mysql笔记

时间:2022-06-26
本文章向大家介绍mysql笔记 ，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

读写分离，主从，master-slave

  • master机器只用来写入
  • slave机器只能用来读取
  • 读写分离的问题：数据同步的问题，master机器会把新写入数据的同步到slave机器上，毫秒级别

django配置如下

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
    },
    'db2': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
        'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db2.sqlite3'),
    },
}

手动进行读写分离的orm操作

def write(request):
    models.Products.objects.using('default').create(prod_name='熊猫公仔', prod_price=12.99)
    return HttpResponse('写入成功')


def read(request):
    obj = models.Products.objects.filter(id=1).using('db2').first()
    return HttpResponse(obj.prod_name)

mysql binlog的作用

  • binlog日志用于记录所有更新了数据或者已经潜在更新了数据（例如，没有匹配任何行的一个DELETE）的所有语句。语句以“事件”的形式保存，它描述数据更改。

mysql 慢查询日志

# 慢查询日志存放路径
log slow queries = /data/mysqldata/slowquery.log

# 多慢才叫慢查询的定义
long_query_time = 2

mysql explain语句

explain select * from s_books;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | s_books | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    2 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

不能漫无目的的建索引(create index)

  • 因为索引建的多了以后，同样会带来性能问题，因为每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。
  • 有针对性的建索引，通过explain和查看慢查询日志，来找出性能的瓶颈

django程序如何进行优化

  • 缓存策略，redis
  • 耗时任务异步化，celery
  • 优化orm查询，优化queryset查询
  • 静态资源存到cdn(阿里云图片云存储，七牛云，又拍云)
  • 负载均衡

几个链接

mysql建索引

  • CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
  • ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)

mysql复合索引，针对多个字段一起建索引

  • CREATE INDEX idx_example ON table1 (col1 ASC, col2 DESC, col3 ASC)

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