MySQL数据库服务器逐渐变慢 该如何分析与解决

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 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。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。

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如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。

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。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

提高MySQL数据库查询效率有哪些技巧？

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num;1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num;1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode ;“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] ;“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

7．用排序来取代非顺序存取

怎么用Mysql操作数据库？

方法如下：

1、首先打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库；

2、使用所要操作的数据库，先显示一下数据库中的表；

3、显示一下表结构，了解一下表中的列；

4、向表插入数据，insert into 表名 （列名） values （值）;

5、查询表可以看到所插入的数据，select * from 表名；

6、可以再插入一个数据，显示一下。

扩展资料：

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

由于其社区版的性能卓越，搭配 PHP 和 Apache 可组成良好的开发环境。

与其他的大型数据库，例如 Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于 MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。

Linux作为操作系统，Apache 或Nginx作为 Web 服务器，MySQL 作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是免费或开放源码软件（FLOSS)，因此使用这种方式不用花一分钱（除开人工成本）就可以建立起一个稳定、免费的网站系统，被业界称为“LAMP“或“LNMP”组合。

MyISAMMySQL 5.0 之前的默认数据库引擎，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务

InnoDB事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定, MySQL 5.5 起成为默认数据库引擎

BDB源 自 Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持Commit 和Rollback 等其他事务特性

Memory所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在 MySQL 重新启动时丢失

Merge将一定数量的 MyISAM 表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用

Archive非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive 拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差

Federated将不同的 MySQL 服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用

Cluster/NDB高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用

CSV： 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个 .csv 文件。这是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。CSV 存储引擎不支持索引。

BlackHole：黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录 binlog 做复制的中继

EXAMPLE 存储引擎是一个不做任何事情的存根引擎。它的目的是作为 MySQL 源代码中的一个例子，用来演示如何开始编写一个新存储引擎。同样，它的主要兴趣是对开发者。EXAMPLE 存储引擎不支持编索引。

另外，MySQL 的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者可以通过阅读文档编写自己的存储引擎。

参考资料来源：百度百科：mySQL

假如mysql数据库单表有100W行记录，都有哪些方式加快查询速度

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark

先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。

思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。

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