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数据库连接突然增多到1000的问题
[mysqld]
tmp_table_size=200M
mysql> show processlist;
mysql> show columns from wp_posts; SQL 语句的第一个 LEFT JOIN ON 子句中: LEFT JOIN _myuser AS t3 ON t1.userid=t3.userid _mydata 的 userid 被参与了条件比较运算。为 _mydata 表根据字段 userid 建立了一个索引: mysql> ALTER TABLE `_mydata` ADD INDEX ( `userid` ) 增加 tmp_table_size 值。
mysql 的配置文件中,tmp_table_size 的默认大小是 32M。如果一张临时表超出该大小,MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误,如果你做很多高级 GROUP BY 查询,增加 tmp_table_size 值。 这是 mysql 官方关于此选项的解释:
tmp_table_size
This variable determines the maximum size for a temporary table in memory. If the table becomes too large, a MYISAM table is created on disk. Try to avoid temporary tables by optimizing the queries where possible, but where this is not possible, try to ensure temporary tables are always stored in memory. Watching the processlist for queries with temporary tables that take too long to resolve can give you an early warning that tmp_table_size needs to be upped. Be aware that memory is also allocated per-thread. An example where upping this worked for more was a server where I upped this from 32MB (the default) to 64MB with immediate effect. The quicker resolution of queries resulted in less threads being active at any one time, with all-round benefits for the server, and available memory.
对 WHERE, JOIN, MAX(), MIN(), ORDER BY 等子句中的条件判断中用到的字段,应该根据其建立索引INDEX。
索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。没有索引,MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。表越大,花费时间越多。如果表对于查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要考虑所有数据。如果一个表有1000行,这比顺序读取至少快100倍。所有的MySQL索引(PRIMARY、UNIQUE和INDEX)在B树中存储。
根据 mysql 的开发文档:
索引 index 用于:
快速找出匹配一个WHERE子句的行
当执行联结(JOIN)时,从其他表检索行。
对特定的索引列找出MAX()或MIN()值
如果排序或分组在一个可用键的最左面前缀上进行(例如,ORDER BY key_part_1,key_part_2),排序或分组一个表。如果所有键值部分跟随DESC,键以倒序被读取。
在一些情况中,一个查询能被优化来检索值,不用咨询数据文件。如果对某些表的所有使用的列是数字型的并且构成某些键的最左面前缀,为了更快,值可以从索引树被检索出来。
假定你发出下列SELECT语句:
mysql> select * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;如果一个多列索引存在于col1和col2上,适当的行可以直接被取出。如果分开的单行列索引存在于col1和col2上,优化器试图通过决定哪个索引将找到更少的行并来找出更具限制性的索引并且使用该索引取行。
一般动态设置tmp_table_size的大小的时候,要使用:
而不是:
否则就会出现错误:
tmp_table_size ---> 优化 MYSQL 经验总结
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原文地址:http://www.cnblogs.com/thrillerz/p/3950575.html