mysql在Win7下寫入速度慢怎么解決

更改mysql配置如下：

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# Uncomment the following if you are using InnoDB tables

#innodb_data_home_dir = /var/lib/mysql/

innodb_data_file_path = ibdata1:50M:autoextend

#innodb_log_group_home_dir = /var/lib/mysql/

#innodb_log_arch_dir = /var/lib/mysql/

# You can set .._buffer_pool_size up to 50 - 80 %

# of RAM but beware of setting memory usage too high

innodb_buffer_pool_size = 256M

innodb_additional_mem_pool_size = 10M

# Set .._log_file_size to 25 % of buffer pool size

#innodb_log_file_size = 128M

innodb_log_buffer_size = 8M

#innodb_flush_log_at_trx_commit = 1

#innodb_lock_wait_timeout = 50

innodb_support_xa=off

用mysql-connector-odbc-5[1].1.5-win32.msi這個(gè)驅(qū)動(dòng)程序

哥們，你建主鍵了沒？

排除了以上問題，還慢，就看看你的連接了，如果是自己寫的，那么建議你找個(gè)別人寫好的連接類試試。有時(shí)候代碼沒問題，db沒問題，那么只有時(shí)連接的問題了。

如何解決mysql讀寫效率

1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

3.應(yīng)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(jìn)行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)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(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來說，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí)間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

把很多TXT文件內(nèi)容寫入MYSQL數(shù)據(jù)庫，有一億條數(shù)據(jù)，如何提高寫入效率？求高手賜教修改如下代碼

非root用戶運(yùn)行MySQL，當(dāng)MySQL配置比較高時(shí)，MySQL運(yùn)行中生效的參數(shù)值與配置的值不一樣,所以具體分析一下MySQL是怎么調(diào)整這些參數(shù)值的。?這篇文章的目的是為了說明在系統(tǒng)資源不夠的情況下，MySQL 是怎么調(diào)整者三個(gè)參數(shù)的。說明此文涉及到三個(gè)參數(shù)open_files_limit、?max_connections、?table_open_cache。與這三個(gè)參數(shù)相關(guān)的系統(tǒng)資源是打開文件數(shù)限制，即文件描述符（fd）限制。系統(tǒng)參數(shù)與文件描述符的關(guān)系?-?max_connection??fd?: 每一個(gè)MySQL connection ? ? ?都需要一個(gè)文件描述符；-?table_open_cache??fd?打開一張表至少需要一個(gè) ? ? ?文件描述符，如打開MyISAM需要兩個(gè)fd?；- 系統(tǒng)最大打開文件數(shù)可以通過?ulimit -n查看。MySQL調(diào)整參數(shù)的方式

根據(jù)配置（三個(gè)參數(shù)的配置值或默認(rèn)值）計(jì)算?request_open_files（需要的文件描述符）；

2.獲取有效的系統(tǒng)的限制值effective_open_files；? 3.根據(jù)effective_open_files調(diào)整request_open_files；? 4.根據(jù)調(diào)整后的request_open_files,計(jì)算實(shí)際生效的參數(shù)值（show variables?可查看參數(shù)值）。計(jì)算request_open_filesrequest_open_files有三個(gè)計(jì)算公式：1. ??? ?// 最大連接數(shù)+同時(shí)打開的表的最大數(shù)量+其他（各種日志等等）2. ? ? limit_1= max_connections+table_cache_size * 2 + 10;3.? ?4.???? ?//假設(shè)平均每個(gè)連接打開的表的數(shù)量（2-4）5. ? ? ?//源碼中是這么寫的：6. ? ? ?//We are trying to allocate no less than?7. ? ???// max_connections*5 file handles8. ? ? ?limit_2= max_connections * 5;9.? ?10. ? ?//mysql 默認(rèn)的默認(rèn)是500011. ? ?limit_3= open_files_limit ? open_files_limit : 5000;12. ?13. ? ? 所以open_files_limit期待的最低14. ? ? request_open_files= max(limit_1,limit_2,limit_3);計(jì)算effective_open_files:MySQL 的思路：

在有限值的的范圍內(nèi)MySQL?盡量將effective_open_files的值設(shè)大。

修正request_open_files

requested_open_files= min(effective_open_files,?request_open_files)

重新計(jì)算參數(shù)值

修正open_files_limit

open_files_limit?=?effective_open_files

修正max_connections

max_connections?根據(jù)?request_open_files?來做修正。1.? limit = requested_open_files - 10 - TABLE_OPEN_CACHE_MIN * 2;

如果配置的max_connections值大于limit，則將max_connections?的值修正為limit

其他情況下?max_connections?保留配置值

修正table_cache_size

table_cache_size?會(huì)根據(jù)?request_open_files?來做修正1. ??// mysql table_cache_size 最小值，4002. ? limit1 = TABLE_OPEN_CACHE_MIN3. ??// 根據(jù) requested_open_files 計(jì)算4. ? limit2 = (requested_open_files - 10 - max_connections) / 25. ? limit = max(limit1,limt2);

如果配置的table_cache_size?值大于limit，則將?table_cache_size?的值修正為limit

其他情況下table_cache_size?保留配置值

舉例

以下用例在非 root 用戶下運(yùn)行

參數(shù)設(shè)置：

//mysql

max_connections = 500

table_open_cache = 999

//ulimit -n

1500

生效的值：

open_files_limit = 1500? ?max_connections = min[(1500 - 10 - 800),500] = 500

table_open_cache = ( 1500 - 10 - 500) / 2 =495

MYSQl 的寫入效率不夠的時(shí)候如何解決

手段1:、使用InnoDB的表引擎，并且有一個(gè)自增列做主鍵

手段2、減少表上索引數(shù)目

手段3、開啟事務(wù)，批量寫入后一次性提交

手段4、主從分離

名稱欄目：mysql寫入效率怎么辦,mysql每秒寫入量
網(wǎng)站鏈接：http://m.rwnh.cn/article12/dscoigc.html

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