mysql处理请求时间和请求量，mysql请求的服务已经启动

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帮助你如何迅速优化你MySQL数据库性能_MySQL

使用索引索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

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。

添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

Q1: mysql百万数据分页查询4秒,求教怎么优化

一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS，SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS()；就能获得总记录数。

使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

Q2: 如何设置合理的mysql的参数?

这种方式说来很简单，只要修改MySQL配置文件my.ini 或 my.cnf的参数max_connections，将其改为max_connections=1000，然后重启MySQL即可。但是有一点最难的就是my.ini这个文件在哪找。

步骤9：配置MySQL服务器。打开MySQL的配置文件(my.cnf或my.ini)，进行一些基本配置，设置MySQL服务器的端口号、字符集等。步骤10：启动MySQL服务器。通过找到MySQL安装目录中的启动脚本，启动MySQL服务器。步骤11：使用MySQL。

应该没有出现1040错误，比较理想的设置是：\x0d\x0aMax_used_connections/max_connections*100%≈85%\x0d\x0a最大连接数占上限连接数的85%左右，如果发现比例在10%以下，MySQL服务器连接上线就设置得过高了。

如果在配置文件my.cnf中只设置参数wait_timeout=100，则重启服务器后进入，执行：Mysql show variables like “%timeout%”；会发现参数设置并未生效，仍然为28800（即默认的8个小时）。

采用set GLOBAL命令。如：set GLOBAL event_scheduler=1；在Mysql的配置文件中对参数值进行修改，之后重启数据库服务即可。

Q3: mysql数据库最大能支持多少并发量(mysql的最大并发数据量是多少)

MySQL22限制的表大小为4GB。由于在MySQL23中使用了MyISAM存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567_1字节）。

理论值，通常。因为并发的瓶颈不再数据库上，而在你的系统上。

mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。

万的并发肯定是可以支持的。首先肯定要做主从读写分离，然后就要看你写和读各要分配多少台。mysql cluster不建议你使用，主要还是bug太多了。这些都需要先进行压力测试。业务不同，sql的写入和读取也不同。

Q4: Mysql数据统计通话并发数量和并发时间,下面是通话数据示例

我觉得你应该新建一个表，放置监测点及并发数的信息；然后要写一个存储过程来运算（参数为开始检测时间，结束检测时间，间隔）。一个SQL语句没有办法完成的。

使用MySQL的过程，经常会遇到一个问题，比如说某张”log”表，用于保存某种记录，随着时间的不断的累积数据，但是只有最新的一段时间的数据是有用的；这个时候会遇到性能和容量的瓶颈，需要将表中的历史数据进行归档。

Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：服务器CPU及内存的配置。网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

我的思路是先定义一个时间变量并初始化，然后和某个数据足够多的表关联查询获取时间列，这个表一般选取某张要查的表即可，数据条数只要超过需要查询的条数即可，足够即可，太多就是浪费，降低查询效率。

好了，锁说完了，但是，我们的数据库锁，并不能有效的解决并发的问题，只是尽可能保证数据的一致性，当并发量特别大时，数据库还是容易扛不住。那解决数据并发的另一个手段就是，尽可能的提高处理的速度。

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