怎么查看mysql数据库中的表是否损坏

可以使用语句检查表。如果结果的msg_text部分是好的，那么你的表是健康的。反之，则表明mysql数据库中的表有损坏。另外有些厉害的高手一额可以通过运行脚本来检测。

MyISAM 表可以采用以下方法进行修复 ：使用 reapair table 或myisamchk 来修复。如果修复无效，采用备份恢复表。

阶段1 ：检查你的表

如果你有很多时间，运行myisamchk *.MYI 或myisamchk -e *.MYI 。使用-s （沉默）选项禁止不必要的信息。如果mysqld 服务器处于宕机状态，应使用--update-state 选项来告诉myisamchk 将表标记为' 检查过的' 。

你必须只修复那些myisamchk 报告有错误的表。对这样的表，继续到阶段2 。如果在检查时，你得到奇怪的错误( 例如out of memory 错误) ，或如果myisamchk 崩溃，到阶段3 。

阶段2 ：简单安全的修复

注释：如果想更快地进行修复，当运行myisamchk 时，你应将sort_buffer_size 和Key_buffer_size 变量的值设置为可用内存的大约25% 。

首先，试试myisamchk -r -q tbl_name(-r -q 意味着“ 快速恢复模式”) 。这将试图不接触数据文件来修复索引文件。如果数据文件包含它应有的一切内容和指向数据文件内正确地点的删除连接，这应该管用并且表可被修复。开始修复下一张表。否则，执行下列过程：

在继续前对数据文件进行备份。使用myisamchk -r tbl_name(-r 意味着“ 恢复模式”) 。这将从数据文件中删除不正确的记录和已被删除的记录并重建索引文件。

如果前面的步骤失败，使用myisamchk --safe-recover tbl_name 。安全恢复模式使用一个老的恢复方法，处理常规恢复模式不行的少数情况( 但是更慢) 。如果在修复时，你得到奇怪的错误( 例如out of memory 错误) ，或如果myisamchk 崩溃，到阶段3 。

阶段3 ：困难的修复

只有在索引文件的第一个16K 块被破坏，或包含不正确的信息，或如果索引文件丢失，你才应该到这个阶段。在这种情况下，需要创建一个新的索引文件。按如下步骤 *** 做：

把数据文件移到安全的地方。使用表描述文件创建新的( 空) 数据文件和索引文件：

shell>mysql db_name

mysql>SET AUTOCOMMIT=1

mysql>TRUNCATE TABLE tbl_name

mysql>quit

如果你的MySQL 版本没有TRUNCATE TABLE ，则使用DELETE FROM tbl_name 。将老的数据文件拷贝到新创建的数据文件之中。回到阶段2 。现在myisamchk -r -q 应该工作了。你还可以使用REPAIR TABLE tbl_name USE_FRM ，将自动执行整个程序。

阶段4 ：非常困难的修复

只有.frm 描述文件也破坏了，你才应该到达这个阶段。这应该从未发生过，因为在表被创建以后，描述文件就不再改变了。

从一个备份恢复描述文件然后回到阶段3 。你也可以恢复索引文件然后回到阶段2 。对后者，你应该用myisamchk -r 启动。

如果你没有进行备份但是确切地知道表是怎样创建的，在另一个数据库中创建表的一个拷贝。删除新的数据文件，然后从其他数据库将描述文件和索引文件移到破坏的数据库中。这样提供了新的描述和索引文件，但是让.MYD 数据文件独自留下来了。回到阶段2并且尝试重建索引文件。

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

对查询中经常作为查询条件的字段增加索引，比如说

select * from table1 where name like 'xxx' and create_time > '2013-06-01'

这里就可以为name 和 create_time分别创建索引；

ALTER TABLE table1 ADD INDEX `ind_CreateTime` (`create_time`)

ALTER TABLE table1 ADD INDEX `ind_name` (`name`)

2. 优化导致慢查询的SQL语句。可以将一条查询分解为多条小范围的查询，将结果union在一起。尽量减少在where 条件中使用 like or between等运算符

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