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1、MySQL性能优化全攻略－相关数据库命令>> 我们要讨论的是数据库性能优化的另一方面，即运用数据库服务器内建的工具辅助性能分析和优化。 ▲SHOySQL处理复杂连接的过程也很有用。 下面这个例子显示了如何用EXPLAIN提供的信息逐步地优化连接查询。（本例来自MySQL文档，见/E/X/EXPLAIN.html。原文写到这里似乎有点潦草了事，特加上此例。） 假定用EXPLAIN分析的SELECT命令如下所示： EXPLAINSELECTtt.TicketNumber,tt.TimeIn, tt.ProjectReference,tt.EstimatedShipDa
2、te, tt.ActualShipDate,tt.ClientID, tt.ServiceCodes,tt.RepetitiveID, tt.CurrentProcess,tt.CurrentDPPerson, tt.RecordVolume,tt.DPPrinted,et.COUNTRY, et_1.COUNTRY,do.CUSTNAME FROMtt,et,etASet_1,do PLOYID ANDtt.AssignedPC=et_1.EMPLOYID ANDtt.ClientID=do.CUSTNMBR; SELECT命令中出现的表定义如下： ※
3、表定义 表列列类型 ttActualPCCHAR(10) ttAssignedPCCHAR(10) ttClientIDCHAR(10) etEMPLOYIDCHAR(15) doCUSTNMBRCHAR(15) ※索引 表索引 ttActualPC ttAssignedPC ttClientID etEMPLOYID(主键) doCUSTNMBR(主键) ※tt.ActualPC值分布不均匀 在进行任何优化之前，EXPLAIN对SELECT执行分析的结果如下： tabletypepossible_keyskeykey_lenrefroap
4、:35) 每一个表的type都是ALL，它表明MySQL为每一个表进行了完全连接！这个操作是相当耗时的，因为待处理行的数量达到每一个表行数的乘积！即，这里的总处理行数为74*2135*74*3872=45,268,558,720。 这里的问题之一在于，如果数据库列的声明不同，MySQL（还）不能有效地运用列的索引。在这个问题上，VARCHAR和CHAR是一样的，除非它们声明的长度不同。由于tt.ActualPC声明为CHAR(10)，而et.EMPLOYID声明为CHAR(15)，因此这里存在列长度不匹配问题。 为了解决这两个列的长度不匹配问题，用ALTERTABLE命
5、令把ActualPC列从10个字符扩展到15字符，如下所示： mysql>ALTERTABLEttMODIFYActualPCVARCHAR(15); 现在tt.ActualPC和et.EMPLOYID都是VARCHAR(15)了，执行EXPLAIN进行分析得到的结果如下所示： tabletypepossible_keyskeykey_lenrefroap:1) et_1ALLPRIMARYNULLNULLNULL74 rangecheckedforeachrecord(keymap:1) eteq_refPRIMARYPRIMARY15tt.Actua
6、lPC1 这还算不上完美，但已经好多了（行数的乘积现在少了一个系数74）。现在这个SQL命令执行大概需要数秒钟时间。 为了避免tt.AssignedPC=et_1.EMPLOYID以及tt.ClientID=do.CUSTNMBR比较中的列长12下一页>>>>这篇文章来自..，。度不匹配，我们可以进行如下改动： mysql>ALTERTABLEttMODIFYAssignedPCVARCHAR(15), MODIFYClientIDVARCHAR(15); 现在EXPLAIN显示的结果如下： tabletypepossible_keyskeykey_le
7、nrefroyisamchk--analyzePATH_TO_MYSQL_DATABASE/tt shell>mysqladminrefresh 现在这个连接操作已经非常理想，EXPLAIN分析的结果如下： tabletypepossible_keyskeykey_lenrefroARYPRIMARY15tt.ActualPC1 et_1eq_refPRIMARYPRIMARY15tt.AssignedPC1 doeq_refPRIMARYPRIMARY15tt.ClientID1
