对应的数据行，也不需要被更新。分区并不精确地将数据按行划分，也没有涉及到所谓的数据结构。实际上，分区相当于对数据进行了分类。

对于大数据表，有两种策略进行分区：

两种分区策略是基于两个关键假设：在查询的时候可以通过过滤分区缩小查找范围，且分区自身的代价不高。然而，这两个假设未必总是有效，下面是可能遇到的问题：

如上所述，分区并不是完美解决方案，目前版本的 MySQL还有一些其他的约束：

当然，随着 MySQL 版本的更新迭代，对分区的支持也越来越好，并且很多分区的问题都得到了修复。

MySQL中如何查看“慢查询”，如何分析执行SQL的效率？

一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句\x0d\x0a\x0d\x0a1，slow_query_log\x0d\x0a这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。\x0d\x0a\x0d\x0a2，long_query_time\x0d\x0a当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。\x0d\x0a\x0d\x0a3，slow_query_log_file\x0d\x0a记录日志的文件名。\x0d\x0a\x0d\x0a4，log_queries_not_using_indexes\x0d\x0a这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。\x0d\x0a\x0d\x0a二、检测mysql中sql语句的效率的方法\x0d\x0a\x0d\x0a1、通过查询日志\x0d\x0a（1）、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log\x0d\x0along_query_time = 2\x0d\x0a\x0d\x0a（2）、Linux下启用MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log\x0d\x0along_query_time=2\x0d\x0a说明\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。\x0d\x0a为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；\x0d\x0along_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；\x0d\x0a\x0d\x0a2.show processlist 命令\x0d\x0a\x0d\x0aSHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。\x0d\x0a各列的含义和用途：\x0d\x0aID列\x0d\x0a一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。\x0d\x0auser列\x0d\x0a显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。\x0d\x0ahost列\x0d\x0a显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。\x0d\x0adb列\x0d\x0a显示这个进程目前连接的是哪个数据库。\x0d\x0acommand列\x0d\x0a显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。\x0d\x0atime列\x0d\x0a此这个状态持续的时间，单位是秒。\x0d\x0astate列\x0d\x0a显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成\x0d\x0ainfo列\x0d\x0a显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。\x0d\x0a\x0d\x0a这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：\x0d\x0aChecking table\x0d\x0a　正在检查数据表（这是自动的）。\x0d\x0aClosing tables\x0d\x0a　正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。\x0d\x0aConnect Out\x0d\x0a　复制从服务器正在连接主服务器。\x0d\x0a\x0d\x0aCopying to tmp table on disk\x0d\x0a　由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。\x0d\x0aCreating tmp table\x0d\x0a　正在创建临时表以存放部分查询结果。\x0d\x0adeleting from main table\x0d\x0a　服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。\x0d\x0adeleting from reference tables\x0d\x0a　服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。\x0d\x0a\x0d\x0aFlushing tables\x0d\x0a　正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。\x0d\x0aKilled\x0d\x0a　发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。\x0d\x0aLocked\x0d\x0a　被其他查询锁住了。\x0d\x0aSending data\x0d\x0a　正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。\x0d\x0a\x0d\x0aSorting for group\x0d\x0a　正在为GROUP BY做排序。\x0d\x0a　Sorting for order\x0d\x0a　正在为ORDER BY做排序。\x0d\x0aOpening tables\x0d\x0a　这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。\x0d\x0aRemoving duplicates\x0d\x0a　正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。\x0d\x0a\x0d\x0aReopen table\x0d\x0a　获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。\x0d\x0aRepair by sorting\x0d\x0a　修复指令正在排序以创建索引。\x0d\x0aRepair with keycache\x0d\x0a　修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。\x0d\x0aSearching rows for update\x0d\x0a　正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。\x0d\x0aSleeping\x0d\x0a　正在等待客户端发送新请求.\x0d\x0a\x0d\x0aSystem lock\x0d\x0a　正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。\x0d\x0aUpgrading lock\x0d\x0a　INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。\x0d\x0aUpdating\x0d\x0a　正在搜索匹配的记录，并且修改它们。\x0d\x0a\x0d\x0aUser Lock\x0d\x0a　正在等待GET_LOCK()。\x0d\x0aWaiting for tables\x0d\x0a　该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。\x0d\x0awaiting for handler insert\x0d\x0a　INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。\x0d\x0a　大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。\x0d\x0a　还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。\x0d\x0a\x0d\x0a例如如图：\x0d\x0a\x0d\x0a3、explain来了解SQL执行的状态\x0d\x0aexplain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。\x0d\x0a使用方法，在select语句前加上explain就可以了：\x0d\x0a例如：\x0d\x0aexplain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id\x0d\x0a结果如图\x0d\x0a\x0d\x0aEXPLAIN列的解释\x0d\x0atable\x0d\x0a显示这一行的数据是关于哪张表的\x0d\x0atype\x0d\x0a这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL\x0d\x0apossible_keys\x0d\x0a显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句\x0d\x0akey\x0d\x0a实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引\x0d\x0akey_len\x0d\x0a使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好\x0d\x0aref\x0d\x0a显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数\x0d\x0arows\x0d\x0aMYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数\x0d\x0aExtra\x0d\x0a关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢\x0d\x0a\x0d\x0aextra列返回的描述的意义\x0d\x0aDistinct\x0d\x0a一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了\x0d\x0aNot exists\x0d\x0aMYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了\x0d\x0aRange checked for each Record（index map:#）\x0d\x0a没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一\x0d\x0aUsing filesort\x0d\x0a看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行\x0d\x0aUsing index\x0d\x0a列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候\x0d\x0aUsing temporary\x0d\x0a看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上\x0d\x0aWhere used\x0d\x0a使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）\x0d\x0aconst\x0d\x0a表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待\x0d\x0aeq_ref\x0d\x0a在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用\x0d\x0aref\x0d\x0a这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好\x0d\x0arange\x0d\x0a这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用或

回答于 2022-11-16

mysql数据库分析工具 怎么使用

1、点击左上角的英文或者中文连接

2、在弹出框中输入目标数据库信息

3、点击弹出框左下角测试，成功后点击确定

如何用pandas分析mysql中的数据

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。

1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。

说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：

（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典

二维numpy.ndarray

别的DataFrame

结构化的记录(structured arrays)

（2）其中，二维ndarray创建DataFrame，代码敲得最少：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))

df

0 1 2 3

0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818

1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898

2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477

3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697

4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189

5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797

6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767

7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155

8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240

9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005

（3）通过describe方法，可以对df中的数据有个大概的了解：

df.describe()

0 1 2 3

count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000

mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786

std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497

min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240

25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865

50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172

75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096

max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477

2. 改变cell。

3. group by。

4. 读写文件。

mysql数据库的数据怎么分析

千万级数据统计而已。

每天写表写两份。一张现有的总表，一张每天的临时表，每天定时清空。

统计的数据，可以写成一张统计表。在页面点击查询的时候，查的就是这张统计表。

MySQL数据分析常用函数方法

执行顺序：

适用结构相同的表联结成一张大表

内连接：返回两个表共同的行

左连接：以表 1 为基础，匹配表 2 的相同行

右连接：以表 2 为基础，匹配表 1 的相同行

全连接：返回全部数据，可以理解为左连接和右连接的结合

mysql 没有全连接

常用于组内排序，具体写法如下

窗口函数可以用 rank 相关函数或者聚合函数

当前日期+时间（date + time）函数：now()

当前时间戳函数：current_timestamp()

日期或时间转换为字符串 函数：date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str)：将字符串参数值转换为全小写字母后返回

upper(str)：将字符串参数值转换为全大写字母后返回

concat(str1, str2,...)：将多个字符串参数首尾相连后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...)：将多个字符串参数以给定的分隔符 separator 首尾相连后返回

substr(str,pos)：截取从 pos 位置开始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，从 pos 位置开始的 len 个字符

length(str)：返回字符串的存储长度

char_length(str)：返回字符串中的字符个数

format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化数字 X，D 指定小数位数，locale 指定国家语言(默认的 locale 为 en_US)

left(str, len)：返回最左边的len长度的子串

right(str, len)：返回最右边的len长度的子串

ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左边或右边的空格

repeat(str, count)：将字符串 str 重复 count 次后返回

reverse(str)：将字符串 str 反转后返回

通俗易懂的学会：SQL窗口函数

mysql format时间格式化说明

MySQL常用字符串函数