怎么提高M(jìn)ysql執(zhí)行sql導(dǎo)入的速度

1、如果mysql的data數(shù)據(jù)很少，內(nèi)存足夠大，可以把data防止到內(nèi)存盤中。

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linux如下設(shè)置內(nèi)存盤：

mount -t ramfs none /ram

默認(rèn)使用內(nèi)存一半

如果內(nèi)存不夠大，系統(tǒng)有多個硬盤，則把mysql應(yīng)用程序和data目錄分開到不同硬盤上。

2、mysql的表設(shè)置為myiasm，比同等條件下的innodb能快20倍以上

3、導(dǎo)入完成以后才創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫索引

4、導(dǎo)入完成以后根據(jù)需要轉(zhuǎn)換為其他engine，比如innodb

5、多條數(shù)據(jù)插入一個表，可以使用多記錄方式：

insert into tablename values(’xxx’,'xxx’),(’yyy’,'yyy’)…;

6、如果多個mysql執(zhí)行導(dǎo)入，可以使用delayed

insert delayed into tablename values(’sss’,’ssss’);

7、大文件sql文件可以用split分成多份再導(dǎo)

8、同等條件下，redhat比ubuntu強(qiáng)很多（幾乎肯定）

如何有效地提高 MySQL 的備份和恢復(fù)速度

一 加速備份

1、 加了single-transaction參數(shù) 備份時 需要先flush table with read lock 這個過程中會有一個鎖表的過程，如果有事務(wù)或語句正在執(zhí)行，沒有結(jié)束，那么備份進(jìn)程會一直等待，并且阻塞別的事務(wù)，那么也會影響業(yè)務(wù)。所以要先確認(rèn)備份的時候沒有大的事務(wù)在運(yùn)行。具體 single-transaction的加鎖可以參考 我的博客：mysqldump備份時加single-transaction會不會加鎖

2 、mysqldump是單進(jìn)程的，沒有辦法并行，但現(xiàn)在機(jī)器的瓶頸多是出現(xiàn)在IO方面，可以使用更了的IO設(shè)備加快速度

3 、mysqldump時如果空間夠的話，不要邊壓縮邊備份

二 加速恢復(fù)

1 關(guān)閉binlog:不寫入Binlog會大大的加快數(shù)據(jù)導(dǎo)入的速度

2 innodb_flush_log_at_trx_commit=0

3 更好的配置

建議：

如果非要使用邏輯備份，可以考慮mysqldumper, mysqlpump(5.7)這兩個工具去備份，這兩個在備份的時候支持并行操作，mysqldumper還可以對單表進(jìn)行恢復(fù)，在只需要恢復(fù)單表的情況下，恢復(fù)速度會大大加快

使用物理備份 xtrabackup (open source),MEB(oracle提供，收費(fèi))： 他們的備份原理是基于mysql crash recover， 備份速度 是和邏輯備份的相差不太大。但是恢復(fù)速度卻有很大的提升。

邏輯備份 備出來的是sql語句文件，恢復(fù)時需要一條一條的執(zhí)行sql,所以恢復(fù)很慢。

而物理備份和還原的速度 相當(dāng)于直接copy文件，所以恢復(fù)的時候性能有很大的提升

并且這兩個軟件還支持并行，效果更好。

邏輯備份最大的優(yōu)點(diǎn)是 備份好的文件經(jīng)壓縮后占用空間較小，最大缺點(diǎn)恢復(fù)太慢

物理備份可以很快的恢復(fù)，但是備份好的文件壓縮后占用空間比邏輯備份要大。

如何提高mysql查詢速度

在已有的 MySQL 服務(wù)器之上使用 Apache Spark （無需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到 Spark 或者 Hadoop 平臺上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 服務(wù)器（復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結(jié)果表。

思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數(shù)據(jù)，也可以執(zhí)行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 并執(zhí)行查詢。那么為什么速度會快呢？對一些需要運(yùn)行很長時間的查詢（如報表或者BI），由于 Spark 是一個大規(guī)模并行系統(tǒng)，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節(jié)點(diǎn)的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執(zhí)行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執(zhí)行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”級別的并行機(jī)制，在使用 MySQL 復(fù)制或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點(diǎn)像使用了分區(qū)表時可以在每個分區(qū)都執(zhí)行一個查詢），然后在多個 Percona XtraDB Cluster 節(jié)點(diǎn)的多個從服務(wù)器上并行的執(zhí)行這些小查詢。最后它會使用map/reduce 方式將每個節(jié)點(diǎn)返回的結(jié)果聚合在一起形成完整的結(jié)果。

如何提高mysql 的插入速度，高手請幫忙

加快MySQL插入速度可循下列手段去做：

1）數(shù)據(jù)表使用盡量少的索引；

2）合理設(shè)計表結(jié)構(gòu)、盡量插入冗余量較小的信息，避免插入多余、重復(fù)和無用的信息；

3）盡量減少應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫之間的網(wǎng)絡(luò)往返量（如使用存儲過程等）；

4）數(shù)據(jù)表使用MyISAM存儲引擎替代默認(rèn)的InnoDB存儲引擎。在不需要支持事務(wù)的情況下，MyISAM引擎表的插入速度要遠(yuǎn)高于InnoDB引擎表，因?yàn)榍罢卟恍枰黾宇~外的事務(wù)、回滾和崩潰修復(fù)等系統(tǒng)開銷，自然插入速度要比后者迅速的多；

5）減少并發(fā)量、提升硬件。

怎么提升mysql查詢速度

就是sql查詢優(yōu)化唄。

在不是服務(wù)器性能影響的時候，可以關(guān)注以下：

1、通過explain查看sql的執(zhí)行計劃，看是否用到了索引

2、是否sql寫的不合理，需要改寫sql等

3、還是sql沒有問題，索引也合理，就是數(shù)據(jù)太大，字段太多引起查詢慢，這個就可以考慮是不是改分表或者分開啥的。

優(yōu)化這一塊涉及到的比較多，可以多重網(wǎng)上，或者博客看看總結(jié)，對比你的情況去優(yōu)化