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数据库

insert into select 优化_数据库优化总结

發布時間：2025/3/12 数据库 18 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 insert into select 优化_数据库优化总结小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

第一部分：SQL語句優化

1、盡量避免使用select *，使用具體的字段代替*，只返回使用到的字段。

2、盡量避免使用in 和not in，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描。

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

優化方式：如果是連續數值，可以用between代替。如下：

SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

如果是子查詢，可以用exists代替。如下：

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

3、盡量避免在字段開頭模糊查詢，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%li%'

優化方式：盡量在字段后面使用模糊查詢。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE 'li%'

4、盡量避免進行null值的判斷，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描。如下：

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

優化方式：可以給字段添加默認值0，對0值進行判斷。如下：

SELECT * FROM t WHERE score = 0

5、盡量避免在where條件中等號的左側進行表達式、函數操作，會導致數據庫引擎放棄索引進行全表掃描。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

優化方式：可以將表達式、函數操作移動到等號右側。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

6.當只要一行數據時使用LIMIT 1

加上LIMIT 1可以增加性能。MySQL數據庫引擎會在查找到一條數據后停止搜索，而不是繼續往后查詢下一條符合條件的數據記錄

7、使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)

8、在建有索引的字段上盡量不要使用函數進行操作

例如，在一個DATE類型的字段上使用YEAE()函數時，將會使索引不能發揮應有的作用。

9、排序的索引問題

mysql查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引的。因此數據庫默認排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創建復合索引。

10、應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

11、應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以這樣查詢：

select id from t where num = 10union allselect id from t where Name = 'admin'

12、索引應建立在那些將用于JOIN,WHERE判斷和ORDERBY排序的字段上。盡量不要對數據庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引。

比如性別可能就只有兩個值，建索引不僅沒什么優勢，還會影響到更新速度，這被稱為過度索引。

第二部分：數據庫索引

1、索引的創建、查看、刪除

//創建索引有兩種方式：1.CREATE TABLE語句時可以創建索引 2.單獨用CREATE INDEX或ALTER TABLE來為表增加索引//?1、ALTER?TABLE?用來創建普通索引、唯一索引、主鍵索引和全文索引ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list);ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list);ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column_list);//?2、CREATE?INDEX可對表增加普通索引或UNIQUE索引以及全文索引，但是不可以對表增加主鍵索引CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);CREATE UNIQUE index_name ON table_name (column_list);CREATE?FULLTEXT?index_name?ON?table_name?(column_list);查看索引mysql> show index from tblname;mysql> show keys from tblname;刪除索引刪除索引的mysql格式 :DORP INDEX IndexName ON tab_name；

2、使用索引的優缺點

創建索引可以大大提高系統的性能，?可以大大加快數據的檢索速度。

索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

第一，?? 創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。第二，?? 索引需要占物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。第三，?? 當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。

一般來說，應該在這些列上創建索引。第一，?? 在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；第二，?? 在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構；第三，?? 在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；第四，?? 在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的；第五，?? 在經常需要排序的列上創建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；第六，?? 在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。

一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，在查詢中很少使用列不應該創建索引。第二，對于只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行占了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索速度。第三，對于那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要么相當大，要么取值很少。第四，當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應該創建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應該創建索引。

3、組合索引

????組合索引的生效原則是? 從前往后依次使用生效，如果中間某個索引沒有使用，那么斷點前面的索引部分起作用，斷點后面的索引沒有起作用；

造成斷點的原因：

????前邊的任意一個索引沒有參與查詢，后邊的全部不生效。

????前邊的任意一個索引字段參與的是范圍查詢，后面的不會生效。

????斷點跟索引字字段在SQL語句中的位置前后無關，只與是否存在有關。

where a=3 and b=45 and c=5 .... #這種三個索引順序使用中間沒有斷點，全部發揮作用；where a=3 and c=5... #這種情況下b就是斷點，a發揮了效果，c沒有效果where b=3 and c=4... #這種情況下a就是斷點，在a后面的索引都沒有發揮作用，這種寫法聯合索引沒有發揮任何效果；where?b=45?and?a=3?and?c=5?....?#這個跟第一個一樣，全部發揮作用，abc只要用上了就行，跟寫的順序無關

(a,b,c) 三個列上加了聯合索引(是聯合索引不是在每個列上單獨加索引)而是建立了a,(a,b),(a,b,c)三個索引，另外(a,b,c)多列索引和 (a,c,b)是不一樣的。

(0) select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;#abc三個索引都在where條件里面用到了，而且都發揮了作用(1) select * from mytable where c=4 and b=6 and a=3;#這條語句為了說明組合索引與在SQL中的位置先后無關，where里面的條件順序在查詢之前會被mysql自動優化，效果跟上一句一樣(2) select * from mytable where a=3 and c=7;#a用到索引，b沒有用，所以c是沒有用到索引效果的(3) select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;#a用到了，b也用到了，c沒有用到，這個地方b是范圍值，也算斷點，只不過自身用到了索引(4) select * from mytable where b=3 and c=4;#因為a索引沒有使用，所以這里 bc都沒有用上索引效果(5) select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;#a用到了??b沒有使用，c沒有使用(a使用的是范圍查詢)(6) select * from mytable where a=3 order by b;#a用到了索引，b在結果排序中也用到了索引的效果，前面說了，a下面任意一段的b是排好序的(7) select * from mytable where a=3 order by c;#a用到了索引，但是這個地方c沒有發揮排序效果，因為中間斷點了，使用 explain 可以看到 filesort(8) select * from mytable where b=3 order by a;#b沒有用到索引，排序中a也沒有發揮索引效果

在查詢時，MYSQL只能使用一個索引，如果建立的是多個單列的普通索引，在查詢時會根據查詢的索引字段，從中選擇一個限制最嚴格的單例索引進行查詢。別的索引都不會生效。

第三部分：MySQL優化：explain分析

Explain是Mysql的自帶查詢優化器，負責select語句的優化器模塊，可以模擬優化器執行SQL查詢語句，從而知道Mysql是如何處理SQL的，語法也很簡單：Explain + SQL

1、id：反映的是表的讀取的順序，或查詢中執行select子句的順序。

小表永遠驅動大表，三種情況：

(1)id相同，執行順序是由上至下的

(2)id不同，如果是子查詢，id序號會遞增，id值越大優先級越高，越先被執行

(3)id存在相同的，也存在不同的，所有組中，id越大越先執行，如果id相同的，從上往下順序執行

　　derived是衍生虛表的意思，derived2中的2對應id2

2、select_type：反映的是Mysql理解的查詢類型

(1)simple：簡單的select查詢，查詢中不包含子查詢或union。

(2)primary：查詢中若包含任何復雜的字部分，最外層查詢標記為primary。

(3)subquery：select或where列表中的子查詢。

(4)derived(衍生)：在from列表中包含的子查詢，Mysql會遞歸執行這些子查詢，把結果放在臨時表里。

(5)union：若第二個select出現在union后，則被標記為union，若union包含在from字句的子查詢中，外層select將被標記為derived

(6)union result：union后的結果集

3、table：反映這一行數據是關于哪張表的

4、type：訪問類型排序

反映sql優化的狀態，至少達到range級別，最好能達到ref

查詢效率：system > const > eq_ref > ref > range > index > all

　　(完整的排序：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index >all)　　

(1)system：從單表只查出一行記錄(等于系統表)，這是const類型的特例，一般不會出現

(2)const：查詢條件用到了常量，通過索引一次就找到，常在使用primary key或unique索引中出現。

　　where id=1寫死，所以類型是const

(3)eq_ref：唯一性索引掃描，對于每個索引鍵，表中只有一條記錄與之匹配，常見于主鍵或唯一索引掃描。

(4)ref：非唯一性索引掃描，返回匹配某個單獨值的所有行，本質上也是一種索引訪問，它可能會找到多個符合條件的行，與eq_ref的差別是eq_ref只匹配了一條記錄。

(5)range：只檢索給定范圍的行，使用一個索引來選擇行。key列顯示使用了哪個索引，一般是在where語句中出現了between、、in等的查詢。

?　　這種范圍掃描索引掃描比全表掃描要好，因為它只需要開始于索引的某一點，而結束于另一點，不用掃描全部索引。與eq_ref和ref的區別在于篩選條件不是固定值，是范圍。

(6)index：full Index scan，index和all的區別為index類型只遍歷索引樹。這通常比all快，因為索引文件通常比數據文件小。

　　要獲得的id信息，剛好id在索引上，從索引中讀取

?　 (all和index都是讀全表，但index是從索引中讀取的，而all是從硬盤中讀的)

(7)all：全表掃描，如果查詢數據量很大時，全表掃描效率是很低的。

5、possible_keys、key、key_len：反映實際用到了哪個索引，索引是否失效

(1)possible_keys：Mysql推測可能用到的索引有哪些，但不一定被查詢實際使用

(2)key：實際使用的索引，若為null，則可能沒建索引或索引失效。

　　(查詢中若使用了覆蓋索引，則該索引僅出現在key列表中。

　　覆蓋索引：select后面的字段和所建索引的個數、順序一致)

(3)key_len：表示索引中使用的字節數，可通過該列計算查詢中使用的索引的長度。同樣的查詢結果下，長度越短越好。

??　　key_len顯示的值為索引字段的最大可能長度，并非實際使用長度，即key_len是根據表定義計算而得，不是通過表內檢索出的。

6、ref：反映哪些列或常量被用于查找索引列上的值

7、rows：根據表統計信息及索引選用情況，大致估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數

　　僅通過主鍵索引查找是641行

　　建完相關的復合索引再查，需要查詢的行數就變少了

8、Extra

(1)using filesort：mysql中無法利用索引完成的排序，這時會對數據使用一個外部的索引排序，而不是按照表內的索引順序進行讀取。

　　創建索引時就會對數據先進行排序，出現using filesort一般是因為order by后的條件導致索引失效，最好進行優化。

　　order by的排序最好和所建索引的順序和個數一致

(2)using temporary：使用了臨時表保存中間結果，mysql在對查詢結果排序時使用臨時表。常見于排序order by和分組查詢group by。

　　影響更大，所以要么不建索引，要么group by的順序要和索引一致

(3)using index：表示相應的select操作中使用了覆蓋索引，避免訪問了表的數據行，效率好

　　覆蓋索引：select后的數據列只從索引就能取得，不必讀取數據行，且與所建索引的個數(查詢列小于等于索引個數)、順序一致。

　　所以如果要用覆蓋索引，就要注意select的列只取需要用到的列，不用select *，同時如果將所有字段一起做索引會導致索引文件過大，性能會下降。

　　出現using where，表明索引被用來執行索引鍵值的查找

　　如果沒有同時出現using where，表明索引用來讀取數據而非執行查找動作。

(4)using where：表明使用了where過濾

(5)using join buffer：使用了連接緩存

(6)impossible where：where子句的值是false

(7)select tables optimized away

(8)distinct：優化distinct操作，在找到第一匹配的元組后即停止找同樣值的動作

第四部分：數據庫性能優化

一方面可以單臺運行多個MySQL實例讓服務器性能發揮到最大化，另一方面是對數據庫進行優化，往往操作系統和數據庫默認配置都比較保守，會對數據庫發揮有一定限制，可對這些配置進行適當的調整。

4.1 數據庫配置優化

MySQL常用有兩種存儲引擎，一個是MyISAM，不支持事務處理，讀性能處理快，表級別鎖。另一個是InnoDB，支持事務處理(ACID)，設計目標是為處理大容量數據發揮最大化性能，行級別鎖。

? 表鎖：開銷小，鎖定粒度大，發生死鎖概率高，相對并發也低。

? 行鎖：開銷大，鎖定粒度小，發生死鎖概率低，相對并發也高。

使用InnoDB存儲引擎是最好的選擇。

?InnoDB參數默認值：

innodb_buffer_pool_size = 128M#索引和數據緩沖區大小，一般設置物理內存的60%-70%innodb_buffer_pool_instances = 1 #緩沖池實例個數，推薦設置4個或8個innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #關鍵參數，0代表大約每秒寫入到日志并同步到磁盤，數據庫故障會丟失1秒左右事務數據。1為每執行一條SQL后寫入到日志并同步到磁盤，I/O開銷大，執行完SQL要等待日志讀寫，效率低。2代表只把日志寫入到系統緩存區，再每秒同步到磁盤，效率很高，如果服務器故障，才會丟失事務數據。對數據安全性要求不是很高的推薦設置2，性能高，修改后效果明顯。innodb_file_per_table = OFF #默認是共享表空間，共享表空間idbdata文件不斷增大，影響一定的I/O性能。推薦開啟獨立表空間模式，每個表的索引和數據都存在自己獨立的表空間中，可以實現單表在不同數據庫中移動。innodb_log_buffer_size = 8M#日志緩沖區大小，由于日志最長每秒鐘刷新一次，所以一般不用超過16M

?4.2 系統內核優化

? 大多數MySQL都部署在linux系統上，所以操作系統的一些參數也會影響到MySQL性能，以下對linux內核進行適當優化。

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30#TIME_WAIT超時時間，默認是60snet.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 #1表示開啟復用，允許TIME_WAIT socket重新用于新的TCP連接，0表示關閉net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 #1表示開啟TIME_WAIT socket快速回收，0表示關閉net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096 #系統保持TIME_WAIT socket最大數量，如果超出這個數，系統將隨機清除一些TIME_WAIT并打印警告信息net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096#進入SYN隊列最大長度，加大隊列長度可容納更多的等待連接

在linux系統中，如果進程打開的文件句柄數量超過系統默認值1024，就會提示“too many files open”信息，所以要調整打開文件句柄限制。

# vi /etc/security/limits.conf #加入以下配置，*代表所有用戶，也可以指定用戶，重啟系統生效* soft nofile 65535* hard nofile 65535# ulimit -SHn 65535 #立刻生效

4.3 硬件配置

? 加大物理內存，提高文件系統性能。linux內核會從內存中分配出緩存區(系統緩存和數據緩存)來存放熱數據，通過文件系統延遲寫入機制，等滿足條件時(如緩存區大小到達一定百分比或者執行sync命令)才會同步到磁盤。也就是說物理內存越大，分配緩存區越大，緩存數據越多。當然，服務器故障會丟失一定的緩存數據。

? SSD硬盤代替SAS硬盤，將RAID級別調整為RAID1+0，相對于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能(IOPS)，畢竟數據庫的壓力主要來自磁盤I/O方面。

第五部分：數據庫架構擴展

5.1 主從復制

分為同步復制和異步復制，實際復制架構中大部分為異步復制。復制的基本過程如下：

1)Slave上面的IO進程連接上Master，并請求從指定日志文件的指定位置(或者從最開始的日志)之后的日志內容；

2)Master接收到來自Slave的IO進程的請求后，通過負責復制的IO進程根據請求信息讀取制定日志指定位置之后的日志信息，返回給Slave 的IO進程。返回信息中除了日志所包含的信息之外，還包括本次返回的信息已經到Master端的bin-log文件的名稱以及bin-log的位置；?

3)Slave的IO進程接收到信息后，將接收到的日志內容依次添加到Slave端的relay-log文件的最末端，并將讀取到的Master端的 bin-log的文件名和位置記錄到master-info文件中，以便在下一次讀取的時候能夠清楚的告訴Master“我需要從某個bin-log的哪個位置開始往后的日志內容，請發給我”；?

4)Slave的Sql進程檢測到relay-log中新增加了內容后，會馬上解析relay-log的內容成為在Master端真實執行時候的那些可執行的內容，并在自身執行。

主要搭建配置步驟：

? ? (1)修改master，slave服務器

master服務器配置：
vi /usr/local/mysql/etc/my.cnf
[mysqld]
server-id=202 #設置服務器唯一的id，默認是1，我們設置ip最后一段，slave設置203
log-bin=mysql-bin # 啟用二進制日志
#binlog-ignore-db = mysql,information_schema #忽略寫入binlog的庫

slave服務器配置：
vi /usr/local/mysql/etc/my.cnf
[mysqld]
server-id=203
replicate-do-db = abc #只同步abc庫
slave-skip-errors = all #忽略因復制出現的所有錯誤

(2)在主服務器上建立帳戶并授權slave

mysql> mysql -u root -p123.commysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to ‘sync’@‘192.168.1.2’ identified by ‘1234.com’; #replication:復制

? ? (3)配置從數據庫

mysql>?change?master?to
?->?master_host='192.168.0.202',
?->?master_user='sync',
?->?master_password='1234.com',
?->?master_log_file='mysql-bin.000002',
?->?master_log_pos=263;
#Log和pos是master上隨機獲取的。這段也可以寫到my.cnf里面。

? ? (4)啟動slave同步進程并查看狀態

mysql> start slave;

????

其中Slave_IO_Running 與 Slave_SQL_Running 的值都必須為YES，才表明狀態正常。

? (5)查看主數據庫狀態

(6)驗證主從同步

在主mysql創建數據庫abc，再從mysql查看已經同步成功。

5.2??MySQL Proxy 實現讀寫分離

大多數企業是在代碼層面實現讀寫分離，另一個種方式通過代理程序實現讀寫分離，常見代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在這樣數據庫集群架構中，大大增加數據庫高并發能力，解決單臺性能瓶頸問題。如果從數據庫一臺從庫能處理2000 QPS，那么5臺就能處理1w QPS。

基本原理是讓主數據庫處理寫方面事務，讓從庫處理SELECT查詢。

主服務器Master：192.168.0.202

從服務器Slave：192.168.0.203

調度服務器MySQL-Proxy：192.168.0.204

(1)安裝mysql-proxy

????下載：http://dev.mysql.com/downloads/mysql-proxy/

(2)配置mysql-proxy，創建主配置文件

cd /usr/local/mysql-proxymkdir lua #創建腳本存放目錄mkdir logs #創建日志目錄cp share/doc/mysql-proxy/rw-splitting.lua ./lua #復制讀寫分離配置文件cp share/doc/mysql-proxy/admin-sql.lua ./lua #復制管理腳本vi /etc/mysql-proxy.cnf #創建配置文件[mysql-proxy]user=root #運行mysql-proxy用戶admin-username=proxy #主從mysql共有的用戶admin-password=123.com #用戶的密碼proxy-address=192.168.0.204:4000 #mysql-proxy運行ip和端口，不加端口，默認4040proxy-read-only-backend-addresses=192.168.0.203 #指定后端從slave讀取數據proxy-backend-addresses=192.168.0.202 #指定后端主master寫入數據proxy-lua-script=/usr/local/mysql-proxy/lua/rw-splitting.lua #指定讀寫分離配置文件位置admin-lua-script=/usr/local/mysql-proxy/lua/admin-sql.lua #指定管理腳本log-file=/usr/local/mysql-proxy/logs/mysql-proxy.log #日志位置log-level=info #定義log日志級別，由高到低分別有(error|warning|info|message|debug)daemon=true #以守護進程方式運行keepalive=true #mysql-proxy崩潰時，嘗試重啟保存退出！chmod 660 /etc/mysql-porxy.cnf

(3)修改讀寫分離配置文件

vi /usr/local/mysql-proxy/lua/rw-splitting.luaif not proxy.global.config.rwsplit then proxy.global.config.rwsplit = {??min_idle_connections?=?4,?#默認超過4個連接數時，才開始讀寫分離 max_idle_connections = 8, #默認8 is_debug = false }end

(4)啟動mysql-proxy

/usr/local/mysql-proxy/bin/mysql-proxy --defaults-file=/etc/mysql-proxy.cnfnetstat -tupln | grep 4000 #已經啟動tcp 0 0 192.168.0.204:4000 0.0.0.0:* LISTEN 1264/mysql-proxy關閉mysql-proxy使用：killall -9 mysql-proxy

(5)在主服務器創建proxy用戶用于mysql-proxy使用，從服務器也會同步這個操作

mysql> grant all on *.* to 'proxy'@'192.168.0.204' identified by '123.com';

(6)測試讀寫分離

????使用客戶端連接mysql-proxy

mysql -u proxy -h 192.168.0.204 -P 4000 -p123.com

5.3?MySQL-MMM 實現主主復制

有時，面對大量寫操作的應用時，單臺寫性能達不到業務需求。如果做雙主，就會遇到數據庫數據不一致現象，產生這個原因是在應用程序不同的用戶會有可能操作兩臺數據庫，同時的更新操作造成兩臺數據庫數據庫數據發生沖突或者不一致。在單庫時MySQL利用存儲引擎機制表鎖和行鎖來保證數據完整性，怎樣在多臺主庫時解決這個問題呢？有一套基于perl語言開發的主從復制管理工具，叫MySQL-MMM(Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主復制管理器)，這個工具最大的優點是在同一時間只提供一臺數據庫寫操作，有效保證數據一致性。

mmm_mond：監控進程，負責所有的監控工作，決定和處理所有節點角色活動。此腳本需要在監管機上運行。

mmm_agentd：運行在每個mysql服務器上的代理進程，完成監控的探針工作和執行簡單的遠端服務設置。此腳本需要在被監管機上運行。

mmm_control：一個簡單的腳本，提供管理mmm_mond進程的命令。

mysql-mmm的監管端會提供多個虛擬IP(VIP)，包括一個可寫VIP，多個可讀VIP，通過監管的管理，這些IP會綁定在可用mysql之上，當某一臺mysql宕機時，監管會將VIP遷移至其他mysql。

在整個監管過程中，需要在mysql中添加相關授權用戶，以便讓mysql可以支持監理機的維護。授權的用戶包括一個mmm_monitor用戶和一個mmm_agent用戶，如果想使用mmm的備份工具則還要添加一個mmm_tools用戶。

5.4?增加緩存

?給數據庫增加緩存系統，把熱數據緩存到內存中，如果緩存中有要請求的數據就不再去數據庫中返回結果，提高讀性能。緩存實現有本地緩存和分布式緩存，本地緩存是將數據緩存到本地服務器內存中或者文件中。分布式緩存可以緩存海量數據，擴展性好，主流的分布式緩存系統有memcached、redis，memcached性能穩定，數據緩存在內存中，速度很快，QPS可達8w左右。如果想數據持久化就選擇用redis，性能不低于memcached。

5.5 分庫

? 分庫是根據業務不同把相關的表切分到不同的數據庫中，比如web、bbs、blog等庫。如果業務量很大，還可將切分后的庫做主從架構，進一步避免單個庫壓力過大。

5.6 分表

? 數據量的日劇增加，數據庫中某個表有幾百萬條數據，導致查詢和插入耗時太長，怎么能解決單表壓力呢？你就該考慮是否把這個表拆分成多個小表，來減輕單個表的壓力，提高處理效率，此方式稱為分表。

? 分表技術比較麻煩，要修改程序代碼里的SQL語句，還要手動去創建其他表，也可以用merge存儲引擎實現分表，相對簡單許多。分表后，程序是對一個總表進行操作，這個總表不存放數據，只有一些分表的關系，以及更新數據的方式，總表會根據不同的查詢，將壓力分到不同的小表上，因此提高并發能力和磁盤I/O性能。

??分表分為垂直拆分和水平拆分：

? 垂直拆分：把原來的一個很多字段的表拆分多個表，解決表的寬度問題。你可以把不常用的字段單獨放到一個表中，也可以把大字段獨立放一個表中，或者把關聯密切的字段放一個表中。

? 水平拆分：把原來一個表拆分成多個表，每個表的結構都一樣，解決單表數據量大的問題。

第六部分：開啟慢查詢日志

一旦開啟慢日志查詢會增加數據庫的壓力。

mysql> set global slow-query-log=on #開啟慢查詢功能mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log'; #指定慢查詢日志文件位置mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on; #記錄沒有使用索引的查詢mysql> set global long_query_time=1; #只記錄處理時間1s以上的慢查詢

第七部分：數據庫備份

總結

以上是生活随笔為你收集整理的insert into select 优化_数据库优化总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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