很多站长朋友们都不太清楚mysql测试什么鬼,今天小编就来给大家整理mysql测试什么鬼,希望对各位有所帮助,具体内容如下:
本文目录一览: 1、 mysql 默认数据库test mysql具体意义是什么 2、 【技术干货】作为测试,你必须知道的MySQL知识(二) 3、 mysqltest是什么 4、 几个常用的MySQL性能测试工具 5、 如何测试mysql的性能和稳定性 6、 mysql数据库性能测试 mysql 默认数据库test mysql具体意义是什么mysql数据库是mysql的参数数据库,test mysql是一个参考数据库。
数据库 主要是储存大量数据而发展出来,一开始由于数据量大所以无法高效的管理数据,所有发展出来了数据库这个管理软件。 由于数据库支持各种查询提高了对海量数据的管理效率所有数据一直沿用至今,特别是处理千万条数据时数据库就显示出了它自己的优势,数据有很多版本,也有很多公司开发, 最为著名的是 微软的ACCESS 个人数据库 还有 MYSQL 中小型数据。
Oracle大型商业数据库 这个几个数据库是现在主流的应用最多的数据库。
【技术干货】作为测试,你必须知道的MySQL知识(二)在上一文章 《 【技术干货】作为测试,你必须知道的MySQL知识(一) 》 中我们已经学了MySQL基础知识。对于 最常用、最重要 的select语句将会在本文与大家分享,带你轻松搞定查询语句。
学习select之前,需先知道查询语句 逻辑执行顺序 ,了解了逻辑执行顺序,对我们写select语句有帮助,但是需要注意的是,逻辑顺序并不是真正执行的顺序,因为MySQL 优化器 会将SQL子句按最优的路径执行。如果想要查看实际执行顺序,可使用Explain关键字进行分析,获取对应的执行计划。
查询语句的使用都离不开以下的格式:
需要记住,这是学好查询语句的基础~
以上select的逻辑执行顺序如下(前面的序号):
查询语句中where后面支持多种运算符,进行条件的处理,其中常见运算符包括:比较运算、逻辑运算、模糊查询、范围查询、空判断。
① 等于: =
② 大于: >
③ 大于等于: >=
④ 小于: <
⑤ 小于等于: <=
⑥ 不等于: != 或 <>
① and
② or
③ not
【模糊查询语法】:字段名 like <匹配字段字符串>
【常见的匹配字段字符串】:%、_、[] 、[^]
① in:表示在一个非连续的范围内
② between ... and ...:表示在一个连续的范围内
① 判断为空:is null
② 判断非空:is not null
【注意】:null与''是不同的。
使用JOIN 来联合多表查询,JOIN 按照功能大致分为如下三类:
① INNER JOIN(内连接) : 获取两个表中字段匹配关系的记录。
② LEFT JOIN(左连接) : 获取左表所有记录,即使右表没有对应匹配的记录。
③ RIGHT JOIN(右连接) : 与 LEFT JOIN 相反,用于获取右表所有记录,即使左表没有对应匹配的记录。
->【举个栗子】:对表t_user与表t_order进行内连接
->【举个栗子】:对表t_user与表t_order进行左连接
->【举个栗子】:对表t_user与表t_order进行右连接
① 内连接: 保留两表中交集的记录;
② 左连接: 左表全部保留,右表关联不上用null表示;
③ 右连接: 右表全部保留,左表关联不上的用null表示。
group by语句是根据一个或多个列对结果集进行分组。在分组的列上我们经常会使用到 聚合函数 ,因此,先了解 常用的聚合函数 :
① sum():求和
② avg():求平均数
③ count():统计记录条数
④ max():求最大值
⑤ min():求最小值
【group by语法】:
可以根据某个字段(column_name)进行分组。如果不指定分组字段,默认将所有记录作为一组。
->【举个栗子】: 在emp表中,有3个字段,一个是员工id(id),一个是部门id(dept_id),一个是员工薪水(salary)
【注意】:
① 使用group by的select语句中的字段,应该 出现在 聚合函数 中,或者 出现在 group by 中;
② having 子句可以使用聚合函数,而 where 子句不能使用。
③从逻辑执行过程可知: where 是没有分组前对所有数据进行过滤, having 是对分组后的数据进行过滤。
子查询是指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。
->【举个栗子】: 一张user表,有2个字段,一个是名称(name),一个是年龄(age),查询出比小李年龄高的人有哪些?
- >【举个栗子】: 获取员工工资低于所在部门的平均工资的员工信息
要对某个字段进行降序,可以在查询语句后可使用:order by <排序的字段名> desc
要对某个字段进行升序,可以在查询语句后可使用:order by <排序的字段名> asc
【注意】:order by默认情况下是升序,asc可省略不写。
有2个维度的排序时,使用逗号隔开2个排序,优先使用前者进行排序,再使用后者进行排序。
limit:限制查询数据条数,经常在分页的场景中应用。LIMIT子句接受一个或两个参数。参数值都必须为零或正整数。limit的使用格式:
【参数解释】:
limit N : 返回 N 条记录;
offset M : 跳过 M 条记录, 默认 M=0;
limit N,M : 从第 N 条记录开始, 返回 M 条记录。
->【举个栗子】:
【注意】:limit的两个参数中:
① 第1个参数:指要返回的第一行的偏移量。第一行的偏移量为0,而不是1;
② 第2个参数:指要返回的记录行数。
如上面"检索6-15行记录"例子中,第1个参数为5,其实指的是第6行;第2个参数为10,指的是从第6行开始,取10条记录,所以是获取到6-15的记录。
当需要查询出某个字段不重复的记录时,可以使用distinct来过滤重复的记录,格式如下:
使用distinct可以进行单字段去重、多字段去重、所有字段去重、以及与聚合函数的综合使用。
-->【举个栗子】: student表中有name、age、weight3个字段字段。
使用distinct之后,只能返回去重的字段,而不能返回其他的字段,可以使用group by进行去重查询,
【注意】:
① distinct 只能在select语句中使用;
② distinct 必须在所有字段的最前面;
③ 多个字段去重时,多个字段组合后一样时才会被去重;
④ 列中有null值,当对该列使用distinct子句,将保留一个null值(所有null值被视为相同的值)。
mysqltest是什么在运行mysql测试套件时,测试系统包括一个测试语言解释器
,这个测试语言解释器就是mysqltest.测试系统包括一个测试语言解释器(mysqltest),一个运行所有测试的外壳脚本(mysql-test-run),用专用语言编写的测试案例,以及它们的预期结果.
几个常用的MySQL性能测试工具1、mysqlslap
安装:简单,装了mysql就有了
作用:模拟并发测试数据库性能。
优点:简单,容易使用。
不足:不能指定生成的数据规模,测试过程不清楚针对十万级还是百万级数据做的测试,感觉不太适合做综合测试,比较适合针对既有数据库,对单个sql进行优化的测试。
使用方法:
可以使用mysqlslap --help来显示使用方法:
Default options are read from the following files in the given order:
/etc/mysql/my.cnf /etc/my.cnf ~/.my.cnf
--concurrency代表并发数量,多个可以用逗号隔开,concurrency=10,50,100, 并发连接线程数分别是10、50、100个并发。
--engines代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开。
--iterations代表要运行这些测试多少次。
--auto-generate-sql 代表用系统自己生成的SQL脚本来测试。
--auto-generate-sql-load-type 代表要测试的是读还是写还是两者混合的(read,write,update,mixed)
--number-of-queries 代表总共要运行多少次查询。每个客户运行的查询数量可以用查询总数/并发数来计算。
--debug-info 代表要额外输出CPU以及内存的相关信息。
--number-int-cols :创建测试表的 int 型字段数量
--auto-generate-sql-add-autoincrement : 代表对生成的表自动添加auto_increment列,从5.1.18版本开始
--number-char-cols 创建测试表的 char 型字段数量。
--create-schema 测试的schema,MySQL中schema也就是database。
--query 使用自定义脚本执行测试,例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。
--only-print 如果只想打印看看SQL语句是什么,可以用这个选项。
mysqlslap -umysql -p123 --concurrency=100 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-add-autoincrement --auto-generate-sql-load-type=mixed --engine=myisam --number-of-queries=10 --debug-info
或:
指定数据库和sql语句:
mysqlslap -h192.168.3.18 -P4040 --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='test' --query='select * from test;' --number-of-queries=10 --debug-info -umysql -p123
要是看到底做了什么可以加上:--only-print
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 25.225 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 0
以上表明100个客户端同时运行要25秒
2、sysbench
安装:
可以从 下载
tar zxf sysbench-0.4.12.tar.gz
cd sysbench-0.4.12
./autogen.sh
./configure make make install
strip /usr/local/bin/sysbench
安装时候可能会报错,后来baidu发现个好文 怕以后找不到,也贴过来吧
1.如果mysql不是默认路径安装,那么需要通过指定--with-mysql-includes和--with-mysql-libs参数来加载mysql安装路径
2.如果报错:
libtool: line 838: X--tag=CC: command not found
libtool: line 871: libtool: ignoring unknown tag : command not found
libtool: line 838: X--mode=link: command not found
libtool: line 1004: *** Warning: inferring the mode of operation is deprecated.: command not found
libtool: line 1005: *** Future versions of Libtool will require --mode=MODE be specified.: command not found
libtool: line 2231: X-g: command not found
libtool: line 2231: X-O2: command not found
那么执行下根目录的:autogen.sh文件,然后重新configure make make install
3.如果报错:
sysbench: error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory
那么执行下:
n -s /usr/local/mysql5.5/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/
4.如果执行autogen.sh时,报如下错误:
./autogen.sh: line 3: aclocal: command not found
那么需要安装一个软件:
yum install automake
然后需要增加一个参数:查找: AC_PROG_LIBTOOL 将其注释,然后增加AC_PROG_RANLIB
作用:模拟并发,可以执行CPU/内存/线程/IO/数据库等方面的性能测试。数据库目前支持MySQL/Oracle/PostgreSQL
优点:可以指定测试数据的规模,可以单独测试读、写的性能,也可以测试读写混合的性能。
不足:测试的时候,由于网络原因,测试的非常慢,但是最终给的结果却很好,并发支持很高,所以给我的感觉是并不太准确。当然也可能我没搞明白原理
使用方法:
准备数据
sysbench --test=oltp --mysql-table-engine=myisam --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest2 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd prepare
执行测试
sysbench --num-threads=100 --max-requests=4000 --test=oltp --mysql-table-engine=innodb --oltp-table-size=400000 --mysql-db=dbtest1 --mysql-user=root --mysql-host=192.168.1.101 --mysql-password=pwd run
sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark
No DB drivers specified, using mysql
Running the test with following options:
Number of threads: 100
Doing OLTP test.
Running mixed OLTP test
Using Special distribution (12 iterations, 1 pct of values are returned in 75 pct cases)
Using "BEGIN" for starting transactions
Using auto_inc on the id column
Maximum number of requests for OLTP test is limited to 4000
Threads started!
Done.
OLTP test statistics:
queries performed:
read: 56014
write: 20005
other: 8002
total: 84021
transactions: 4001 (259.14 per sec.)
deadlocks: 0 (0.00 per sec.)
read/write requests: 76019 (4923.75 per sec.)
other operations: 8002 (518.29 per sec.)
Test execution summary:
total time: 15.4393s
total number of events: 4001
total time taken by event execution: 1504.7744
per-request statistics:
min: 33.45ms
avg: 376.10ms
max: 861.53ms
approx. 95 percentile: 505.65ms
Threads fairness:
events (avg/stddev): 40.0100/0.67
execution time (avg/stddev): 15.0477/0.22
3、tpcc-mysql
安装:
如果从原网站上下载源码比较麻烦,需要工具、注册、生成证书等。这里提供一个下载包
export C_INCLUDE_PATH=/usr/include/mysql
export PATH=/usr/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/mysql
cd /tmp/tpcc/src
make
然后就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start
作用:测试mysql数据库的整体性能
优点:符合tpcc标准,有标准的方法,模拟真实的交易活动,结果比较可靠。
不足:不能单独测试读或者写的性能,对于一些以查询为主或者只写的应用,就没有这么大的意义了。
使用方法:
加载数据
创建库
mysql>create database tpcc10;
创建表:
shell>mysql tpcc10 < create_table.sql
添加外键:
shell>mysql tpcc10 < add_fkey_idx.sql
加载数据:
1、单进程加载:
shell>./tpcc_load 192.168.11.172 tpcc10 root pwd 300
|主机||数据库||用户||密码||warehouse|
2、并发加载:(推荐,但需要修改一下)
shell>./load.sh tpcc300 300
|数据库||warehouse|
3、测试
./tpcc_start -h192.168.11.172 -d tpcc -u root -p 'pwd' -w 10 -c 10 -r 10 -l 60 -i 10 -f /mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '192.168.11.172'
option d with value 'tpcc'
option u with value 'root'
option p with value 'pwd'
option w with value '1'
option c with value '100'
option r with value '120'
option l with value '60'
option i with value '10'
option f with value '/mnt/hgfs/mysql/tpcc100_2013522.txt'
<Parameters>
[server]: 192.168.11.172
[port]: 3306
[DBname]: tpcc
[user]: root
[pass]: pwd
[warehouse]: 1
[connection]: 100
[rampup]: 120 (sec.)
[measure]: 60 (sec.)
RAMP-UP TIME.(120 sec.)
MEASURING START.
如何测试mysql的性能和稳定性有一些有用的工具可以测试MySQL 和基于MySQL 的系统的性能。这里将演示如何利用这些工具进行测试。
mysqlslap
mysqlslap可以模拟服务器的负载,并输出计时信息。它包含在MySQL 5.1 的发行包中,应该在MySQL 4.1或者更新的版本中都可以使用。测试时可以执行并发连接数,并指定SQL 语句(可以在命令行上执行,也可以把SQL 语句写入到参数文件中)。如果没有指定SQL 语句,mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。
MySQL Benchmark Suite (sql-bench)
在MySQL 的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件,可以用于在不同数据库服务器上进行比较测试。它是单线程的,主要用于测试服务器执行查询的速度。结果会显示哪种类型的操作在服务器上执行得更快。
这个测试套件的主要好处是包含了大量预定义的测试,容易使用,所以可以很轻松地用于比较不同存储引擎或者不同配置的性能测试。其也可以用于高层次测试,比较两个服务器的总体性能。当然也可以只执行预定义测试的子集(例如只测试UPDATE 的性能)。这些测试大部分是CPU 密集型的,但也有些短时间的测试需要大量的磁盘I/O 操作。
这个套件的最大缺点主要有:它是单用户模式的,测试的数据集很小且用户无法使用指定的数据,并且同一个测试多次运行的结果可能会相差很大。因为是单线程且串行执行的,所以无法测试多CPU 的能力,只能用于比较单CPU 服务器的性能差别。使用这个套件测试数据库服务器还需要Perl 和BDB 的支持,相关文档请参考.
Super Smack
Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具,可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具,可以模拟多用户访问,可以加载测试数据到数据库,并支持使用随机数据填充测试表。测试定义在"smack"文件中,smack 文件使用一种简单的语法定义测试的客户端、表、查询等测试要素。
Database Test Suite
Database Test Suite 是由开源软件开发实验室(OSDL,Open Source DevelopmentLabs)设计的,发布在SourceForge 网站上,这是一款类似某些工业标准测试的测试工具集,例如由事务处理性能委员会(TPC,Transaction Processing Performance Council)制定的各种标准。特别值得一提的是,其中的dbt2 就是一款免费的TPC-C OLTP 测试工具(未认证)。之前本书作者经常使用该工具,不过现在已经使用自己研发的专用于MySQL 的测试工具替代了。
Percona's TPCC-MySQL Tool
我们开发了一个类似TPC-C 的基准测试工具集,其中有部分是专门为MySQL 测试开发的。在评估大压力下MySQL 的一些行为时,我们经常会利用这个工具进行测试(简单的测试,一般会采用sysbench 替代),在源码库中有一个简单的文档说明。
sysbench
sysbench是一款多线程系统压测工具。它可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件I/O、操作系统调度器、内存分配和传输速度、POSIX 线程,以及数据库服务器等。sysbench 支持Lua 脚本语言,Lua 对于各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具,支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。(节选自《高性能MySQL》)
mysql数据库性能测试我理解的是你希望了解mysql性能测试的方法:
其实常用的一般:
选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候,我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务
尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:
SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。
关于mysql测试什么鬼的介绍到此就结束了,不知道本篇文章是否对您有帮助呢?如果你还想了解更多此类信息,记得收藏关注本站,我们会不定期更新哦。
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