mysql更改表引擎INNODB为MyISAM的方法总结

mysql数据库分类为INNODB为MyISAM两种表存储引擎了，两种各有优化在不同类型网站可能选择不同，下面小编为各位介绍mysql更改表引擎INNODB为MyISAM技巧。

常见的mysql表引擎有INNODB和MyISAM，主要的区别是INNODB适合频繁写数据库操作，MyISAM适合读取数据库的情况多一点，如何把表引擎INNODB更改为MyISAM呢？

使用以下mysql sql语句，可以给表设定数据库引擎：

ALTER TABLE `wp_posts` ENGINE = MyISAM;

在需要使用mysql的全文索引(FULLTEXT index)的时候，这张表的数据库引擎必须是MyISAM类型。关于INNODB为MyISAM数据库引擎有什么具体区别

例子

修改表的存储引擎myisam<=>innodb

查看表的存储引擎
mysql> show create table tt7;
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Table | Create Table |
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tt7 | CREATE TABLE `tt7` (
`id` int(10) default NULL,
`name` char(10) default NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1 |
+-------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
查看表的数据量
mysql> select count(1) from tt7;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 16777216 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

方法一：

直接更改存储引擎
mysql> alter table tt7 engine=innodb;
Query OK, 16777216 rows affected (2 min 39.80 sec)
Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0

方法二：

把方法一中的存储引擎改回myisam
mysql> alter table tt7 engine=myisam;
Query OK, 16777216 rows affected (27.09 sec)
Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0
从这里也可以看出myisam表要比innodb表快很多

创建个和tt7同样表结构的表
mysql> create table tt7_tmp like tt7;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

tt7_tmp作为中间结果集
mysql> insert into tt7_tmp select * from tt7;
Query OK, 16777216 rows affected (27.20 sec)
Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0

删除原表的数据
mysql> truncate table tt7;
Query OK, 16777725 rows affected (0.18 sec)

这回更改原表的存储引擎
mysql> alter table tt7 engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
速度很快就完成了

再把中间结果集的数据导回原表中
mysql> insert into tt7 select * from tt7_tmp;
Query OK, 16777216 rows affected (2 min 0.95 sec)
Records: 16777216 Duplicates: 0 Warnings: 0

删除中间表
mysql> drop table tt7_tmp;

测试结果：

方法二比较快一点，但是数据量要是比较大的话，方法二就要采用化整为零的分批操作的方式，否则insert操作将会具耗时，并产生大量的undo日志。
如果是小表的话（500M以内，根据自己系统的硬件环境），采用方法一就可以
如果是大表的话，那就采用方法二+批量的方式

如果是批量更改表的存储引擎

用于生成变更的SQL语句：

SELECT CONCAT('ALTER TABLE ',table_name,' ENGINE=InnoDB;') FROM information_schema.tables WHERE table_schema='db_name' AND ENGINE='myisam';

用于生成检查表的SQL语句：

SELECT CONCAT('CHECK TABLE ',table_name) FROM information_schema.tables WHERE table_schema='db_name';

根据自己系统配置修改如下参数，以加快变更速度（记得以前的值，一会还得改回来）

SET GLOBAL sort_buffer_size=64*1024*1024;
SET GLOBAL tmp_table_size=64*1024*1024;
SET GLOBAL read_buffer_size=32*1024*1024;
SET GLOBAL read_rnd_buffer_size=32*1024*1024;

MYSQL中myisam和innodb引擎的区别

MyISAM 是MySQL中默认的存储引擎，一般来说不是有太多人关心这个东西。决定使用什么样的存储引擎是一个很tricky的事情，但是还是值我们去研究一下，这里的文章只考虑 MyISAM 和InnoDB这两个，因为这两个是最常见的。

讲讲你对mysql myisam和innodb的认识。然后你认为他们的区别在那里？为什么？

答：这两个是MySQL主要存储引擎。

简要介绍来自官网。

简要介绍：myIsam

myIdam是默认存储引擎。它基于更老的ISAM代码，但有很多有用的扩展。（注意MySQL5.1不支持ISAM）。

每个myisam在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。.frm文件存储表定义。数据文件的扩展名为.MYD（MYData）。索引文件的扩展名是.MYI（MYIndex）。

简要介绍：InnoDB

InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。

InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。

InnoDB存储引擎被完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘分区）。这与MyISAM表不同，比如在myisam表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。

InnoDB默认地被包含在MySQL二进制分发中。Windows Essentials installer使InnoDB成为Windows上MySQL的默认表。

InnoDB被用来在众多需要高性能的大型数据库站点上产生。著名的Internet新闻站点Slashdot.org运行在InnoDB上。Mytrix Inc.在InnoDB上存储超过1TB的数据，还有一些其它站点在InnoDB上处理平均每秒800次插入/更新的负荷。

简单概括几点如下：

1. 通过以上不难看出，myIsam InnoDB的用途，myisam主要适用于中小型数据量。InnoDB引擎适用于大数据量。上面已经讲得很清楚拉。著名的开源电子商务系统[magento]就是采用InnoDB创建。

2. myIsam写入速度比InnoDB快。

3. 在使用InnoDB时候需要对my.cnf进行配置以保证MySQL达到最大效率。详细可以查看官网[inndo性能调节]：
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/storage-engines.html#innodb-tuning。

其中有很多人在网上发表了关于mysql myIdam和InnoDB在存贮和读取方面的差异。暂时还没有做过度研究。

基本测试都是基于使用［事务］和不使用［事务］，进行对比。MySQL对于［非事务表］速度会比较块。

下面先让我们回答一些问题：
◆你的数据库有外键吗？
◆你需要事务支持吗？
◆你需要全文索引吗？
◆你经常使用什么样的查询模式？
◆你的数据有多大？

myisam只有索引缓存

innodb不分索引文件数据文件 innodb buffer

myisam只能管理索引，在索引数据大于分配的资源时，会由操作系统来cache；数据文件依赖于操作系统的cache。innodb不管是索引还是数据，都是自己来管理

思考上面这些问题可以让你找到合适的方向，但那并不是绝对的。如果你需要事务处理或是外键，那么InnoDB 可能是比较好的方式。如果你需要全文索引，那么通常来说 MyISAM是好的选择，因为这是系统内建的，然而，我们其实并不会经常地去测试两百万行记录。所以，就算是慢一点，我们可以通过使用Sphinx从InnoDB中获得全文索引。

数据的大小，是一个影响你选择什么样存储引擎的重要因素，大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB方式，因为其支持事务处理和故障恢复。数据库的在小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志进行数据恢复，这会比较快。而MyISAM可能会需要几个小时甚至几天来干这些事，InnoDB只需要几分钟。

您操作数据库表的习惯可能也会是一个对性能影响很大的因素。比如： COUNT() 在 MyISAM 表中会非常快，而在InnoDB 表下可能会很痛苦。而主键查询则在InnoDB下会相当相当的快，但需要小心的是如果我们的主键太长了也会导致性能问题。大批的inserts 语句在 MyISAM下会快一些，但是updates 在InnoDB 下会更快一些——尤其在并发量大的时候。

所以，到底你检使用哪一个呢？根据经验来看，如果是一些小型的应用或项目，那么MyISAM 也许会更适合。当然，在大型的环境下使用 MyISAM 也会有很大成功的时候，但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目，而且需要事务处理或外键支持，那么你真的应该直接使用 InnoDB方式。但需要记住InnoDB 的表需要更多的内存和存储，转换100GB 的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。

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MyISAM:这个是默认类型,它是基于传统的ISAM类型,ISAM是 Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写,它是存储记录和文件的标准方法.与其他存储引擎比较,MyISAM具有检查和修复表格的大多数工具. MyISAM表格可以被压缩,而且它们支持全文搜索.它们不是事务安全的,而且也不支持外键。如果事物回滚将造成不完全回滚，不具有原子性。如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。

InnoDB:这种类型是事务安全的.它与BDB类型具有相同的特性,它们还支持外键.InnoDB表格速度很快.具有比BDB还丰富的特性,因此如果需要一个事务安全的存储引擎,建议使用它.如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE,出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表,

对于支持事物的InnoDB类型的标，影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的，而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动Commit，严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin，多条sql形成一个事物（即使autocommit打开也可以），将大大提高性能。

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InnoDB和MyISAM是在使用MySQL最常用的两个表类型，各有优缺点，视具体应用而定。下面是已知的两者之间的差别，仅供参考。

innodb
InnoDB 给 MySQL 提供了具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力 (crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。 InnoDB 提供了行锁(locking on row level)，提供与 Oracle 类型一致的不加锁读取(non- locking read in SELECTs)。这些特性均提高了多用户并发操作的性能表现。在InnoDB表中不需要扩大锁定 (lock escalation)，因为 InnoDB 的列锁定(row level locks)适宜非常小的空间。 InnoDB 是 MySQL 上第一个提供外键约束(FOREIGN KEY constraints)的表引擎。

InnoDB 的设计目标是处理大容量数据库系统，它的 CPU 利用率是其它基于磁盘的关系数据库引擎所不能比的。在技术上，InnoDB 是一套放在 MySQL 后台的完整数据库系统，InnoDB 在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。 InnoDB 把数据和索引存放在表空间里，可能包含多个文件，这与其它的不一样，举例来说，在 MyISAM 中，表被存放在单独的文件中。InnoDB 表的大小只受限于操作系统的文件大小，一般为 2 GB。
InnoDB所有的表都保存在同一个数据文件 ibdata1 中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件）,相对来说比较不好备份，免费的方案可以是拷贝数据文件、备份 binlog，或者用 mysqldump。

MyISAM
MyISAM 是MySQL缺省存贮引擎 .

每张MyISAM 表被存放在三个文件。frm 文件存放表格定义。数据文件是MYD (MYData) 。索引文件是 MYI (MYIndex) 引伸。

因为MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB..小型应用使用MyISAM是不错的选择.

MyISAM表是保存成文件的形式,在跨平台的数据转移中使用MyISAM存储会省去不少的麻烦

以下是一些细节和具体实现的差别：

1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。
2.InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。
3.对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。
4.DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。
5.LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。

另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表，例如 update table set num=1 where name like “%aaa%”

任何一种表都不是万能的，只用恰当的针对业务类型来选择合适的表类型，才能最大的发挥MySQL的性能优势。

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以下是InnoDB和MyISAM的一些联系和区别！

1. 4.0以上mysqld都支持事务，包括非max版本。3.23的需要max版本mysqld才能支持事务。

2. 创建表时如果不指定type则默认为myisam，不支持事务。
可以用 show create table tablename 命令看表的类型。

2.1 对不支持事务的表做start/commit操作没有任何效果，在执行commit前已经提交，测试：
执行一个msyql：
use test;
drop table if exists tn;
create table tn (a varchar(10)) type=myisam;
drop table if exists ty;
create table ty (a varchar(10)) type=innodb;

begin;
insert into tn values(‘a’);
insert into ty values(‘a’);
select * from tn;
select * from ty;
都能看到一条记录

执行另一个mysql：
use test;
select * from tn;
select * from ty;
只有tn能看到一条记录
然后在另一边
commit;
才都能看到记录。

3. 可以执行以下命令来切换非事务表到事务（数据不会丢失），innodb表比myisam表更安全：
alter table tablename type=innodb;

3.1 innodb表不能用repair table命令和myisamchk -r table_name
但可以用check table，以及mysqlcheck [OPTIONS] database [tables]

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mysql中使用select for update的必须针对InnoDb，并且是在一个事务中，才能起作用。

select的条件不一样，采用的是行级锁还是表级锁也不一样。
转的说明

由于InnoDB 预设是Row-Level Lock，所以只有「明确」的指定主键，MySQL 才会执行Row lock (只锁住被选取的资料例) ，否则MySQL 将会执行Table Lock (将整个资料表单给锁住)。

举个例子:

假设有个表单products ，里面有id 跟name 二个栏位，id 是主键。

例1: (明确指定主键，并且有此笔资料，row lock)

SELECT * FROM products WHERE id=’3′ FOR UPDATE;

例2: (明确指定主键，若查无此笔资料，无lock)

SELECT * FROM products WHERE id=’-1′ FOR UPDATE;

例2: (无主键，table lock)

SELECT * FROM products WHERE name=’Mouse’ FOR UPDATE;

例3: (主键不明确，table lock)

SELECT * FROM products WHERE id<>’3′ FOR UPDATE;

例4: (主键不明确，table lock)

SELECT * FROM products WHERE id LIKE ’3′ FOR UPDATE;

注1:
FOR UPDATE 仅适用于InnoDB，且必须在交易区块(BEGIN/COMMIT)中才能生效。

数据库的性能优化是一个非常重要的运维操作，如果优化不好负载不起网站就麻烦了，下面小编从各方面来给各位介绍Mysql数据库性能优化经验。

一,性能检测与瓶颈分析

1性能检测常用命令

show status

显示状态信息，参考：Mysql show status命令详解

show processlist

查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等，参考：Mysql show processlist命令详解

show variables

显示系统变量，参考：Mysql show variables命令详解

2瓶颈分析常用命令

获取mysql用户下的进程总数

ps -ef | awk '{print $1}' | grep "mysql" | grep -v "grep" | wc -l

主机性能状态

# uptime
13:05:52 up 53 days, 52 min, 1 user, load average: 0.00, 0.00, 0.00
CPU使用率

# top 或 # vmstat
磁盘IO量

# vmstat 或 # iostat
swap进出量[内存]

# free -m
数据库性能状态

QPS(每秒Query量)

QPS = Questions(or Queries) / seconds

mysql > show /* global */ status like 'Question';
TPS(每秒事务量)

TPS = (Com_commit + Com_rollback) / seconds

mysql > show status like 'Com_commit';
mysql > show status like 'Com_rollback';
key Buffer 命中率

key_buffer_read_hits = (1-key_reads / key_read_requests) * 100%
key_buffer_write_hits = (1-key_writes / key_write_requests) * 100%

mysql> show status like 'Key%';
InnoDB Buffer命中率

innodb_buffer_read_hits = (1 - innodb_buffer_pool_reads / innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%

mysql> show status like 'innodb_buffer_pool_read%';
Query Cache命中率

Query_cache_hits = (Qcahce_hits / (Qcache_hits + Qcache_inserts )) * 100%;

mysql> show status like 'Qcache%';
Table Cache状态量

mysql> show status like 'open%';
Thread Cache 命中率

Thread_cache_hits = (1 - Threads_created / connections ) * 100%

mysql> show status like 'Thread%';
mysql> show status like 'Connections';

锁定状态

mysql> show status like '%lock%';

复制延时量

mysql > show slave status
Tmp Table 状况(临时表状况)

mysql > show status like 'Create_tmp%';
Binlog Cache 使用状况

mysql > show status like 'Binlog_cache%';
Innodb_log_waits 量

mysql > show status like 'innodb_log_waits';

二,慢查询配置与分析

1慢日志配置

查看慢日志配置

查看慢查询日志是否启用

方法一

打开my.ini文件（Linux下文件名为my.cnf），查找到[mysqld]区段，增加如下配置：

[mysqld]
slow_query_log=1
#开启慢查询日志，slow_query_log=0关闭，slow_query_log=1开启。
log="C:/temp/mysql.log"
#日志文件存放目录。
log_slow_queries="C:/temp/mysql_slow.log"
#慢查询日志存放位置（5.5之前版本）。
slow_query_log_file="C:/temp/mysql_slow.log"
#慢查询日志存放位置（5.5及以后版本）。
long_query_time=1
#执行时间超过1s的慢查询将被记录。
long_query_time=0.1
#5.21及以后版本支持毫秒级记录，此处设置为100ms。
重启mysql生效。

方法二

开启慢查询日志

mysql > SET GLOBAL slow_query_log = ON
设置慢查询时间

mysql > SET long_query_time = 2
此配置为临时配置，重启mysql后失效。

测试慢查询配置

进入mysql控制台，执行如下sql语句：

select sleep(2);
然后打开慢查询日志查看即可。

2慢查询分析工具 - mysqldumpslow

我们可以通过打开log文件查看得知哪些SQL执行效率低下

[root@localhost mysql]# more slow.log

# Time: 141028 17:00:29
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 2.000330 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 0
SET timestamp=1414486829;
select sleep(2);
从日志中，可以发现查询时间超过2秒的SQL，而小于2秒的没有出现在此日志中。

如果慢查询日志中记录内容很多，可以使用mysqldumpslow工具（MySQL客户端安装自带）来对慢查询日志进行分类汇总。mysqldumpslow对日志文件进行了分类汇总，显示汇总后摘要结果。

进入log的存放目录，运行：

[root@localhost mysql]# ./bin/mysqldumpslow slow.log

Reading mysql slow query log from slow.log
Count: 1 Time=2.00s (2s) Lock=0.00s (0s) Rows=1.0 (1), root[root]@mysql
select sleep(N)
mysqldumpslow命令

/path/mysqldumpslow -s c -t 10 /database/mysql/slow-query.log
这会输出记录次数最多的10条SQL语句，其中：

-s, 是表示按照何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar，表示相应的倒叙；

-t, 是top n的意思，即为返回前面多少条的数据；

-g, 后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；

例如：

/path/mysqldumpslow -s r -t 10 /database/mysql/slow-log
得到返回记录集最多的10个查询。

/path/mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /database/mysql/slow-log
得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。

使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对MySQL查询语句的监控、分析、优化是MySQL优化非常重要的一步。开启慢查询日志后，由于日志记录操作，在一定程度上会占用CPU资源影响mysql的性能，但是可以阶段性开启来定位性能瓶颈。

3explain分析查询

使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:

表的读取顺序

数据读取操作的操作类型

哪些索引可以使用

哪些索引被实际使用

表之间的引用

每张表有多少行被优化器查询

Table：显示这一行的数据是关于哪张表的

possible_keys：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

key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（index）来强制忽略索引

key_len：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

ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数

type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL

system、const：可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为主键或唯一键.

eq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)

ref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生

range：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)

index：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描

ALL：全表扫描，应该尽量避免

Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种

using index：只用到索引,可以避免访问表.

using where：使用到where来过虑数据. 不是所有的where clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.

using tmporary：用到临时表

using filesort：用到额外的排序. (当使用order by v1,而没用到索引时,就会使用额外的排序)

range checked for eache record(index map:N)：没有好的索引.

mysql> select * from test;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | aa   |
| 2 | abc |
| 3 | aab |
| 4 | acf |
| 5 | aac |
| 6 | acd |
| 7 | cvf |
+----+------+
7 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from test where name > 'a';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE      | test | ALL | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    7 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from test where name > 'a' limit 3;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE      | test | range | test          | test | 31      | NULL |    3 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
4profiling分析查询

通过慢日志查询可以知道哪些SQL语句执行效率低下，通过explain我们可以得知SQL语句的具体执行情况，索引使用等，还可以结合show命令查看执行状态。

如果觉得explain的信息不够详细，可以同通过profiling命令得到更准确的SQL执行消耗系统资源的信息。

Show Profile命令格式

SHOW PROFILE [type [, type] … ]
    [FOR QUERY n]
    [LIMIT row_count [OFFSET offset]]
type:

mysql> select @@profiling;
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
| 0 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
打开功能： mysql>set profiling=1; 执行需要测试的sql 语句：

mysql> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> select * from test;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | aa   |
| 3 | aab |
| 5 | aac |
| 2 | abc |
| 6 | acd |
| 4 | acf |
| 7 | cvf |
+----+------+
7 rows in set (0.39 sec)

mysql> show profilesG;
*************************** 1. row ***************************
Query_ID: 1
Duration: 0.39353075
   Query: select * from test
1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

mysql> show profile for query 1;
+--------------------+----------+
| Status             | Duration |
+--------------------+----------+
| starting           | 0.024071 |
| Opening tables     | 0.305523 |
| System lock        | 0.000320 |
| Table lock         | 0.014546 |
| init               | 0.000050 |
| optimizing         | 0.000446 |
| statistics         | 0.000359 |
| preparing          | 0.000452 |
| executing          | 0.000006 |
| Sending data       | 0.047042 |
| end                | 0.000021 |
| query end          | 0.000005 |
| freeing items      | 0.000663 |
| logging slow query | 0.000025 |
| cleaning up        | 0.000004 |
+--------------------+----------+
15 rows in set (0.05 sec)
mysql> show profilesG; 可以得到被执行的SQL语句的时间和ID

mysql>show profile for query 1; 得到对应SQL语句执行的详细信息

以上的15rows是针对非常简单的select语句的资源信息，对于较复杂的SQL语句，会有更多的行和字段，比如converting HEAP to MyISAM 、Copying to tmp table等等，由于以上的SQL语句不存在复杂的表操作，所以未显示这些字段。通过profiling资源耗费信息，我们可以采取针对性的优化措施。

测试完毕以后，关闭参数：mysql> set profiling=0

mysql> set profiling = 0;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

三,索引及查询优化

1索引优化

索引的类型

普通索引：这是最基本的索引类型，没唯一性之类的限制。

唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列值保持唯一性。

主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为”PRIMARY KEY”。

全文索引：MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)使用B树中存储。空间列类型的索引使用R-树，MEMORY表支持hash索引。

单列索引和多列索引（复合索引）

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。对相关的列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径之一。

多列索引

MySQL可以为多个列创建索引。一个索引可以包括15个列。对于某些列类型，可以索引列的左前缀，列的顺序非常重要。

多列索引可以视为包含通过连接索引列的值而创建的值的排序的数组。一般来说，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也远远低于多列索引。

最左前缀

多列索引有一个特点，即最左前缀（Leftmost Prefixing）。假如有一个多列索引为key(firstname lastname age)，当搜索条件是以下各种列的组合和顺序时，MySQL将使用该多列索引：

firstname，lastname，age
firstname，lastname
firstname
也就是说，相当于还建立了key(firstname lastname)和key(firstname)。

索引主要用于下面的操作：

快速找出匹配一个WHERE子句的行。

删除行。当执行联接时，从其它表检索行。

对具体有索引的列key_col找出MAX()或MIN()值。由预处理器进行优化，检查是否对索引中在key_col之前发生所有关键字元素使用了WHERE key_part_# = constant。在这种情况下，MySQL为每个MIN()或MAX()表达式执行一次关键字查找，并用常数替换它。如果所有表达式替换为常量，查询立即返回。例如：

[SQL]
1
SELECT MIN(key2), MAX (key2) FROM tb WHERE key1=10;
如果对一个可用关键字的最左面的前缀进行了排序或分组(例如，ORDER BY key_part_1,key_part_2)，排序或分组一个表。如果所有关键字元素后面有DESC，关键字以倒序被读取。

在一些情况中，可以对一个查询进行优化以便不用查询数据行即可以检索值。如果查询只使用来自某个表的数字型并且构成某些关键字的最左面前缀的列，为了更快，可以从索引树检索出值。

[SQL]
1
SELECT key_part3 FROM tb WHERE key_part1=1;
有时MySQL不使用索引，即使有可用的索引。一种情形是当优化器估计到使用索引将需要MySQL访问表中的大部分行时。(在这种情况下，表扫描可能会更快些）。然而，如果此类查询使用LIMIT只搜索部分行，MySQL则使用索引，因为它可以更快地找到几行并在结果中返回。

合理的建立索引的建议

越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。

简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。

尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值

关于索引和写SQL语句时应当注意的一些琐碎建议和注意点

当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1

避免SELECT *，始终指定你需要的列

从表中读取越多的数据，查询会变得更慢。他增加了磁盘需要操作的时间，还是在数据库服务器与WEB服务器是独立分开的情况下。你将会经历非常漫长的网络延迟，仅仅是因为数据不必要的在服务器之间传输。

使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

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。

使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR，使用合理的字段属性长度

尽可能的使用NOT NULL

固定长度的表会更快

拆分大的DELETE 或INSERT 语句

查询的列越小越快

2查询优化

在查询中，WHERE条件也是一个比较重要的因素，尽量少并且是合理的where条件是很重要的，尽量在多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，减少后一个where条件的查询时间。

where条件导致索引无效的情况

where子句的查询条件里有！=，MySQL将无法使用索引。

where子句使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’

使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样索引是有效的：select * from tbl1 where name like ‘xxx%’，而like ‘%xxx%’ 时索引无效

四,配置优化

1连接请求的变量

max_connections

MySQL的最大连接数，增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。如果服务器的并发连接请求量比较大，建议调高此值，以增加并行连接数量，当然这建立在机器能支撑的情况下，因为如果连接数越多，介于MySQL会为每个连接提供连接缓冲区，就会开销越多的内存，所以要适当调整该值，不能盲目提高设值。

数值过小会经常出现ERROR 1040: Too many connections错误，可以过’conn%’通配符查看当前状态的连接数量，以定夺该值的大小。

最大连接数

[SQL]
1
show variables like 'max_connections'
最大响应的连接数

[SQL]
1
show status like 'max_used_connections'
如下：

如果max_used_connections跟max_connections相同那么就是max_connections设置过低或者超过服务器负载上限了，低于10%则设置过大。

back_log

MySQL能暂存的连接数量。当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用。如果MySQL的连接数据达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源。

back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内有多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它，换句话说，这值对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。

默认数值是50，可调优为128，对于Linux系统设置范围为小于512的整数。

interactive_timeout

一个交互连接在被服务器在关闭前等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对mysql_real_connect()使用CLIENT_INTERACTIVE 选项的客户。

默认数值是28800，可调优为7200。

2缓冲区变量

全局缓冲

key_buffer_size

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）。

key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表，但是内部的临时磁盘表是MyISAM表，也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。

举例如下：

key_cache_miss_rate ＝Key_reads / Key_read_requests * 100%，设置在1/1000左右较好

默认配置数值是8388600(8M)，主机有4GB内存，可以调优值为268435456(256MB)。

query_cache_size

使用查询缓冲，MySQL将查询结果存放在缓冲区中，今后对于同样的SELECT语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果。

通过检查状态值Qcache_*，可以知道query_cache_size设置是否合理（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Qcache%’获得）。如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，如果Qcache_hits的值也非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小；如果Qcache_hits的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。此外，在SELECT语句中加入SQL_NO_CACHE可以明确表示不使用查询缓冲。

与查询缓冲有关的参数还有query_cache_type、query_cache_limit、query_cache_min_res_unit。

query_cache_type指定是否使用查询缓冲，可以设置为0、1、2，该变量是SESSION级的变量。

query_cache_limit指定单个查询能够使用的缓冲区大小，缺省为1M。

query_cache_min_res_unit是在4.1版本以后引入的，它指定分配缓冲区空间的最小单位，缺省为4K。检查状态值Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多，这就表明查询结果都比较小，此时需要减小query_cache_min_res_unit。

举例如下：

mysql> show global status like 'qcache%';
+-------------------------+-----------+
| Variable_name           | Value     |
+-------------------------+-----------+
| Qcache_free_blocks      | 22756     |
| Qcache_free_memory      | 76764704 |
| Qcache_hits             | 213028692 |
| Qcache_inserts          | 208894227 |
| Qcache_lowmem_prunes    | 4010916   |
| Qcache_not_cached       | 13385031 |
| Qcache_queries_in_cache | 43560　   |
| Qcache_total_blocks     | 111212　 |
+-------------------------+-----------+
8 rows in set (0.02 sec)

mysql> show variables like 'query_cach%';
+------------------------------+-----------+
| Variable_name                | Value     |
+------------------------------+-----------+
| query_cache_limit            | 2097152   |
| query_cache_min_res_unit     | 4096      |
| query_cache_size             | 203423744 |
| query_cache_type             | ON        |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF       |
+------------------------------+-----------+
5 rows in set (0.01 sec)
查询缓存碎片率= Qcache_free_blocks / Qcache_total_blocks * 100%

如果查询缓存碎片率超过20%，可以用FLUSH QUERY CACHE整理缓存碎片，或者试试减小query_cache_min_res_unit，如果你的查询都是小数据量的话。

查询缓存利用率= (query_cache_size – Qcache_free_memory) / query_cache_size * 100%

查询缓存利用率在25%以下的话说明query_cache_size设置的过大，可适当减小；查询缓存利用率在80％以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话说明query_cache_size可能有点小，要不就是碎片太多。

查询缓存命中率= (Qcache_hits – Qcache_inserts) / Qcache_hits * 100%

示例服务器查询缓存碎片率＝20.46％，查询缓存利用率＝62.26％，查询缓存命中率＝1.94％，命中率很差，可能写操作比较频繁吧，而且可能有些碎片。

每个连接的缓冲

record_buffer_size

每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描，你可能想要增加该值。

默认数值是131072(128K)，可改为16773120 (16M)

read_rnd_buffer_size

随机读缓冲区大小。当按任意顺序读取行时(例如，按照排序顺序)，将分配一个随机读缓存区。进行排序查询时，MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。但MySQL会为每个客户连接发放该缓冲空间，所以应尽量适当设置该值，以避免内存开销过大。

一般可设置为16M

sort_buffer_size

每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速ORDER BY或GROUP BY操作。

默认数值是2097144(2M)，可改为16777208 (16M)。

join_buffer_size

联合查询操作所能使用的缓冲区大小

record_buffer_size，read_rnd_buffer_size，sort_buffer_size，join_buffer_size为每个线程独占，也就是说，如果有100个线程连接，则占用为16M*100

table_cache

表高速缓存的大小。每当MySQL访问一个表时，如果在表缓冲区中还有空间，该表就被打开并放入其中，这样可以更快地访问表内容。通过检查峰值时间的状态值Open_tables和Opened_tables，可以决定是否需要增加table_cache的值。如果你发现open_tables等于table_cache，并且opened_tables在不断增长，那么你就需要增加table_cache的值了（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’获得）。注意，不能盲目地把table_cache设置成很大的值。如果设置得太高，可能会造成文件描述符不足，从而造成性能不稳定或者连接失败。

1G内存机器，推荐值是128－256。内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。

max_heap_table_size

用户可以创建的内存表(memory table)的大小。这个值用来计算内存表的最大行数值。这个变量支持动态改变，即set @max_heap_table_size=#

这个变量和tmp_table_size一起限制了内部内存表的大小。如果某个内部heap（堆积）表大小超过tmp_table_size，MySQL可以根据需要自动将内存中的heap表改为基于硬盘的MyISAM表。

tmp_table_size

通过设置tmp_table_size选项来增加一张临时表的大小，例如做高级GROUP BY操作生成的临时表。如果调高该值，MySQL同时将增加heap表的大小，可达到提高联接查询速度的效果，建议尽量优化查询，要确保查询过程中生成的临时表在内存中，避免临时表过大导致生成基于硬盘的MyISAM表。

Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% <= 25%,比如上面的服务器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_tables * 100% ＝1.20%，应该相当好了

默认为16M，可调到64-256最佳，线程独占，太大可能内存不够I/O堵塞

thread_cache_size

可以复用的保存在中的线程的数量。如果有，新的线程从缓存中取得，当断开连接的时候如果有空间，客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程，为了提高性能可以这个变量值。

通过比较 Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。

默认值为110，可调优为80。

thread_concurrency

推荐设置为服务器 CPU核数的2倍，例如双核的CPU, 那么thread_concurrency的应该为4；2个双核的cpu, thread_concurrency的值应为8。默认为8

wait_timeout

指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。

3配置InnoDB的几个变量

innodb_buffer_pool_size

对于InnoDB表来说，innodb_buffer_pool_size的作用就相当于key_buffer_size对于MyISAM表的作用一样。InnoDB使用该参数指定大小的内存来缓冲数据和索引。对于单独的MySQL数据库服务器，最大可以把该值设置成物理内存的80%。

根据MySQL手册，对于2G内存的机器，推荐值是1G（50%）。

innodb_flush_log_at_trx_commit

主要控制了innodb将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘的时间点，取值分别为0、1、2三个。0，表示当事务提交时，不做日志写入操作，而是每秒钟将log buffer中的数据写入日志文件并flush磁盘一次；1，则在每秒钟或是每次事物的提交都会引起日志文件写入、flush磁盘的操作，确保了事务的ACID；设置为2，每次事务提交引起写入日志文件的动作，但每秒钟完成一次flush磁盘操作。

实际测试发现，该值对插入数据的速度影响非常大，设置为2时插入10000条记录只需要2秒，设置为0时只需要1秒，而设置为1时则需要229秒。因此，MySQL手册也建议尽量将插入操作合并成一个事务，这样可以大幅提高速度。

根据MySQL手册，在允许丢失最近部分事务的危险的前提下，可以把该值设为0或2。

innodb_log_buffer_size

log缓存大小，一般为1-8M，默认为1M，对于较大的事务，可以增大缓存大小。

可设置为4M或8M。

innodb_additional_mem_pool_size

该参数指定InnoDB用来存储数据字典和其他内部数据结构的内存池大小。缺省值是1M。通常不用太大，只要够用就行，应该与表结构的复杂度有关系。如果不够用，MySQL会在错误日志中写入一条警告信息。

根据MySQL手册，对于2G内存的机器，推荐值是20M，可适当增加。

innodb_thread_concurrency=8

推荐设置为 2*(NumCPUs+NumDisks)，默认一般为8.

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