Mysql的优化

博客介绍了MySQL优化的方法,主要分为索引优化、SQL语句优化和表的优化三部分。索引优化包括避免含NULL值列设索引等;SQL语句优化要避免全表扫描等;表的优化有字段用NOT NULL等。此外还提及查询优化的一些策略,如做缓存、表拆分等。

Mysql的优化,大体可以分为三部分:索引的优化,sql语句的优化,表的优化。

 

索引优化

  1. 只要列中含有NULL值,就最好不要在此列设置索引,复合索引如果有NULL值,此列在使用时也不会使用索引。
  2. 索引的字段尽量要短一点。
  3. 对于经常在where子句使用的列,最好设置索引,这样会加快查找速度。
  4. 对于有多个列where或者order by子句的,应该建立复合索引。
  5. 尽量不要在列上进行运算(函数操作和表达式操作)。
  6. 索引在处理not in 和 <> 操作时会显得吃力。

sql语句的优化

查询优化就要尽可能避免全表扫描。

  1. 查询时,能不要*就不用*,尽量写全字段名,因为从数据库中读出越多的数据,查询就会变得越慢。
  2. where 及 order by 涉及的列上建立索引。
  3. 一般来说,join效率高于子查询的效率。
  4. 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。
  5. 使用事务的属性,提高并发。
  6. 多表连接时,尽量小表驱动大表,即小表 join 大表,这样读出的数据更精炼。
  7. 对于经常使用的查询,可以开启缓存。

表的优化

  1. 表的字段尽可能用NOT NULL(选取最适用的字段属性)
  2. 字段长度固定的表查询会更快(底层对于长度固定的数据,处理的更快)
  3. 表的切分(水平切分,垂直切分)

MySql查询优化

  1. 缓存,在持久层或持久层之上做缓存。
  2. 恰当地使用索引。
  3. 表的拆分。
  4. 数据库表的大字段剥离。
  5. 放弃关系数据库的某些特性(比如事务),引入NoSQL数据库。

 

 

 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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