- 采用分布式架构,提高系统吞吐量
- 引入缓存机制,减少重复查询对数据库的压力
- 提供友好的图形化界面,方便用户分析慢查询
- 利用机器学习算法,自动识别并优化慢查询
- 支持多租户模式,满足不同用户的需求
慢查询优化系统设计架构
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查询优化目标数据库查询优化
查询优化的核心思路就是用最少的资源把结果查出来。关系代数的优化规则在这方面还挺关键的,尤其是那套语法树的变换逻辑,说白了就是换个更省事的方式执行查询。嗯,实际系统里会先把 SQL 转成内部的语法树,再用一套规则折腾一遍,目的就是少读几次表、少走几次连接,响应快,数据库压力小。
查询优化的目标挺直接——让查询跑得更快。方法也不复杂,大致就是先生成个语法树,再用等价变换规则去优化。比如能提前执行的过滤条件,就别等到连接完再做,提前过滤能省不少事。
有一套不错的课件资源挺值得看看:关系代数语法树,讲得比较清楚,怎么从 SQL 映射成语法树,怎么一步步变换,流程比较清晰。
等价变换规则这块,也有个补充
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2025-06-24
MySQL慢查询排查与优化
慢查询的排查,一直是性能优化里的老大难问题。MySQL 的慢查询日志功能就挺实用,能帮你把那些跑得慢的 SQL 都揪出来,日志还详细。通过 SHOW VARIABLES 一查就知道慢查询日志有没有开,没开就用 SET GLOBAL 指令打开,几秒搞定。默认超过 10 秒的 SQL 才算慢?这也太宽松了吧!可以用 SET GLOBAL long_query_time = 5 把阈值调到 5 秒,比较符合线上情况。调完再用 SHOW VARIABLES 查一下,确认下有没有生效。查日志文件时,mysqldumpslow 是个不错的小工具,能帮你把日志归类统计,方便看哪些查询反复出现。再配合 EXP
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2025-07-05
查询优化转换
优化转换:
OR 转换:将 T.C = expr 的 OR 连接子句转换为 IN 子句(x IN (expr1, expr2, expr3)),可利用索引优化。
BETWEEN 转换:将 BETWEEN 子句转换为等价的子句((a BETWEEN b AND c) AND (a >= b) AND (a <= c)),可利用索引优化。
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Oracle 的查询优化方法,说实话,真的是数据库调优里的老大难问题。但用得顺了,性能提升可不止一点点。SQL 语句跑得快,系统响应才跟得上节奏,尤其是大表场景,没点优化手段还真顶不住。
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