mysql事务对查询有没有影响

您好，MySQL事务对查询有着重要的影响。MySQL事务是一种数据库技术，它可以保证一组SQL语句在执行过程中的原子性，即要么全部执行，要么全部不执行。这意味着，当您使用MySQL事务时，您可以确保您的查询不会被中断，从而保证查询的完整性和一致性。MySQL事务还可以帮助您控制数据库的可用性，确保您的查询不会被其他用户的 *** 作所干扰。此外，MySQL事务还可以帮助您控制数据库的安全性，确保您的查询不会被未经授权的用户访问。总之，MySQL事务对查询有着重要的影响，它可以帮助您更好地控制数据库的可用性、一致性和安全性。

MYSQL一般使用数据库所在磁盘建立临时文件，修改数据库文件夹的方法：

关闭MYSQL，移动数据库文件夹到新的磁盘，修改MYINI或者MYCNF文件，重新启动MYSQL服务。

优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：

1、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。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)。

MySQL从41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。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。

MySQL从40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。

4、事务。

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 *** 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 *** 作成功，要么都失败。

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。

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。

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。

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。

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

1、纵向分表

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

2、横向分表

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

MySQL分表和分区有什么联系呢？

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

1、分表

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

2、分库

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

3、即分表又分库

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

<php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2members{$i} LIKE db1members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

>

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/创建临时表/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/这是个颇为经典的语句哈/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

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我觉得至少有2这种解决方法：

1修改datarecord的入库机制

既然datarecord里面有大量的数据，但是你需要的是统计出来每个Id的Value最大值，根据这一点

你在向datarecord存入数据时就应该先比较一下，只把比比某个ID的最大的value更大的数存到数据库里，

这种 *** 作其实非常简单，这样的话在datarecord里面存的数据都是截止当前每个ID的最大的value，使用的时候直接使用了，但是你要把每个ID最大的value

写入，然后要把较小的那个给删掉，这样的话，在写入数据时都要查询会影响到入库的性能。

这种机制再向前推进一步，就是在内存里维持一个MAP，名为DatarecordMap,然后再创建一个class,用datarecord表的各个字段值作为属性，

用key=ID,value=Object(Time,value,Quality),

每当有一个新的数据要存入这个MAP时，比较一下，总是把每个ID,最大的value存入MAP,这样比存入如数据库的读写性能高多了

其实你总的ID才1250个,并不算大放内存里处理效率会高很多

这种方法最大的优点是只在内存中保留每个ID最大的value值(其实是整个记录)

因此实际需要的内存并不大

代码：

public class Datarecord {

private int id;

private Date time;

private int Value;

private int Quality=0;

public Datarecord(int id,Date time,int Value){

thisid = id;

thistime =time;

thisValue =Value;

}

<此处掠去set get方法>

}

import javautilDate;

import javautilHashMap;

import javautilMap;

import javautilRandom;

public class SaveRecord {

/

@param args

/

public static void main(String[] args) {

Map<Integer,Datarecord> DatarecordMap = new HashMap<Integer,Datarecord>();

Datarecord data =null;

Random rand = new Random();

int id,value;

int number=100000;

long t1 = SystemcurrentTimeMillis();

for(int i=1;i<=number;i++){

//randnextInt(MAX - MIN + 1) + MIN

//模拟产生id,范围1 -- 5

id = randnextInt(10) + 1;

//模拟产生value，范围1 --- 10000

value = randnextInt(100000) + 1;

//Systemoutprintln("id:"+id + " value:"+value);

if (DatarecordMapcontainsKey(id)){

data = DatarecordMapget(id);

//判断DatarecordMap 里面当前id对应的value是否被新的value小，如果小直接把这个小的覆盖掉

if (datagetValue()<value){

data = new Datarecord(id,new Date(),value);

DatarecordMapput(id, data);

}

}else{

data = new Datarecord(id,new Date(),value);

DatarecordMapput(id, data);

}

}

long t2 = SystemcurrentTimeMillis();

Systemoutprintln("产生"+number+"个数据,用时:"+(t2-t1)+"ms");

Systemoutprintln("输出每个id 的最大VALUE值========================");

long t3 = SystemcurrentTimeMillis();

for(Integer key:DatarecordMapkeySet()){

Systemoutprintln("id:"+key + " value:"+DatarecordMapget(key)getValue());

}

long t4 = SystemcurrentTimeMillis();

Systemoutprintln("用时:"+(t4-t3)+"ms");

}

测试结果：

产生100000个数据,用时:26ms

输出每个id 的最大VALUE值========================

id:1 value:99995

id:2 value:99996

id:3 value:99994

id:4 value:99996

id:5 value:99992

id:6 value:99996

id:7 value:99993

id:8 value:99993

id:9 value:99990

id:10 value:99977

用时:1ms

上面的代码模拟产生了100000个数据，用时26ms，数据库无论如何不到这样的性能，在第2个循环中输出每个ID的最大值，用时1ms,你在实际的应用中

可以把这个输出结果先生成一个数据文件，然后用mysql的load命令导入，时间会在不会大于1秒，其实每个ID的最大值汇总在一起并不多，在你的应用中有

1250个，用load命令导入的话，1秒不到就轻松搞定

2优化数据库

其实写了上面的方法，我已经不想写这个了，这个无论咋优化都打不到第一种方法的性能

如果你觉得第一种方法datarecord表似乎已经没用了，但是又需要要把数据持久化到datarecord表里，可以定时把DatarecordMap表的数据取出，全部写到datarecord表里

但是要先清空这个表的数据，这样的话在某个周期内，datarecord表的数据总是每个ID的最大值

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