LAMP环境下，mysql是一台单独的的机器只用来提供数据库服务。如何在web的机器设置数据库的访问路径

MySQL名字的来历

MySQL最初的开发者的意图是用mSQL和他们自己的快速低级例程(ISAM)去连接表格。不管怎样，在经过一些测试后，开发者得出结论：mSQL并没有他们需要的那么快和灵活。这导致了一个使用几乎和mSQL一样的API接口的用于他们的数据库的新的SQL接口的产生，这样，这个API被设计成允许为用于mSQL而写的第三方代码更容易移植到MySQL。

MySQL这个名字是怎么来的已经不清楚了。基本指南和大量的库和工具带有前缀“my”已经有10年以上，而且不管怎样，MySQL AB创始人之一的Monty Widenius的女儿也叫My。这两个到底是哪一个给出了MySQL这个名字至今依然是个迷，包括开发者在内也不知道。

MySQL的海豚标志的名字叫“sakila”，它是由MySQL AB的创始人从用户在“海豚命名”的竞赛中建议的大量的名字表中选出的。获胜的名字是由来自非洲斯威士兰的开源软件开发者Ambrose Twebaze提供。根据Ambrose所说，Sakila来自一种叫SiSwati的斯威士兰方言，也是在Ambrose的家乡乌干达附近的坦桑尼亚的Arusha的一个小镇的名字。

[编辑本段]MySQL的概述

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。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，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是：

[编辑本段]MySQL的特性

1使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性

2支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种 *** 作系统

3为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。

4支持多线程，充分利用CPU资源

5优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度

6既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名

7提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径

8提供用于管理、检查、优化数据库 *** 作的管理工具

9可以处理拥有上千万条记录的大型数据库

[编辑本段]MySQL的应用

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，如规模小、功能有限（MySQL Cluster的功能和效率都相对比较差）等，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。

目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP），即使用Linux作为 *** 作系统，Apache作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是遵循GPL的开放源码软件，因此使用这种方式不用花一分钱就可以建立起一个稳定、免费的网站系统。

[编辑本段]MySQL管理

可以使用命令行工具管理MySQL数据库（命令mysql 和 mysqladmin)，也可以从MySQL的网站下载图形管理工具MySQL Administrator和MySQL Query Browser。

phpMyAdmin是由php写成的MySQL资料库系统管理程式，让管理者可用Web介面管理MySQL资料库。

phpMyBackupPro也是由PHP写成的，可以透过Web介面创建和管理数据库。它可以创建伪cronjobs，可以用来自动在某个时间或周期备份MySQL 数据库。

另外，还有其他的GUI管理工具，例如早先的mysql-front 以及 ems mysql manager,navicat 等等。

[编辑本段]Mysql存储引擎

MyISAM Mysql的默认数据库，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

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

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

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

[编辑本段]Mysql最常见的应用架构

单点(Single)，适合小规模应用

复制(Replication)，适合中小规模应用

集群(Cluster)，适合大规模应用

[编辑本段]mysql历史版本

MySQL公司目前在同时开发两个版本的软件，41版以及50版。41版本的代码已经发布并有望在8个月后公布最终代码。而50版本的最后产品将在6个月后发布。

MySQL41版本中增加了不少新的性能，包括对主键的更高速度的缓存，对子查询的更好的支持，以及应网络约会网站所要求的，基于地理信息的查询。

而其同步开发的50版本则把目标对准了企业用户，对于41版本中的所有新特性，50版本悉数收入囊中，并且独具以下特点：对外键的良好支持；系统自动报错机制以及对存储过程的充分支持。

Mysql现在现已开发出51版本支持视图！

[编辑本段]Mysql中文视频教学

左光华的mysql网络数据库开发教学视频

Mysql60的alpha版于2007年初发布，新版增加了对falcon存储引擎的支持。Falcon是Mysql社区自主开发的引擎，支持ACID特性事务，支持行锁，拥有高性能的并发性。Mysql AB公司想用Falcon替代已经非常流行的InnoDB引擎，因为拥有后者技术的InnoBase已经被竞争对手Oracle所收购。

2008年1月16日，Sun Microsystems宣布收购MySQL AB，出价约10亿美元现金包括期权。

[编辑本段]MySQL的基本命令

[ ]中的内容为可选项

--创建数据库

mysql> create database 数据库名称

--创建表

mysql> create table 表名 (

列的名字（id）类型（int（4））primary key(定义主键) auto_increment（描述 自增）,

……，

）；

--查看所有数据库

mysql> show databases 数据库名称;

--使用某个数据库

mysql> use database 数据库名称;

--查看所使用数据库下所有的表

mysql> show tables;

--显示表的属性结构

mysql> desc 表名;

--选择表中数据的显示

-- 代表选择所有列 ，

mysql> select from 表名 where id=[and name=？] [or name=];

mysql> select id,name from 表名order by 某一列的名称 desc(降序，asc为升序)

--删除表中的数据

mysql> delete from table where id=？[or name= (and name=)];

--删除表

mysql> drop table;

--删除数据库

mysql> drop database;

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

注：[1]索引不是万能的！索引可以加快数据检索 *** 作，但会使数据修改 *** 作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个DELAY_KEY_WRITE项。这个选项的作用是暂时制止 MySQL在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE选项的作用将非常明显。[2]另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但MySQL把同一个数据表里的索引总数限制为16个。

1 InnoDB数据表的索引

与MyISAM数据表相比，在 InnoDB数据表上，索引对InnoDB数据表的重要性要在得多。在InnoDB数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。"数据行级锁定"的意思是指在事务 *** 作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到(但不限于)SELECTLOCK IN SHARE MODE、SELECTFOR UPDATE命令以及INSERT、UPDATE和DELETE命令。

出于效率方面的考虑，InnoDB数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。

2 限制

如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHERE coloum != )，MySQL将无法使用索引。

类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHERE DAY(column) = )，MySQL也将无法使用索引。

在JOIN *** 作中(需要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

如果WHERE子句的查询条件里使用比较 *** 作符LIKE和REGEXP，MySQL 只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是LIKE 'abc%'，MySQL将使用索引；如果查询条件是LIKE '%abc'，MySQL将不使用索引。

在ORDER BY *** 作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快ORDER BY方面也没什么作用)

如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如"0/1"或"Y/N"等值，就没有必要为它创建一个索引。

普通索引、唯一索引和主索引

1 普通索引

普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件(WHERE column = )或排序条件(ORDER BY column)中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。

2 唯一索引

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个"员工个人资料"数据表里可能出现两次或更多次。

如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率；二是 MySQL会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了；如果是，MySQL将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。

3 主索引

在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的"主索引"。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE。

4 外键索引

如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。

5 复合索引

索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询 *** 作只需要用到columnA数据列上的一个索引，就可以使用复合索引INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX(A, B, C)可以当做A或(A, B)的索引来使用，但不能当做B、C或(B, C)的索引来使用。

6 索引的长度

在为CHAR和VARCHAR类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数(这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数)。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。

在为BLOB和TEXT类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制；MySQL所允许的最大索引jlkjljkjlj全文索引

文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索 *** 作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。

这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询 *** 作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：

ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2)

有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：

SELECT FROM tablename

WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST('word1', 'word2', 'word3')

上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。

注解：InnoDB数据表不支持全文索引。

查询和索引的优化

只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快--不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。

在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从EXPLAIN SELECT命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的SELECT命令加一个EXPLAIN关键字作为前缀而已。有了这个关键字，MySQL将不是去执行那条SELECT命令，而是去对它进行分析。MySQL将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引(如果有的话)等信息列出来。

在EXPLAIN命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系(JOIN)。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是system，然后依次是const、eq_ref、ref、range、index和All(All的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍--这种情况往往可以用一索引来避免)。

possible_keys数据列给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。key数据列是MySQL实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在key_len数据列里给出。比如说，对于一个INTEGER数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在key_len数据列里还可以看到MySQL具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len数据列里的值越小越好(意思是更快)。

ref数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row数据列是MySQL在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row数据列里的所有数字的乘积可以让我们大致了解这个查询需要处理多少组合。

最后，extra数据列提供了与JOIN *** 作有关的更多信息，比如说，如果MySQL在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在extra列看到using temporary字样

[编辑本段]安装MySQL时候的注意事项

1、如果您是用MySQL+Apache，使用的又是FreeBSD网路 *** 作系统的话，安装时候你应按注意到FreeBSD的版本问题，在FreeBSD的30以下版本来说，MySQL Source内含的MIT-pthread运行是正常的，但在这版本以上，你必须使用native threads,也就是加入一个with-named-thread-libs=-lc_r的选项。

2、如果您在COMPILE过程中出了问题，请先检查你的gcc版本是否在281版本以上，gmake版本是否在375以上。

3、如果不是版本的问题，那可能是你的内存不足，请使用/configure -- with-low-memory来加入。

4、如果您要重新做你的configure，那么你可以键入rm configcache和make clean来清除记录。

5、我们一般把MySQL安装在/usr/local目录下，这是缺省值，您也可以按照你的需要设定你所安装的目录。

为了能最小化磁盘I/O MyISAM 存储引擎采用了很多数据库系统使用的一种策略 它采用一种机制将最经常访问的表保存在内存区块中

对索引区块来说 它维护着一个叫索引缓存(索引缓冲)的结构体 这个结构体中放著许多那些最常使用的索引区块的缓冲区块 对数据区块来说 MySQL没有使用特定的缓存 它依靠 *** 作系统的本地文件系统缓存

本章首先描述了 MyISAM 索引缓存的基本 *** 作 然后讨论在MySQL 中所做的改进 它提高了索引缓存性能 同时能更好地控制缓存 *** 作

线程之间不再是串行地访问索引缓存 多个线程可以并行地访问索引缓存 可以设置多个索引缓存 同时也能指定数据表索引到特定的缓存中

索引缓存机制对 ISAM 表同样适用 不过 这种有效性正在减弱 自从MySQL 开始 MyISAM 表类型引进之后 ISAM 就不再建议使用了 MySQL 更是延续了这个趋势 ISAM 类型默认被禁用了

可以通过系统变量 key_buffer_size 来控制索引缓存区块的大小 如果这个值大小为 那么就不使用缓存 当这个值小得于不足以分配区块缓冲的最小数量( )时 也不会使用缓存

当索引缓存无法 *** 作时 索引文件就只通过 *** 作系统提供的本地文件系统缓冲来访问(换言之 表索引区块采用的访问策略和数据区块的一致)

一个索引区块在 MyISAM 索引文件中是一个连续访问的单元 通常这个索引区块的大小和B树索引节点大小一样(索引在磁盘中是以B树结构来表示的 这个树的底部时叶子节点 叶子节点之上则是非叶子节点)

在索引缓存结构中所有的区块大小都是一样的 这个值可能等于 大于 或小于表的索引区块大小 通常这两个值是不一样的

当必须访问来自任何表的索引区块时 服务器首先检查在索引缓存中是否有可用的缓冲区块 如果有 服务器就访问缓存中的数据 而非磁盘 就是说 它直接存取缓存 而不是存取磁盘 否则 服务器选择一个(多个)包含其它不同表索引区块的缓存缓冲区块 将它的内容替换成请求表的索引区块的拷贝 一旦新的索引区块在缓存中了 索引数据就可以存取了

当发生被选中要替换的区块内容修改了的情况时 这个区块就被认为 脏 了 那么 在替换之前 它的内容就必须先刷新到它指向的标索引

通常服务器遵循LRU(最近最少使用)策略 当要选择替换的区块时 它选择最近最少使用的索引区块 为了想要让选择变得更容易 索引缓存模块会维护一个包含所有使用区块特别的队列(LRU链) 当一个区块被访问了 就把它放到队列的最后位置 当区块要被替换时 在队列开始位置的区块就是最近最少使用的 它就是第一候选删除对象

共享访问索引缓存

在MySQL 以前 访问索引缓存是串行的 两个线程不能并行地访问索引缓存缓冲 服务器处理一个访问索引区块的请求只能等它之前的请求处理完 结果 新的请求所需的索引区块就不在任何索引缓存环冲区块中 因为其他线程把包含这个索引区块的缓冲给更新了

从MySQL 开始 服务器支持共享方式访问索引缓存

没有正在被更新的缓冲可以被多个线程访问

缓冲正被更新时 需要使用这个缓冲的线程只能等到更新完成之后

多个线程可以初始化需要替换缓存区块的请求 只要它们不干扰别的线程(也就是 它们请求不同的索引区块 因此不同的缓存区块被替换)

共享方式访问索引缓存令服务器明显改善了吞吐量

多重索引缓存

共享访问索引缓存改善了性能 却不能完全消除线程间的冲突 它们仍然争抢控制管理存取索引缓存缓冲的结构 为了更进一步减少索引缓存存取冲突 MySQL 提供了多重索引缓存特性 这能将不同的表索引指定到不同的索引缓存

当有多个索引缓存 服务器在处理指定的 MyISAM 表查询时必须知道该使用哪个 默认地 所有的 MyISAM 表索引都缓存在默认的索引缓存中 想要指定到特定的缓存中 可以使用 CACHE INDEX 语句

如下语句所示 指定表的索 t t 和 t 引缓存到名为 hot_cache 的缓存中

mysql> CACHE INDEX t  t  t  IN hot_cache; + + + + + | Table | Op | Msg_type | Msg_text | + + + + + | test t  | assign_to_keycache | status | OK | | test t  | assign_to_keycache | status | OK | | test t  | assign_to_keycache | status | OK | + + + + +

注意 如果服务器编译支持存 ISAM 储引擎了 那么 ISAM 表也使用索引缓存机制 不过 ISAM 表索引只能使用默认的索引缓存而不能自定义

CACHE INDEX 语句中用到的索引缓存是根据用 SET GLOBAL 语句的参数设定的值或者服务器启动参数指定的值创建的 如下 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;想要删除索引缓存 只需设置它的大小为 mysql> SET GLOBAL keycache key_buffer_size= ;索引缓存变量是一个结构体变量 由名字和组件构成 例如 keycache key_buffer_size keycache 就是缓存名 key_buffer_size 是缓存组件 默认地 表索引在服务器启动时指定到主(默认的)索引缓存中 当一个索引缓存被删掉后 指定到这个缓存的所有索引都被重新指向到了默认索引缓存中去 对一个繁忙的系统来说 我们建议以下三条策略来使用索引缓存 热缓存占用 %的总缓存空间 用于繁重搜索但很少更新的表 冷缓存占用 %的总缓存空间 用于中等强度更新的表 如临时表 冷缓存占用 %的总缓存空间 作为默认的缓存 用于所有其他表 使用三个缓存的一个原因是好处在于 存取一个缓存结构时不会阻止对其他缓存的访问 访问一个表索引的查询不会跟指定到其他缓存的查询竞争 性能提高还表现在以下几点原因 热缓存只用于检索记录 因此它的内容总是不需要变化 所以 无论什么时候一个索引区块需要从磁盘中引入 被选中要替换的缓存区块的内容总是要先被刷新 索引被指向热缓存中后 如果没有需要扫描全部索引的查询 那么对应到B树中非叶子节点的索引区块极可能还保留在缓存中 在临时表里必须频繁执行一个更新 *** 作是相当快的 如果要被更新的节点已经在缓存中了 它无需先从磁盘中读取出来 当临时表的索引大小和冷缓存大小一样时 那么在需要更新一个节点时它已经在缓存中存在的几率是相当高的

中点插入策略

默认地 MySQL 的索引缓存管理系统采用LRU策略来选择要被清除的缓存区块 不过它也支持更完善的方法 叫做 中点插入策略

使用中点插入策略时 LRU链就被分割成两半 一个热子链 一个温子链 两半分割的点不是固定的 不过缓存管理系统会注意不让温子链部分 太短 总是至少包括全部缓存区块的 key_cache_division_limit 比率 key_cache_division_limit 是缓存结构体变量的组件部分 因此它是每个缓存都可以设置这个参数值

当一个索引区块从表中读入缓存时 它首先放在温子链的末尾 当达到一定的点击率(访问这个区块)后 它就提升到热子链中去 目前 要提升一个区块的点击率( )对每个区块来说都是一样的 将来 我们会让点击率依靠B树中对应的索引区块节点的级别 包含非叶子节点的索引区块所要求的提升点击率就低一点 包含叶子节点的B索引树的区块的值就高点

提升起来的区块首先放在热子链的末尾 这个区块在热子链内一直循环 如果这个区块在该子链开头位置停留时间足够长了 它就会被降级回温子链 这个时间是由索引缓存结构体变量的组件 key_cache_age_threshold 值来决定的

这个阀值是这么描述的 一个索引缓存包含了 N 个区块 热子链开头的区块在低于 Nkey_cache_age_threshold/ 次访问后就被移动到温子链的开头位置 它又首先成为被删除的候选对象 因为要被替换的区块还是从温子链的开头位置开始的

中点插入策略就能在缓存中总能保持更有价值的区块 如果更喜欢采用LRU策略 只需让 key_cache_division_limit 的值低于默认值

中点插入策略能帮助改善在执行需要有效扫描索引 它会将所有对应到B树中高级别的有价值的节点推出的查询时的性能 为了避免这样 就必须设定 key_cache_division_limit 远远低于 以采用中点插入策略 则在扫描索引 *** 作时那些有价值的频繁点击的节点就会保留在热子链中了

索引预载入

如果索引缓存中有足够的区块用来保存全部索引 或者至少足够保存全部非叶子节点 那么在使用前就载入索引缓存就很有意义了 将索引区块以十分有效的方法预载入索引缓存缓冲 从磁盘中顺序地读取索引区块

没有预载入 查询所需的索引区块仍然需要被放到缓存中去 虽然索引区块要保留在缓存中 因为有足够的缓冲 它们可以从磁盘中随机读取到 而非顺序地

想要预载入缓存 可以使用 LOAD INDEX INTO CACHE 语句 如下语句预载入了表 t 和 t 的索引节点(区块)

mysql> LOAD INDEX INTO CACHE t  t  IGNORE LEAVES; + + + + + | Table | Op | Msg_type | Msg_text | + + + + + | test t  | preload_keys | status | OK | | test t  | preload_keys | status | OK | + + + + +

增加修饰语 IGNORE LEAVES 就只预载入非叶子节点的索引区块 因此 上述语句加载了 t 的全部索引区块 但是只加载 t 的非叶子节点区块

如果使用 CACHE INDEX 语句将索引指向一个索引缓存 将索引区块预先放到那个缓存中去 否则 索引区块只会加载到默认的缓存中去

索引缓存大小

MySQL 引进了对每个索引缓存的新变量 key_cache_block_size 这个变量可以指定每个索引缓存的区块大小 用它就可以来调整索引文件I/O *** 作的性能

当读缓冲的大小和本地 *** 作系统的I/O缓冲大小一样时 就达到了I/O *** 作的最高性能了 但是设置索引节点的大小和I/O缓冲大小一样未必能达到最好的总体性能 读比较大的叶子节点时 服务器会读进来很多不必要的数据 这大大阻碍了读其他叶子节点

目前 还不能控制数据表的索引区块大小 这个大小在服务器创建索引文件 ` MYI 时已经设定好了 它根据数据表的索引大小的定义而定 在很多时候 它设置成和I/O缓冲大小一样 在将来 可以改变它的值 并且会全面采用变量 key_cache_block_size

重建索引缓存

索引缓存可以通过修改其参数值在任何时候重建它 例如

mysql> SET GLOBAL cold_cache key_buffer_size= ;

如果设定索引缓存的结构体变量组件变量 key_buffer_size 或 key_cache_block_size 任何一个的值和它当前的值不一样 服务器就会清空原来的缓存 在新的变量值基础上重建缓存 如果缓存中有任何的 脏 索引块 服务器会先把它们保存起来然后才重建缓存 重新设定其他的索引缓存变量并不会重建缓存

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/16615

1关于索引优化

建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。

SQL

Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database

Maintenance

Plan

Wizard

，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引或者DBCC

INDEXDEFRAG所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。

2

改善硬件（双CPU，Raid

5，增加内存）

tempdb这个临时数据库，它对性能的影响较大。tempdb和其他数据库一样可以增大，可以缩小。当数据文件需要增长的时候，通常不能保持剩余部分的连续性。这时文件就会产生碎片，这种碎片会造成性能下降。这种碎片属于外来性碎片。要阻止在tempdb中产生外来性碎片，必须保证有足够的硬盘空间。一般将tempdb的容量放到平均使用容量。而你也应该允许tempdb自动增长，比如你有个一个超大的join *** 作，它建立了一个超过tempdb容量的时候，该查询将失败。你还要设置一个合理的单位增长量。因为如果你设得太小，将会产生许多外来性碎片，反而会占用更多资源。sqlserver调优最有效的做法之一，就是把争夺资源的 *** 作独立出去。tempdb就是一个需要独立出去的部分而tempdb和其他系统库一样是公用的，是存取最可能频繁的库，所有处理临时表、子查询、GROUP

BY、排序、DISTINCT、连接等等。它最适合放到一个具有快速读写能力的设备上。比如RAID0卷或RAID0+1卷上。

查询语句一定要使用存储过程；

3、查询尽量使用TOP子句

4将表按一定的约束分成子表,(如按分类)创建约束,在用Like

时,先用分类

and

like

,

应该可能解决问题

而且效果立秆见影!(你要确定SQL会认识你建的分区视图)我一个表有上百万的记录(700兆),用分区视图后,查询速度基本跟10万行一样

如果还是太慢,还可以考滤分布式分区视图!这总可以解决问题了吧!

关键在于你能否把大表按某种约束分解成子表

以上就是关于LAMP环境下，mysql是一台单独的的机器只用来提供数据库服务。如何在web的机器设置数据库的访问路径全部的内容，包括:LAMP环境下，mysql是一台单独的的机器只用来提供数据库服务。如何在web的机器设置数据库的访问路径、MySQL数据库优化（七）、如何提高SQL Server大数据条件下的查询速度等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！