优化 MySQL 意向锁策略：提高数据库性能的实用指南 (优化mysql的方法)

优化 MySQL 意向锁策略：提高数据库性能的实用指南引言在 MySQL 数据库系统中，意向锁是并发控制机制的关键部分。它通过为对表执行的操作设置意向锁来协调多个事务。虽然意向锁对于防止数据完整性问题至关重要，但如果不加以优化，它们可能会导致性能问题。在本文中，我们将详细探讨意向锁策略，并提供实用指南以优化它们以提高数据库性能。意向锁概述意向锁表示事务对表的意图。有两种类型的意向锁：共享意向锁 (IS)：表示事务打算读取表。排他意向锁 (IX)：表示事务打算修改表。当事务尝试访问表时，它会根据其操作设置意向锁。例如，当事务执行 SELECT 语句时，它会设置共享意向锁。当事务执行 UPDATE 或 INSERT 语句时，它会设置排他意向锁。意向锁竞争在高并发环境中，多个事务可能同时尝试访问同一表。如果这些事务具有冲突的意向锁，就会发生意向锁竞争。例如，如果一个事务已对表设置共享意向锁，而另一个事务尝试设置排他意向锁，则会发生意向锁竞争。意向锁竞争可能导致事务等待，从而降低数据库性能。为了缓解这种情况，MySQL 使用了意向锁升级策略。意向锁升级策略MySQL 的意向锁升级策略规定，当事务将共享意向锁升级为排他意向锁时，它必须等待其他会话释放其共享意向锁。此策略可确保对表具有排他访问权限的事务不会被持有共享意向锁的事务阻止。优化意向锁策略虽然意向锁升级策略通常有效，但它在某些情况下可能会导致性能问题。以下是一些优化意向锁策略以提高数据库性能的建议：使用较小的事务：较小的事务更有可能同时完成，从而减少意向锁竞争。避免嵌套事务：嵌套事务可能会导致意向锁竞争，因为内部事务继承了外部事务的意向锁。使用乐观锁控：乐观锁控可以通过在提交事务之前检查冲突来减少意向锁竞争。调整 innodb_lock_wait_timeout：此变量指定事务在释放锁之前等待的时间。较低的值可以减少死锁，但可能会增加事务等待时间。使用锁建议：锁建议可以提示 MySQL 使用特定的锁类型，从而减少意向锁竞争。分析锁信息：使用 SHOW INNODB STATUS 命令可以查看有关锁竞争和死锁的信息。此信息可以帮助您确定优化策略的区域。示例考虑以下示例：TRANSACTION 1: BEGIN; SELECT FROM table1; -- 设置共享意向锁TRANSACTION 2: BEGIN; UPDATE table1 SET col1 = 10; -- 尝试设置排他意向锁-- 由于事务 1 持有共享意向锁，事务 2 将等待为了避免这种竞争，我们可以使用乐观锁控：TRANSACTION 1: BEGIN; SELECT FROM table1; -- 设置共享意向锁TRANSACTION 2: BEGIN; SELECT FROM table1 WHERE col1 = 10; -- 尝试获取值已更改的行如果行已更改，事务 2 将回滚，从而避免不必要的等待。结论意向锁是 MySQL 并发控制机制的重要组成部分。通过优化意向锁策略，我们可以显著提高数据库性能。通过实施建议的最佳实践，例如使用较小的事务、避免嵌套事务和使用乐观锁控，我们可以减少意向锁竞争并最大化数据库吞吐量。对锁信息进行分析对于确定优化策略的区域也非常有帮助。

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优化MYSQL数据库的方法

在开始展示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体展示

譬如，以下两条SQL，

mysql数据库如何优化，优化了哪些功能

mysql的优化大的有两方面：1、配置优化配置的优化其实包含两个方面的：操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。 2、sql语句的优化1、尽量稍作计算Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。 2.尽量少 joinMySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。 MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。 对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。 但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。 3.尽量少排序排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。 对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：通过利用索引来排序的方式进行优化减少参与排序的记录条数非必要不对数据进行排序

mysql数据库的优化方法？

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

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