mysql数据怎么分析,mysql数据库分析

MySQL数据分析常用函数方法

执行顺序：

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适用结构相同的表联结成一张大表

内连接：返回两个表共同的行

左连接：以表 1 为基础，匹配表 2 的相同行

右连接：以表 2 为基础，匹配表 1 的相同行

全连接：返回全部数据，可以理解为左连接和右连接的结合

mysql 没有全连接

常用于组内排序，具体写法如下

窗口函数可以用 rank 相关函数或者聚合函数

当前日期+时间（date + time）函数：now()

当前时间戳函数：current_timestamp()

日期或时间转换为字符串 函数：date_format(date,format), time_format(time,format)

lower(str)：将字符串参数值转换为全小写字母后返回

upper(str)：将字符串参数值转换为全大写字母后返回

concat(str1, str2,...)：将多个字符串参数首尾相连后返回

concat_ws(separator,str1,str2,...)：将多个字符串参数以给定的分隔符 separator 首尾相连后返回

substr(str,pos)：截取从 pos 位置开始到最后的所有 str 字符串

substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，从 pos 位置开始的 len 个字符

length(str)：返回字符串的存储长度

char_length(str)：返回字符串中的字符个数

format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化数字 X，D 指定小数位数，locale 指定国家语言(默认的 locale 为 en_US)

left(str, len)：返回最左边的len长度的子串

right(str, len)：返回最右边的len长度的子串

ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左边或右边的空格

repeat(str, count)：将字符串 str 重复 count 次后返回

reverse(str)：将字符串 str 反转后返回

通俗易懂的学会：SQL窗口函数

mysql format时间格式化说明

MySQL常用字符串函数

MySQL中如何查看“慢查询”，如何分析执行SQL的效率？

一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句\x0d\x0a\x0d\x0a1，slow_query_log\x0d\x0a这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。\x0d\x0a\x0d\x0a2，long_query_time\x0d\x0a当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。\x0d\x0a\x0d\x0a3，slow_query_log_file\x0d\x0a记录日志的文件名。\x0d\x0a\x0d\x0a4，log_queries_not_using_indexes\x0d\x0a这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。\x0d\x0a\x0d\x0a二、检测mysql中sql语句的效率的方法\x0d\x0a\x0d\x0a1、通过查询日志\x0d\x0a（1）、Windows下开启MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log\x0d\x0along_query_time = 2\x0d\x0a\x0d\x0a（2）、Linux下启用MySQL慢查询\x0d\x0aMySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上\x0d\x0a代码如下\x0d\x0alog-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log\x0d\x0along_query_time=2\x0d\x0a说明\x0d\x0alog-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。\x0d\x0a为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；\x0d\x0along_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；\x0d\x0a\x0d\x0a2.show processlist 命令\x0d\x0a\x0d\x0aSHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。\x0d\x0a各列的含义和用途：\x0d\x0aID列\x0d\x0a一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。\x0d\x0auser列\x0d\x0a显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。\x0d\x0ahost列\x0d\x0a显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。\x0d\x0adb列\x0d\x0a显示这个进程目前连接的是哪个数据库。\x0d\x0acommand列\x0d\x0a显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。\x0d\x0atime列\x0d\x0a此这个状态持续的时间，单位是秒。\x0d\x0astate列\x0d\x0a显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成\x0d\x0ainfo列\x0d\x0a显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。\x0d\x0a\x0d\x0a这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：\x0d\x0aChecking table\x0d\x0a　正在检查数据表（这是自动的）。\x0d\x0aClosing tables\x0d\x0a　正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。\x0d\x0aConnect Out\x0d\x0a　复制从服务器正在连接主服务器。\x0d\x0a\x0d\x0aCopying to tmp table on disk\x0d\x0a　由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。\x0d\x0aCreating tmp table\x0d\x0a　正在创建临时表以存放部分查询结果。\x0d\x0adeleting from main table\x0d\x0a　服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。\x0d\x0adeleting from reference tables\x0d\x0a　服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。\x0d\x0a\x0d\x0aFlushing tables\x0d\x0a　正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。\x0d\x0aKilled\x0d\x0a　发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。\x0d\x0aLocked\x0d\x0a　被其他查询锁住了。\x0d\x0aSending data\x0d\x0a　正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。\x0d\x0a\x0d\x0aSorting for group\x0d\x0a　正在为GROUP BY做排序。\x0d\x0a　Sorting for order\x0d\x0a　正在为ORDER BY做排序。\x0d\x0aOpening tables\x0d\x0a　这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。\x0d\x0aRemoving duplicates\x0d\x0a　正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。\x0d\x0a\x0d\x0aReopen table\x0d\x0a　获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。\x0d\x0aRepair by sorting\x0d\x0a　修复指令正在排序以创建索引。\x0d\x0aRepair with keycache\x0d\x0a　修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。\x0d\x0aSearching rows for update\x0d\x0a　正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。\x0d\x0aSleeping\x0d\x0a　正在等待客户端发送新请求.\x0d\x0a\x0d\x0aSystem lock\x0d\x0a　正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。\x0d\x0aUpgrading lock\x0d\x0a　INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。\x0d\x0aUpdating\x0d\x0a　正在搜索匹配的记录，并且修改它们。\x0d\x0a\x0d\x0aUser Lock\x0d\x0a　正在等待GET_LOCK()。\x0d\x0aWaiting for tables\x0d\x0a　该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。\x0d\x0awaiting for handler insert\x0d\x0a　INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。\x0d\x0a　大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。\x0d\x0a　还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。\x0d\x0a\x0d\x0a例如如图：\x0d\x0a\x0d\x0a3、explain来了解SQL执行的状态\x0d\x0aexplain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。\x0d\x0a使用方法，在select语句前加上explain就可以了：\x0d\x0a例如：\x0d\x0aexplain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id\x0d\x0a结果如图\x0d\x0a\x0d\x0aEXPLAIN列的解释\x0d\x0atable\x0d\x0a显示这一行的数据是关于哪张表的\x0d\x0atype\x0d\x0a这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL\x0d\x0apossible_keys\x0d\x0a显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句\x0d\x0akey\x0d\x0a实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引\x0d\x0akey_len\x0d\x0a使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好\x0d\x0aref\x0d\x0a显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数\x0d\x0arows\x0d\x0aMYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数\x0d\x0aExtra\x0d\x0a关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢\x0d\x0a\x0d\x0aextra列返回的描述的意义\x0d\x0aDistinct\x0d\x0a一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了\x0d\x0aNot exists\x0d\x0aMYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了\x0d\x0aRange checked for each Record（index map:#）\x0d\x0a没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一\x0d\x0aUsing filesort\x0d\x0a看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行\x0d\x0aUsing index\x0d\x0a列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候\x0d\x0aUsing temporary\x0d\x0a看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上\x0d\x0aWhere used\x0d\x0a使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）\x0d\x0aconst\x0d\x0a表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待\x0d\x0aeq_ref\x0d\x0a在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用\x0d\x0aref\x0d\x0a这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好\x0d\x0arange\x0d\x0a这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用或

回答于 2022-11-16

mysql数据库的数据怎么分析

千万级数据统计而已。

每天写表写两份。一张现有的总表，一张每天的临时表，每天定时清空。

统计的数据，可以写成一张统计表。在页面点击查询的时候，查的就是这张统计表。

超详细MySQL数据库优化

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,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操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操作的能力.

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.

MySQL 高级特性（二）：数据表分区策略及优缺点分析

当面对巨大的数据表的时候，至少有一件事情是确定的，表太大了以至于每次查询的时候我们没法做全表扫描。而这个时候也没法使用索引，或者说索引意义不大，更不用说索引的维护代价和空间占用非常高。如果是依赖索引，会导致大量的碎片和低聚集度的数据，这会导致查询的时候有上千次的随机 I/O 访问而导致宕机。这种情况下一般只会使用1-2个索引，而不会更多。这种情况下，有两个可行的选项：查询必须从数据表的指定的部分顺序查找或者是期望的部分数据及其索引与服务器的内存匹配。

需要再次重申：在存储空间过大时，除非索引覆盖了整个查询，否则二叉树索引就无法发挥作用。服务端需要查找数据表的一整行数据，并且会在一个大空间跨度里执行随机 I/O 操作，这会导致查询响应时间无法接受。而维护索引（磁盘空间，I/O 操作）的代价同样很高。

而这是分区能够解决的问题。这其中的关键就是分区是索引的一个初级形式，它的负荷低并且能够让我们从临近的数据中获取结果。这种情形下，我们可以依次扫描相邻的数据或者是将临近的数据加载到内存进行检索。分区之所以负荷低是因为它并没有指针指向对应的数据行，也不需要被更新。分区并不精确地将数据按行划分，也没有涉及到所谓的数据结构。实际上，分区相当于对数据进行了分类。

对于大数据表，有两种策略进行分区：

两种分区策略是基于两个关键假设：在查询的时候可以通过过滤分区缩小查找范围，且分区自身的代价不高。然而，这两个假设未必总是有效，下面是可能遇到的问题：

如上所述，分区并不是完美解决方案，目前版本的 MySQL还有一些其他的约束：

当然，随着 MySQL 版本的更新迭代，对分区的支持也越来越好，并且很多分区的问题都得到了修复。