怎么增大MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)

一般情況下，mysql會(huì)默認(rèn)提供多種存儲(chǔ)引擎,你可以通過下面的查看: 看你的mysql現(xiàn)在已提供什么存儲(chǔ)引擎: mysql show engines; 看你的mysql當(dāng)前默認(rèn)的存儲(chǔ)引擎: mysql show variables like '%storage_engine%'; 你要看某個(gè)表用了什么引擎(在顯示結(jié)果里參數(shù)engine后面的就表示該表當(dāng)前用的存儲(chǔ)引擎): mysql show create table 表名;

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MySQL如何實(shí)現(xiàn)高可用？

1. 概述

我們?cè)诳紤]MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用的架構(gòu)時(shí)，主要要考慮如下幾方面：

關(guān)于對(duì)高可用的分級(jí)在這里我們不做詳細(xì)的討論，這里只討論常用高可用方案的優(yōu)缺點(diǎn)以及高可用方案的選型。

2. 高可用方案

2.1. 主從或主主半同步復(fù)制

使用雙節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，搭建單向或者雙向的半同步復(fù)制。在5.7以后的版本中，由于lossless replication、logical多線程復(fù)制等一些列新特性的引入，使得MySQL原生半同步復(fù)制更加可靠。

常見架構(gòu)如下：

通常會(huì)和proxy、keepalived等第三方軟件同時(shí)使用，即可以用來監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的 健康 ，又可以執(zhí)行一系列管理命令。如果主庫(kù)發(fā)生故障，切換到備庫(kù)后仍然可以繼續(xù)使用數(shù)據(jù)庫(kù)。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

2.2. 半同步復(fù)制優(yōu)化

半同步復(fù)制機(jī)制是可靠的。如果半同步復(fù)制一直是生效的，那么便可以認(rèn)為數(shù)據(jù)是一致的。但是由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等一些客觀原因，導(dǎo)致半同步復(fù)制發(fā)生超時(shí)而切換為異步復(fù)制，那么這時(shí)便不能保證數(shù)據(jù)的一致性。所以盡可能的保證半同步復(fù)制，便可提高數(shù)據(jù)的一致性。

該方案同樣使用雙節(jié)點(diǎn)架構(gòu)，但是在原有半同復(fù)制的基礎(chǔ)上做了功能上的優(yōu)化，使半同步復(fù)制的機(jī)制變得更加可靠。

可參考的優(yōu)化方案如下：

半同步復(fù)制由于發(fā)生超時(shí)后，復(fù)制斷開，當(dāng)再次建立起復(fù)制時(shí)，同時(shí)建立兩條通道，其中一條半同步復(fù)制通道從當(dāng)前位置開始復(fù)制，保證從機(jī)知道當(dāng)前主機(jī)執(zhí)行的進(jìn)度。另外一條異步復(fù)制通道開始追補(bǔ)從機(jī)落后的數(shù)據(jù)。當(dāng)異步復(fù)制通道追趕到半同步復(fù)制的起始位置時(shí)，恢復(fù)半同步復(fù)制。

搭建兩條半同步復(fù)制通道，其中連接文件服務(wù)器的半同步通道正常情況下不啟用，當(dāng)主從的半同步復(fù)制發(fā)生網(wǎng)絡(luò)問題退化后，啟動(dòng)與文件服務(wù)器的半同步復(fù)制通道。當(dāng)主從半同步復(fù)制恢復(fù)后，關(guān)閉與文件服務(wù)器的半同步復(fù)制通道。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

2.3. 高可用架構(gòu)優(yōu)化

將雙節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)展到多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，或者多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)集群。可以根據(jù)自己的需要選擇一主兩從、一主多從或者多主多從的集群。

由于半同步復(fù)制，存在接收到一個(gè)從機(jī)的成功應(yīng)答即認(rèn)為半同步復(fù)制成功的特性，所以多從半同步復(fù)制的可靠性要優(yōu)于單從半同步復(fù)制的可靠性。并且多節(jié)點(diǎn)同時(shí)宕機(jī)的幾率也要小于單節(jié)點(diǎn)宕機(jī)的幾率，所以多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)在一定程度上可以認(rèn)為高可用性是好于雙節(jié)點(diǎn)架構(gòu)。

但是由于數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量較多，所以需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件來保證數(shù)據(jù)庫(kù)的可維護(hù)性。可以選擇MMM、MHA或者各個(gè)版本的proxy等等。常見方案如下：

MHA Manager會(huì)定時(shí)探測(cè)集群中的master節(jié)點(diǎn)，當(dāng)master出現(xiàn)故障時(shí)，它可以自動(dòng)將最新數(shù)據(jù)的slave提升為新的master，然后將所有其他的slave重新指向新的master，整個(gè)故障轉(zhuǎn)移過程對(duì)應(yīng)用程序完全透明。

MHA Node運(yùn)行在每臺(tái)MySQL服務(wù)器上，主要作用是切換時(shí)處理二進(jìn)制日志，確保切換盡量少丟數(shù)據(jù)。

MHA也可以擴(kuò)展到如下的多節(jié)點(diǎn)集群：

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

Zookeeper使用分布式算法保證集群數(shù)據(jù)的一致性，使用zookeeper可以有效的保證proxy的高可用性，可以較好的避免網(wǎng)絡(luò)分區(qū)現(xiàn)象的產(chǎn)生。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

2.4. 共享存儲(chǔ)

共享存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備的解耦，不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)同步不再依賴于MySQL的原生復(fù)制功能，而是通過磁盤數(shù)據(jù)同步的手段，來保證數(shù)據(jù)的一致性。

SAN的概念是允許存儲(chǔ)設(shè)備和處理器（服務(wù)器）之間建立直接的高速網(wǎng)絡(luò)（與LAN相比）連接，通過這種連接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中式存儲(chǔ)。常用架構(gòu)如下：

使用共享存儲(chǔ)時(shí)，MySQL服務(wù)器能夠正常掛載文件系統(tǒng)并操作，如果主庫(kù)發(fā)生宕機(jī)，備庫(kù)可以掛載相同的文件系統(tǒng)，保證主庫(kù)和備庫(kù)使用相同的數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

DRBD是一種基于軟件、基于網(wǎng)絡(luò)的塊復(fù)制存儲(chǔ)解決方案，主要用于對(duì)服務(wù)器之間的磁盤、分區(qū)、邏輯卷等進(jìn)行數(shù)據(jù)鏡像，當(dāng)用戶將數(shù)據(jù)寫入本地磁盤時(shí)，還會(huì)將數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)中另一臺(tái)主機(jī)的磁盤上，這樣的本地主機(jī)(主節(jié)點(diǎn))與遠(yuǎn)程主機(jī)(備節(jié)點(diǎn))的數(shù)據(jù)就可以保證實(shí)時(shí)同步。常用架構(gòu)如下：

當(dāng)本地主機(jī)出現(xiàn)問題，遠(yuǎn)程主機(jī)上還保留著一份相同的數(shù)據(jù)，可以繼續(xù)使用，保證了數(shù)據(jù)的安全。

DRBD是linux內(nèi)核模塊實(shí)現(xiàn)的快級(jí)別的同步復(fù)制技術(shù)，可以與SAN達(dá)到相同的共享存儲(chǔ)效果。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

2.5. 分布式協(xié)議

分布式協(xié)議可以很好解決數(shù)據(jù)一致性問題。比較常見的方案如下：

MySQL cluster是官方集群的部署方案，通過使用NDB存儲(chǔ)引擎實(shí)時(shí)備份冗余數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用性和數(shù)據(jù)一致性。

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

基于Galera的MySQL高可用集群， 是多主數(shù)據(jù)同步的MySQL集群解決方案，使用簡(jiǎn)單，沒有單點(diǎn)故障，可用性高。常見架構(gòu)如下：

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

Paxos 算法解決的問題是一個(gè)分布式系統(tǒng)如何就某個(gè)值（決議）達(dá)成一致。這個(gè)算法被認(rèn)為是同類算法中最有效的。Paxos與MySQL相結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)在分布式的MySQL數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。常見架構(gòu)如下：

優(yōu)點(diǎn)：

缺點(diǎn)：

3. 總結(jié)

隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)一致性的要求不斷的提高，越來越多的方法被嘗試用來解決分布式數(shù)據(jù)一致性的問題，如MySQL自身的優(yōu)化、MySQL集群架構(gòu)的優(yōu)化、Paxos、Raft、2PC算法的引入等等。

而使用分布式算法用來解決MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一致性的問題的方法，也越來越被人們所接受，一系列成熟的產(chǎn)品如PhxSQL、MariaDB Galera Cluster、Percona XtraDB Cluster等越來越多的被大規(guī)模使用。

隨著官方MySQL Group Replication的GA，使用分布式協(xié)議來解決數(shù)據(jù)一致性問題已經(jīng)成為了主流的方向。期望越來越多優(yōu)秀的解決方案被提出，MySQL高可用問題可以被更好的解決。

分布式解決方案 tidb

多主 多備 master lvs做vip 讀寫分離中間件

mysql怎么在filegroup加數(shù)據(jù)

mysql向數(shù)據(jù)庫(kù)中添加數(shù)據(jù)

一、添加MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)1.點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)庫(kù)(MySQLDatabases)”,進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置界面: 2.在“生成新的數(shù)據(jù)庫(kù)”下輸入數(shù)據(jù)庫(kù)名,然后點(diǎn)擊“生成數(shù)據(jù)庫(kù)”按鈕: 3.數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)添加,點(diǎn)擊 “回到/返回”,回到數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置頁面: 二、添加MySQL用戶 1.在添加新用戶下,填寫用戶名和密碼,最后點(diǎn)擊“生成用戶”: 2.MySQL用戶添加成功,點(diǎn)擊“返回”回到數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置頁面: 三、關(guān)聯(lián)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶 1.在“向數(shù)據(jù)庫(kù)添加用戶”下,選擇剛才添加的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶,點(diǎn)擊“添加”: 2.勾選MySQL用戶的權(quán)限,一般都是我們自己使用,建議全選,點(diǎn)擊更改: 3.MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶關(guān)聯(lián)成功 ,點(diǎn)擊“返回”回到數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置頁面: 4.此時(shí)在“當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)”就可以看到關(guān)聯(lián)號(hào)的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶: 到這里為止,cPanel成功添加了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),本文演示創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)信息如下: 服務(wù)器一般為 7640 向mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中插入數(shù)據(jù)時(shí)顯示“Duplicate entry 1′ for key ‘PRIMARY ”錯(cuò)誤 在一張數(shù)據(jù)表中是不能同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)相同主鍵的數(shù)據(jù)的 這就是錯(cuò)誤的原因,解決的方法: 1.可以將這張表設(shè)置成無主鍵(mysql支持,其他不清楚)不推薦使用這種方法,一般數(shù)據(jù)表都是需要有主鍵的。 2.可以設(shè)置一個(gè)自增的id號(hào)作為主鍵,其余數(shù)據(jù)就可以相同了!

mysql中char類型數(shù)據(jù)怎么擴(kuò)大長(zhǎng)度

char: 是定長(zhǎng)格式的，長(zhǎng)度范圍是0~255. 想要儲(chǔ)存一個(gè)長(zhǎng)度不足255的字符時(shí)，MySQL會(huì)用空格來填充剩下的字符。因此在讀取數(shù)據(jù)時(shí)，char類型的數(shù)據(jù)要進(jìn)行處理，把后面的空格去除。

怎么修改mysql的數(shù)據(jù)文件大小

mysql里面沒有限制文件大小的語句，但是事實(shí)上你的文件是有大小限制的－－受操作系統(tǒng)的限制，比如32位操作系統(tǒng)單個(gè)文件有2g大小的限制。

你無法插入數(shù)據(jù)，要看具體的情況，除了上面說的文件大小超過2g，主要有一下兩種可能：

一是插入的數(shù)據(jù)在唯一索引或者主鍵字段上有重復(fù)。看看表有那些索引，如果插入數(shù)據(jù)和以前的有重復(fù)當(dāng)然就會(huì)失敗，刪除以前的數(shù)據(jù)當(dāng)然就能插入了。這種情況下，插入數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)報(bào)告相應(yīng)的錯(cuò)誤，錯(cuò)誤詳細(xì)信息有說明是哪個(gè)字段上的所有有重復(fù)。

二是數(shù)據(jù)表損壞，特別是假如你說你的表根本沒有索引的時(shí)候，那么損壞的可能性就相當(dāng)?shù)拇蟆＿@種情況下數(shù)據(jù)表可能是只讀狀態(tài)，也甚至可能是根本無法打開，插入失敗的時(shí)候可能會(huì)報(bào)告數(shù)據(jù)表被別的進(jìn)程占用。處理的方法是用mysql的系統(tǒng)工具進(jìn)行修復(fù)，比如myisamchk。

mysql數(shù)據(jù)庫(kù)怎么優(yōu)化，有幾方面的優(yōu)化

在開始演示之前，我們先介紹下兩個(gè)概念。

概念一，數(shù)據(jù)的可選擇性基數(shù)，也就是常說的cardinality值。

查詢優(yōu)化器在生成各種執(zhí)行計(jì)劃之前，得先從統(tǒng)計(jì)信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡(jiǎn)單來說，就是每個(gè)值在每個(gè)字段中的唯一值分布狀態(tài)。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個(gè)數(shù)可以是100個(gè)，也可以是1個(gè)，當(dāng)然也可以是1到100之間的任何一個(gè)數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個(gè)列的可選擇基數(shù)。

那看到這里我們就明白了，為什么要在基數(shù)高的字段上建立索引，而基數(shù)低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當(dāng)然這個(gè)只是一方面，至于更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關(guān)于HINT的使用。

這里我來說下HINT是什么，在什么時(shí)候用。

HINT簡(jiǎn)單來說就是在某些特定的場(chǎng)景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計(jì)劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場(chǎng)景下，執(zhí)行計(jì)劃可能不是最優(yōu)化。

比如：表t1經(jīng)過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經(jīng)很不準(zhǔn)確了，這時(shí)候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計(jì)劃就不是最優(yōu)的。為什么說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，并且沒有達(dá)到MySQL自動(dòng)更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動(dòng)更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對(duì)這兩條語句來說，可能不準(zhǔn)確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動(dòng)更新和手動(dòng)更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊(cè)。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個(gè)HINT，我今天就舉個(gè)index_merge的例子。

示例表結(jié)構(gòu)：

mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field ? ? ?| Type ? ? ? ? | Null | Key | Default | Extra ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id ? ? ? ? | int(11) ? ? ?| NO ? | PRI | NULL ? ?| auto_increment || rank1 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank2 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| log_time ? | datetime ? ? | YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| prefix_uid | varchar(100) | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| desc1 ? ? ?| text ? ? ? ? | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank3 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表記錄數(shù)：

mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| ? ?32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

這里我們兩條經(jīng)典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100 ?and rank2 =100 ?and rank3 =100;

表t1實(shí)際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個(gè)二級(jí)索引。

那我們來看SQL C的查詢計(jì)劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數(shù)為32034，cost為3243.65。

mysql explain ?format=json select * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "3243.65" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ALL", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 32034, ? ? ?"rows_produced_per_join": 115, ? ? ?"filtered": "0.36", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "3232.07", ? ? ? ?"eval_cost": "11.58", ? ? ? ?"prefix_cost": "3243.65", ? ? ? ?"data_read_per_join": "49K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計(jì)劃。

這個(gè)時(shí)候用到了index_merge,union了三個(gè)列。掃描的行數(shù)為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

mysql explain ?format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "441.09" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1103, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1103, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "330.79", ? ? ? ?"eval_cost": "110.30", ? ? ? ?"prefix_cost": "441.09", ? ? ? ?"data_read_per_join": "473K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們?cè)倏聪耂QL D的計(jì)劃：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "534.34" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ref", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "idx_rank1", ? ? ?"used_key_parts": [ ? ? ? ?"rank1" ? ? ?], ? ? ?"key_length": "5", ? ? ?"ref": [ ? ? ? ?"const" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 555, ? ? ?"rows_produced_per_join": 0, ? ? ?"filtered": "0.07", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "478.84", ? ? ? ?"eval_cost": "0.04", ? ? ? ?"prefix_cost": "534.34", ? ? ? ?"data_read_per_join": "176" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "5.23" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "5.13", ? ? ? ?"eval_cost": "0.10", ? ? ? ?"prefix_cost": "5.23", ? ? ? ?"data_read_per_join": "440" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對(duì)比下以上兩個(gè)，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結(jié)下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計(jì)劃，如果這個(gè)值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會(huì)帶來更多的HINT。

網(wǎng)頁題目：mysql數(shù)據(jù)怎么擴(kuò)大,mysql 增加數(shù)據(jù)
網(wǎng)頁路徑：http://vcdvsql.cn/article8/hsedop.html

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