优化用于报告和分析的MySQL
为了优化用于报告和分析的MySQL，请首先选择合适的存储引擎（在大多数情况下使用InnoDB），而Myisam进行读取较重的静态数据。 1）使用InnoDB进行交易和并发，或Myisam进行仅阅读场景。 2）在经常过滤和分组的列上应用复合索引，避免过度索引并利用覆盖索引。 3）在需要时将表不利，请使用摘要表进行聚合，然后避免选择 *。 4）调整MySQL设置，例如增加Innodb_buffer_pool_size，调整查询缓存，并启用慢速查询日志以进行性能监视。
当您使用MySQL进行报告和分析时，默认设置通常会不足。查询可能会慢，尤其是在大型数据集或复杂连接的情况下。诀窍是优化架构和查询以适合分析工作负载，这些工作负载通常更重读并且涉及聚合。
使用正确的存储引擎
MySQL提供了多个存储引擎，但是对于报告和分析， InnoDB通常是最好的选择。它支持交易，崩溃恢复，并且比Myisam具有更好的并发处理。另外，这是大多数现代MySQL设置中的默认引擎。
就是说，如果您要处理重型阅读操作并且很少更新数据（例如在数据仓库方案中），则可以考虑一些桌子的Myisam 。对于仅阅读工作负载可能会更快，但是要小心 - 缺乏交易支持，并且可能更容易腐败。
如果您真的在推动限制，则可能还会考虑对表进行分区。当您查询可以从逻辑上拆分的大型数据集（例如，按日期）时，这会有所帮助。请记住，分区不会自动加快速度 - 它需要与查询如何访问数据保持一致。
从战略上进行分析索引
索引至关重要，但是在分析中，您通常需要与交易系统不同的索引策略。例如，报告查询通常按时间范围和小组按区域，产品类别或用户类型进行过滤。
这里有一些提示：
- 常用过滤器和组列的复合索引可以很有帮助。例如，如果您经常按
region和date查询销售数据，则(region, date)上的综合索引可以加快速度。 - 避免过度索引。每个索引添加了开销以写操作并占用空间。
- 考虑使用覆盖索引- 包括查询所需的所有列的索引。这使MySQL可以直接从索引中检索数据，而无需击中表。
另外，请记住，低心电图列的索引（例如一个值只有几个值的status字段）通常无济于事，甚至可以减慢速度。
优化您的查询和模式设计
在分析中，通常加入多个表或在数百万行之间执行聚合。保持事物快：
- 在适当的情况下定义。在大数据集中加入太多桌子可能会很慢。如果您经常将几个表加在一起，请考虑合并它们或选择性地存储冗余数据。
- 使用摘要表或实现的视图（通过触发器或计划的作业）进行共同的聚合。例如，如果您经常运行每月的销售报告，请将每日总计预先汇总到摘要表中。
- 避免
SELECT *。仅获取您需要的列 - 它会减少磁盘I/O和内存使用量。
另外，请确保您的查询模式与您的架构匹配。如果您不断按日期范围进行过滤，则使用日期维度表或按日期进行分区可以节省很多时间。
调整MySQL配置，用于读取工作负载
MySQL的默认设置通常用于通用使用。对于报告，您需要调整一些关键参数：
- 增加
innodb_buffer_pool_size- 这使更多数据和索引留在内存中，从而极大地改善了经常访问的表的性能。 - 调整
query_cache_type和query_cache_size，但前提是您的数据不经常更改。在高度动态的环境中，查询缓存可以成为瓶颈。 - 如果您正在运行许多并发报告，请提高
max_connections，但请密切关注系统资源。
另外，启用缓慢的查询日志并定期查看。这有助于确定需要优化的长期查询。
这是优化用于报告和分析的MySQL的坚实起点。这不是魔术 - 只是考虑到工作负载的周到的架构设计，智能索引和配置。
以上是优化用于报告和分析的MySQL的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
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