用相关数据库命令对MySQL进行优化_MySQL

我们讨论的是数据库性能优化的另一方面，即运用数据库服务器内建的工具辅助性能分析和优化。

▲ show

执行下面这个命令可以了解服务器的运行状态：mysql >show status;

该命令将显示出一长列状态变量及其对应的值，其中包括：被中止访问的用户数量，被中止的连接数量，尝试连接的次数，并发连接数量最大值，以及其他许多有用的信息。这些信息对于确定系统问题和效率低下的原因是十分有用的。

show命令除了能够显示出mysql服务器整体状态信息之外，它还能够显示出有关日志文件、指定数据库、表、索引、进程和许可权限表的宝贵信息。

▲ explain

explain能够分析select命令的处理过程。这不仅对于决定是否要为表加上索引很有用，而且对于了解mysql处理复杂连接的过程也很有用。

下面这个例子显示了如何用explain提供的信息逐步地优化连接查询.

假定用explain分析的select命令如下所示：

explain select tt.ticketnumber, tt.timein,
tt.projectreference, tt.estimatedshipdate,
tt.actualshipdate, tt.clientid,
tt.servicecodes, tt.repetitiveid,
tt.currentprocess, tt.currentdpperson,
tt.recordvolume, tt.dpprinted, et.country,
et_1.country, do.custname
from tt, et, et as et_1, do
where tt.submittime is null
and tt.actualpc = et.employid
and tt.assignedpc = et_1.employid
and tt.clientid = do.custnmbr;

select命令中出现的表定义如下：

表定义

表 列 列类型
tt actualpc char(10)
tt assignedpc char(10)
tt clientid char(10)
et employid char(15)
do custnmbr char(15)

索引

表 索引
tt actualpc
tt assignedpc
tt clientid
et employid (主键)
do custnmbr (主键)

tt.actualpc值分布不均匀

在进行任何优化之前，explain对select执行分析的结果如下：

table type possible_keys key key_len ref rows extra
et all primary null null null 74
do all primary null null null 2135
et_1 all primary null null null 74
tt all assignedpc,clientid,actualpc null null null 3872
range checked for each record (key map: 35)

每一个表的type都是all，它表明mysql为每一个表进行了完全连接！这个操作是相当耗时的，因为待处理行的数量达到每一个表行数的乘积！即，这里的总处理行数为74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720。

这里的问题之一在于，如果数据库列的声明不同，mysql（还）不能有效地运用列的索引。在这个问题上，varchar和char是一样的，除非它们声明的长度不同。由于tt.actualpc声明为char(10)，而et.employid声明为char(15)，因此这里存在列长度不匹配问题。

为了解决这两个列的长度不匹配问题，用alter table命令把actualpc列从10个字符扩展到15字符，如下所示：mysql > alter table tt modify actualpc varchar(15);

现在tt.actualpc和et.employid都是varchar(15)了，执行explain进行分析得到的结果如下所示：

table type possible_keys key key_len ref rows extra
tt all assignedpc,clientid,actualpc null null null 3872 where used
do all primary null null null 2135
range checked for each record (key map: 1)
et_1 all primary null null null 74
range checked for each record (key map: 1)

et eq_ref primary primary 15 tt.actualpc 1

这还算不上完美，但已经好多了（行数的乘积现在少了一个系数74）。现在这个sql命令执行大概需要数秒钟时间。 为了避免tt.assignedpc = et_1.employid以及tt.clientid = do.custnmbr比较中的列长度不匹配，我们可以进行如下改动：

mysql > alter table tt modify assignedpc varchar(15),
modify clientid varchar(15);

现在explain显示的结果如下：

table type possible_keys key key_len ref rows extra
et all primary null null null 74
tt ref assignedpc,clientid,actualpc actualpc 15 et.employid 52 where used
et_1 eq_ref primary primary 15 tt.assignedpc 1
do eq_ref primary primary 15 tt.clientid 1

这个结果已经比较令人满意了。余下的问题在于，默认情况下，mysql假定tt.actualpc列的值均匀分布，而事实上tt表的情况并非如此。幸而，我们可以很容易地让mysql知道这一点：

shell > myisamchk --analyze path_to_mysql_database/tt
shell > mysqladmin refresh

现在这个连接操作已经非常理想，explain分析的结果如下：

table type possible_keys key key_len ref rows extra
tt all assignedpc,clientid,actualpc null null null 3872 where used
et eq_ref primary primary 15 tt.actualpc 1
et_1 eq_ref primary primary 15 tt.assignedpc 1
do eq_ref primary primary 15 tt.clientid 1

▲ optimize

optimize能够恢复和整理磁盘空间以及数据碎片，一旦对包含变长行的表进行了大量的更新或者删除，进行这个操作就非常有必要了。optimize当前只能用于myisam和bdb表。

结束语：

从编译数据库服务器开始、贯穿整个管理过程，能够改善mysql性能的因素实在非常多，本文只涉及了其中很小的一部分。尽管如此，我们希望本文讨论的内容能够对你有所帮助。

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