一：创建索引
第一种创建索引方式：
CREATE TABLE 表名( 属性名 数据类型[完整性约束条件],
属性名 数据类型[完整性约束条件],
......
属性名 数据类型
[ UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX | KEY
[ 别名] ( 属性名1 [(长度)] [ ASC | DESC] )
);
UNIQUE是可选参数，表示索引为唯一性索引；
FULLTEXT是可选参数，表示索引为全文索引；
SPATIAL也是可选参数，表示索引为空间索引；
INDEX和KEY参数用来指定字段为索引的，两者选择其中之一就可以了，作用是一样的；
"别名"是可选参数，用来给创建的索引取的新名称；
"属性1"参数指定索引对应的字段的名称，该字段必须为前面定义好的字段；
"长度"是可选参数，其指索引的长度，必须是字符串类型才可以使用；
"ASC"和"DESC"都是可选参数，"ASC"参数表示升序排列，"DESC"参数表示降序排列。
1. 创建普通索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index1(id INT, name VARCHAR(20), sex BOOLEAN, INDEX(id) ); 2. 创建一个唯一性索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index2(id INT UNIQUE, name VARCHAR(20), UNIQUE INDEX index2_id(id ASC) ); 3.创建全文索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index3(id INT, info VARCHAR(20), FULLTEXT INDEX index3_info(info) )ENGINE=MyISAM; 4. 创建单列索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index4(id INT, subject VARCHAR(30), INDEX index4_st(subject(10)) ); 5. 创建多列索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index5(id INT, name VARCHAR(20), sex CHAR(4), INDEX index5_ns(name,sex) ); 6.建空间索引的SQL代码如下： CREATE TABLE index6(id INT, space GEOMETRY NOT NULL, SPATIAL INDEX index6_sp(space) )ENGINE=MyISAM;
第二种创建索引方式：
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON table_name (index_col_name,...)
其中对应的语法变量信息如下：
[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]：中括号中的三个关键字表示创建的索引类型，他们分别表示唯一索引、全文索引、空间索引三种不同的索引类型。如果我们不指定任何关键字，则默认为普通索引。
index_name：表示索引的名字，由用户自行定义，以便以后对该索引进行修改管理操作。
index_type：表示索引的具体实现方式，在MySql中，有两种不同形式的索引----BTREE索引和HASH索引。在存储引擎为MYISAM和INNODB的表中只能使用BTREE，其默认值就是BTREE；在存储引擎为MEMORY或者HEAP的表中可以使用HASH和BTREE两种类型的索引，其默认值是HASH。
|
存储引擎 |
允许的索引类型 |
|
MyISAM |
BTREE |
|
InnoDB |
BTREE |
|
MEMORY/HEAP |
HASH, BTREE |
index_col_name：表示需要创建索引的字段名称，我们还可以针对多个字段创建复合索引，只需要在多个字段名称之间以英文逗号隔开即可。
此外，对于char或varchar类型的字段，我们还可以只使用字段内容前面的一部分来创建索引，只需要在对应的字段后面加上形如(length)的指令即可，表示只需要使用字段内容前面的length个字符来创建索引。
CREATE INDEX idx_user_username ON user (username(6));
由于多数字段的前6个字符通常不同，所以此索引不会比使用字段的全部内容创建的索引速度慢很多。另外，使用字段的一部分创建索引可以使索引文件大大减小，从而节省了大量的磁盘空间，有可能提高INSERT操作的速度。
必须注意的是：在MySql中，对已TEXT和BLOG这种大数据类型的字段，必须给出前缀长度(length)才能成功创建索引。
第三种创建索引方式：
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name (index_col_name,...) [USING index_type]
在MySql中，只有当表的存储引擎为MYISAM，INNODB和BDB类型时，你才能向具有NULL值的列或者数据类型为TEXT或BLOB的列添加索引。
二：删除索引
在MySql中删除索引的方法非常简单，其完整语法如下：
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
drop index index_name on table_name ;
alter table table_name drop primary key ;其中，前两条语句是等价的，删除掉table_name中的索引index_name。
第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。
如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。
三：修改索引
在MySql中并没有提供修改索引的直接指令，一般情况下，我们先删除原索引，再根据需要创建一个同名的索引，从而变相地实现修改索引的操作。
//先删除索引
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
//创建同名的索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);
四：查看索引
在MySql中，要查看某个数据库表中的索引页非常简单，只需要使用以下两个命令中的任意一种即可：
SHOW INDEX FROM table_name [FROM db_name];
SHOW INDEX FROM [db_name.]table_name;
show keys from tablename;
查询的结果显示信息为
| 列 | 含义 |
|---|---|
| Table | 表名 |
| Non_unique | 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1 |
| Key_name | 索引的名称 |
| Seq_in_index | 索引中的列序列号，从1开始 |
| Column_name | 列名称 |
| Collation | 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类） |
| Cardinality | 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大 |
| Sub_part | 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL |
| Packed | 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL |
| Null | 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO |
| Index_type | 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE） |
| Comment | 解释 |
MySQL索引详解（优缺点，何时需要/不需要创建索引，索引及sql语句的优化） 一、什么是索引？ 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。 二、索引的作用？ 索引相当于图书上的目录，可以根据目录上的页码快速找到所需的内容，提高性能（查询速度） 三、优点： 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性。 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候，可以减少查询中分组和排序的时间 四、缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占用物理空间，数据量越大，占用空间越大 会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引，都需要进行动态维护 五、什么时候需要创建索引 主键自动建立唯一索引 频繁作为查询条件的字段应该创建索引 查询中排序的字段创建索引将大大提高排序的速度（索引就是排序加快速查找 查询中统计或者分组的字段； 六、什么时候不需要创建索引 频繁更新的字段不适合创建索引，因为每次更新不单单是更新记录，还会更新索引，保存索引文件 where条件里用不到的字段，不创建索引； 表记录太少，不需要创建索引； 经常增删改的表； 数据重复且分布平均的字段，因此为经常查询的和经常排序的字段建立索引。注意某些数据包含大量重复数据，因此他建立索引就没有太大的效果，例如性别字段，只有男女，不适合建立索引。 七、索引的分类： 普通索引：最基本的索引，它没有任何限制 唯一索引：索引列的值必须唯一，且不能为空，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 主键索引：特殊的索引，唯一的标识一条记录，不能为空，一般用primary key来约束。 联合索引：在多个字段上建立索引，能够加速查询到速度 八、索引和sql语句的优化 1、前导模糊查询不能使用索引， 如name like ‘%静’ 2、Union、in、or可以命中索引，建议使用in 3、负条件查询不能使用索引，可以优化为in查询， 其中负条件有！=、<>、not in、not exists、not like等 4、联合索引最左前缀原则，又叫最左侧查询， 如果在（a，b，c）三个字段上建立联合索引，那么它能够加快a|（a，b）|（a，b，c）三组的查询速度。 5、建立联合查询时，区分度最高的字段在最左边 6、如果建立了（a，b）联合索引，就不必再单独建立a索引。 同理，如果建立了（a，b，c）索引就不必再建立a，（a，b）索引 7、存在非等号和等号混合判断条件时，在建索引时，要把等号条件的列前置 8、范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引。 索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。范围条件有：<、<=、>、>=、between等。 9、把计算放到业务层而不是数据库层。 在字段上计算不能命中索引， 10、强制类型转换会全表扫描， 如果phone字段是varcher类型，则下面的SQL不能命中索引。Select * fromuser where phone=13800001234 11、更新十分频繁、数据区分度不高的字段上不宜建立索引。 更新会变更B+树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。 “性别”这种区分度不太大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。 一般区分度在80%以上就可以建立索引。区分度可以使用count（distinct（列名））/count（*）来计算。 12、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。 被查询的列，数据能从索引中取得，而不是通过定位符row-locator再到row上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速度查询。 13、建立索引的列不能为null，使用not null约束及默认值 14、利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景， MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后放弃前offset行，返回N行，那当offset特别大的时候，效率非常低下，要么控制返回的总数，要么对超过特定阈值的页进行SQL改写。 15、业务上唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。 16、超过三个表最好不要用join， 需要join的字段，数据类型必须一致，多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。 17、如果明确知道查询结果只要一条，limit 1能够提高效率，比如验证登录的时候。 18、Select语句务必指明字段名称 19、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序 20、尽量用union all 代替 union。 Union需要将集合合并后在进行唯一性过滤操作，这会涉及到排序，大量的cpu运算，加大资源消耗及延迟，当然，使用union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。 21、使用合理的分页提高效率。 select id,name from product limit 866613, 20 使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。 优化的方法如下： 可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。 比如此列中，上一页最大的id是866612。 SQL可以采用如下的写法：select id,name from product where id> 866612 limit 20。
mysql Hash索引和BTree索引区别 Hash仅支持=、>、>=、<、<=、between。BTree可以支持like模糊查询 索引是帮助mysql获取数据的数据结构。最常见的索引是Btree索引和Hash索引。 不同的引擎对于索引有不同的支持：Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引；而Mermory默认的索引是Hash索引。 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash，两种算法检索方式不一样，对查询的作用也不一样。 一、BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法，因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上，而且还可以用于like操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量，例如： select * from user where name like ‘jack%’; select * from user where name like ‘jac%k%’; 如果一通配符开头，或者没有使用常量，则不会使用索引，例如： select * from user where name like ‘%jack’; select * from user where name like simply_name; 二、Hash Hash索引只能用于对等比较，例如=,<=>（相当于=）操作符。由于是一次定位数据，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次IO访问，所以检索效率远高于BTree索引。 但为什么我们使用BTree比使用Hash多呢？主要Hash本身由于其特殊性，也带来了很多限制和弊端： Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询，不能使用范围查询。 联合索引中，Hash索引不能利用部分索引键查询。 对于联合索引中的多个列，Hash是要么全部使用，要么全部不使用，并不支持BTree支持的联合索引的最优前缀，也就是联合索引的前面一个或几个索引键进行查询时，Hash索引无法被利用。 Hash索引无法避免数据的排序操作 由于Hash索引中存放的是经过Hash计算之后的Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算。 Hash索引任何时候都不能避免表扫描 Hash索引是将索引键通过Hash运算之后，将Hash运算结果的Hash值和所对应的行指针信息存放于一个Hash表中，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行比较，并得到相应的结果。 Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定会比BTree高 对于选择性比较低的索引键，如果创建Hash索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据访问，而造成整体性能底下。 1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据，当然有大量碰撞的话性能也会下降。而btree索引就得在节点上挨着查找了，很明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的； 2. 那么不精确查找呢，也很明显，因为hash算法是基于等值计算的，所以对于“like”等范围查找hash索引无效，不支持； 3. 对于btree支持的联合索引的最优前缀，hash也是无法支持的，联合索引中的字段要么全用要么全不用。提起最优前缀居然都泛起迷糊了，看来有时候放空得太厉害； 4. hash不支持索引排序，索引值和计算出来的hash值大小并不一定一致。
一、MySQL的目录结构 1、bin目录 用于放置一些可执行文件，如mysql.exe、mysqld.exe、mysqlshow.exe等。 2、data目录 用于放置一些日志文件以及数据库。 3、include目录 用于放置一些头文件，如：mysql.h、mysql_ername.h等。 4、lib目录 用于放置一系列库文件。 5、share目录 用于存放字符集、语言等信息。 6、my.ini 是MySQL数据库中使用的配置文件。 7、my-huge.ini 适合超大型数据库的配置文件。 8、my-large.ini 适合大型数据库的配置文件。 9、my-medium.ini 适合中型数据库的配置文件。 10、my-small.ini 适合小型数据库的配置文件。 11、my-template.ini 是配置文件的模板，MySQL配置向导将该配置文件中选择项写入到my.ini文件。 12、my-innodb-heavy-4G.ini 表示该配置文件只对于InnoDB存储引擎有效，而且服务器的内存不能小于4GB。 二、配置文件参数详解 [client] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock [mysqld] port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/mysql pid-file = /data/mysql/mysql.pid user = mysql bind-address = 0.0.0.0 server-id = 1 #表示是本机的序号为1,一般来讲就是master的意思 skip-name-resolve # 禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项， # 则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求 #skip-networking back_log = 600 # MySQL能有的连接数量。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， # 然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 # 如果期望在一个短时间内有很多连接，你需要增加它。也就是说，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。 # 另外，这值（back_log）限于您的操作系统对到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。 # 你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制（可以检查你的OS文档找出这个变量的最大值），试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。 max_connections = 1000 # MySQL的最大连接数，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。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。 max_connect_errors = 6000 # 对于同一主机，如果有超出该参数值个数的中断错误连接，则该主机将被禁止连接。如需对该主机进行解禁，执行：FLUSH HOST。 open_files_limit = 65535 # MySQL打开的文件描述符限制，默认最小1024;当open_files_limit没有被配置的时候，比较max_connections*5和ulimit -n的值，哪个大用哪个， # 当open_file_limit被配置的时候，比较open_files_limit和max_connections*5的值，哪个大用哪个。 table_open_cache = 128 # MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。默认值64 # 假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)； # 当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上 max_allowed_packet = 4M # 接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。 # 该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出。 binlog_cache_size = 1M # 一个事务，在没有提交的时候，产生的日志，记录到Cache中；等到事务提交需要提交的时候，则把日志持久化到磁盘。默认binlog_cache_size大小32K max_heap_table_size = 8M # 定义了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 tmp_table_size = 16M # MySQL的heap（堆积）表缓冲大小。所有联合在一个DML指令内完成，并且大多数联合甚至可以不用临时表即可以完成。 # 大多数临时表是基于内存的(HEAP)表。具有大的记录长度的临时表 (所有列的长度的和)或包含BLOB列的表存储在硬盘上。 # 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。还可以通过设置tmp_table_size选项来增加临时表的大小。也就是说，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 read_buffer_size = 2M # MySQL读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。 # 如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能 read_rnd_buffer_size = 8M # MySQL的随机读缓冲区大小。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 sort_buffer_size = 8M # MySQL执行排序使用的缓冲大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以让MySQL使用索引而不是额外的排序阶段。 # 如果不能，可以尝试增加sort_buffer_size变量的大小 join_buffer_size = 8M # 联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享 thread_cache_size = 8 # 这个值（默认8）表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中， # 如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程， # 增加这个值可以改善系统性能.通过比较Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。(–>表示要调整的值) # 根据物理内存设置规则如下： # 1G —> 8 # 2G —> 16 # 3G —> 32 # 大于3G —> 64 query_cache_size = 8M #MySQL的查询缓冲大小（从4.0.1开始，MySQL提供了查询缓冲机制）使用查询缓冲，MySQL将SELECT语句和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。根据MySQL用户手册，使用查询缓冲最多可以达到238%的效率。 # 通过检查状态值'Qcache_%'，可以知道query_cache_size设置是否合理：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 query_cache_limit = 2M #指定单个查询能够使用的缓冲区大小，默认1M key_buffer_size = 4M #指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大， # 系统将开始换页并且真的变慢了。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为384M或512M。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)。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低 ft_min_word_len = 4 # 分词词汇最小长度，默认4 transaction_isolation = REPEATABLE-READ # MySQL支持4种事务隔离级别，他们分别是： # READ-UNCOMMITTED, READ-COMMITTED, REPEATABLE-READ, SERIALIZABLE. # 如没有指定，MySQL默认采用的是REPEATABLE-READ，ORACLE默认的是READ-COMMITTED log_bin = mysql-bin binlog_format = mixed expire_logs_days = 30 #超过30天的binlog删除 log_error = /data/mysql/mysql-error.log #错误日志路径 slow_query_log = 1 long_query_time = 1 #慢查询时间 超过1秒则为慢查询 slow_query_log_file = /data/mysql/mysql-slow.log performance_schema = 0 explicit_defaults_for_timestamp #lower_case_table_names = 1 #不区分大小写 skip-external-locking #MySQL选项以避免外部锁定。该选项默认开启 default-storage-engine = InnoDB #默认存储引擎 innodb_file_per_table = 1 # InnoDB为独立表空间模式，每个数据库的每个表都会生成一个数据空间 # 独立表空间优点： # 1．每个表都有自已独立的表空间。 # 2．每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中。 # 3．可以实现单表在不同的数据库中移动。 # 4．空间可以回收（除drop table操作处，表空不能自已回收） # 缺点： # 单表增加过大，如超过100G # 结论： # 共享表空间在Insert操作上少有优势。其它都没独立表空间表现好。当启用独立表空间时，请合理调整：innodb_open_files innodb_open_files = 500 # 限制Innodb能打开的表的数据，如果库里的表特别多的情况，请增加这个。这个值默认是300 innodb_buffer_pool_size = 64M # InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据, 不像MyISAM. # 这里你设置越大,你在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少. # 在一个独立使用的数据库服务器上,你可以设置这个变量到服务器物理内存大小的80% # 不要设置过大,否则,由于物理内存的竞争可能导致操作系统的换页颠簸. # 注意在32位系统上你每个进程可能被限制在 2-3.5G 用户层面内存限制, # 所以不要设置的太高. innodb_write_io_threads = 4 innodb_read_io_threads = 4 # innodb使用后台线程处理数据页上的读写 I/O(输入输出)请求,根据你的 CPU 核数来更改,默认是4 # 注:这两个参数不支持动态改变,需要把该参数加入到my.cnf里，修改完后重启MySQL服务,允许值的范围从 1-64 innodb_thread_concurrency = 0 # 默认设置为 0,表示不限制并发数，这里推荐设置为0，更好去发挥CPU多核处理能力，提高并发量 innodb_purge_threads = 1 # InnoDB中的清除操作是一类定期回收无用数据的操作。在之前的几个版本中，清除操作是主线程的一部分，这意味着运行时它可能会堵塞其它的数据库操作。 # 从MySQL5.5.X版本开始，该操作运行于独立的线程中,并支持更多的并发数。用户可通过设置innodb_purge_threads配置参数来选择清除操作是否使用单 # 独线程,默认情况下参数设置为0(不使用单独线程),设置为 1 时表示使用单独的清除线程。建议为1 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 # 0：如果innodb_flush_log_at_trx_commit的值为0,log buffer每秒就会被刷写日志文件到磁盘，提交事务的时候不做任何操作（执行是由mysql的master thread线程来执行的。 # 主线程中每秒会将重做日志缓冲写入磁盘的重做日志文件(REDO LOG)中。不论事务是否已经提交）默认的日志文件是ib_logfile0,ib_logfile1 # 1：当设为默认值1的时候，每次提交事务的时候，都会将log buffer刷写到日志。 # 2：如果设为2,每次提交事务都会写日志，但并不会执行刷的操作。每秒定时会刷到日志文件。要注意的是，并不能保证100%每秒一定都会刷到磁盘，这要取决于进程的调度。 # 每次事务提交的时候将数据写入事务日志，而这里的写入仅是调用了文件系统的写入操作，而文件系统是有 缓存的，所以这个写入并不能保证数据已经写入到物理磁盘 # 默认值1是为了保证完整的ACID。当然，你可以将这个配置项设为1以外的值来换取更高的性能，但是在系统崩溃的时候，你将会丢失1秒的数据。 # 设为0的话，mysqld进程崩溃的时候，就会丢失最后1秒的事务。设为2,只有在操作系统崩溃或者断电的时候才会丢失最后1秒的数据。InnoDB在做恢复的时候会忽略这个值。 # 总结 # 设为1当然是最安全的，但性能页是最差的（相对其他两个参数而言，但不是不能接受）。如果对数据一致性和完整性要求不高，完全可以设为2，如果只最求性能，例如高并发写的日志服务器，设为0来获得更高性能 innodb_log_buffer_size = 2M # 此参数确定些日志文件所用的内存大小，以M为单位。缓冲区更大能提高性能，但意外的故障将会丢失数据。MySQL开发人员建议设置为1－8M之间 innodb_log_file_size = 32M # 此参数确定数据日志文件的大小，更大的设置可以提高性能，但也会增加恢复故障数据库所需的时间 innodb_log_files_in_group = 3 # 为提高性能，MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3 innodb_max_dirty_pages_pct = 90 # innodb主线程刷新缓存池中的数据，使脏数据比例小于90% innodb_lock_wait_timeout = 120 # InnoDB事务在被回滚之前可以等待一个锁定的超时秒数。InnoDB在它自己的锁定表中自动检测事务死锁并且回滚事务。InnoDB用LOCK TABLES语句注意到锁定设置。默认值是50秒 bulk_insert_buffer_size = 8M # 批量插入缓存大小， 这个参数是针对MyISAM存储引擎来说的。适用于在一次性插入100-1000+条记录时， 提高效率。默认值是8M。可以针对数据量的大小，翻倍增加。 myisam_sort_buffer_size = 8M # MyISAM设置恢复表之时使用的缓冲区的尺寸，当在REPAIR TABLE或用CREATE INDEX创建索引或ALTER TABLE过程中排序 MyISAM索引分配的缓冲区 myisam_max_sort_file_size = 10G # 如果临时文件会变得超过索引，不要使用快速排序索引方法来创建一个索引。注释：这个参数以字节的形式给出 myisam_repair_threads = 1 # 如果该值大于1，在Repair by sorting过程中并行创建MyISAM表索引(每个索引在自己的线程内) interactive_timeout = 28800 # 服务器关闭交互式连接前等待活动的秒数。交互式客户端定义为在mysql_real_connect()中使用CLIENT_INTERACTIVE选项的客户端。默认值：28800秒（8小时） wait_timeout = 28800 # 服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数。在线程启动时，根据全局wait_timeout值或全局interactive_timeout值初始化会话wait_timeout值， # 取决于客户端类型(由mysql_real_connect()的连接选项CLIENT_INTERACTIVE定义)。参数默认值：28800秒（8小时） # MySQL服务器所支持的最大连接数是有上限的，因为每个连接的建立都会消耗内存，因此我们希望客户端在连接到MySQL Server处理完相应的操作后， # 应该断开连接并释放占用的内存。如果你的MySQL Server有大量的闲置连接，他们不仅会白白消耗内存，而且如果连接一直在累加而不断开， # 最终肯定会达到MySQL Server的连接上限数，这会报'too many connections'的错误。对于wait_timeout的值设定，应该根据系统的运行情况来判断。 # 在系统运行一段时间后，可以通过show processlist命令查看当前系统的连接状态，如果发现有大量的sleep状态的连接进程，则说明该参数设置的过大， # 可以进行适当的调整小些。要同时设置interactive_timeout和wait_timeout才会生效。 [mysqldump] quick max_allowed_packet = 16M #服务器发送和接受的最大包长度 [myisamchk] key_buffer_size = 8M sort_buffer_size = 8M read_buffer = 4M write_buffer = 4M 上述配置环境都可以通过环境变量查看：show variables like '%sql_mode%';