mysql 優(yōu)化包括哪些內(nèi)容？

mysql的優(yōu)化大的有兩方面：

在三門峽等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計制作、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計制作按需定制網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,成都全網(wǎng)營銷推廣,外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè),三門峽網(wǎng)站建設(shè)費用合理。

1、配置優(yōu)化

配置的優(yōu)化其實包含兩個方面的：操作系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化和mysql配置文件的優(yōu)化

1)系統(tǒng)內(nèi)核的優(yōu)化對專用的mysql服務(wù)器來說，無非是內(nèi)存實用、連接數(shù)、超時處理、TCP處理等方面的優(yōu)化，根據(jù)自己的硬件配置來進行優(yōu)化，這里不多講；

2)mysql配置的優(yōu)化，一般來說包含：IO處理的常用參數(shù)、最大連接數(shù)設(shè)置、緩存使用參數(shù)的設(shè)置、慢日志的參數(shù)的設(shè)置、innodb相關(guān)參數(shù)的設(shè)置等，如果有主從關(guān)系在設(shè)置主從同步的相關(guān)參數(shù)即可，網(wǎng)上的相關(guān)配置文件很多，大同小異，常用的設(shè)置大多修改這些差不多就夠用了。

2、sql語句的優(yōu)化

1） ?盡量稍作計算

Mysql的作用是用來存取數(shù)據(jù)的，不是做計算的，做計算的話可以用其他方法去實現(xiàn)，mysql做計算是很耗資源的。

2）盡量少 join

MySQL 的優(yōu)勢在于簡單，但這在某些方面其實也是其劣勢。MySQL 優(yōu)化器效率高，但是由于其統(tǒng)計信息的量有限，優(yōu)化器工作過程出現(xiàn)偏差的可能性也就更多。對于復雜的多表 Join，一方面由于其優(yōu)化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現(xiàn)離 Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫前輩還是有一定距離。但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會極小甚至在有些場景下要優(yōu)于這些數(shù)據(jù)庫前輩

3）盡量少排序

排序操作會消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場景下會較大影響 SQL的響應(yīng)時間。

對于MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如：

通過利用索引來排序的方式進行優(yōu)化

減少參與排序的記錄條數(shù)

非必要不對數(shù)據(jù)進行排序

4）盡量避免 select *

在數(shù)據(jù)量少并且訪問量不大的情況下，select * 沒有什么影響，但是量級達到一定級別的時候，在執(zhí)行效率和IO資源的使用上，還是有很大關(guān)系的，用什么字段取什么字段，減少不必要的資源浪費。

5）盡量用 join 代替子查詢

雖然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優(yōu)勢。MySQL 的子查詢執(zhí)行計劃一直存在較大的問題，雖然這個問題已經(jīng)存在多年，但是到目前已經(jīng)發(fā)布的所有穩(wěn)定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。雖然官方也在很早就承認這一問題，并且承諾盡快解決，但是至少到目前為止我們還沒有看到哪一個版本較好的解決了這一問題。

北大青鳥設(shè)計培訓：mysql數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方法？

我們都知道，服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的開發(fā)一般都是通過java或者是PHP語言來編程實現(xiàn)的，而為了提高我們數(shù)據(jù)庫的運行速度和效率，數(shù)據(jù)庫優(yōu)化也成為了我們每日的工作重點，今天，昌平IT培訓就一起來了解一下mysql服務(wù)器數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化方法。

為什么要了解索引真實案例案例一：大學有段時間學習爬蟲，爬取了知乎300w用戶答題數(shù)據(jù)，存儲到mysql數(shù)據(jù)中。

那時不了解索引，一條簡單的“根據(jù)用戶名搜索全部回答的sql“需要執(zhí)行半分鐘左右，完全滿足不了正常的使用。

案例二：近線上應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫頻頻出現(xiàn)多條慢sql風險提示，而工作以來，對數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方面所知甚少。

例如一個用戶數(shù)據(jù)頁面需要執(zhí)行很多次數(shù)據(jù)庫查詢，性能很慢，通過增加超時時間勉強可以訪問，但是性能上需要優(yōu)化。

索引的優(yōu)點合適的索引，可以大大減小mysql服務(wù)器掃描的數(shù)據(jù)量，避免內(nèi)存排序和臨時表，提高應(yīng)用程序的查詢性能。

索引的類型mysql數(shù)據(jù)中有多種索引類型，primarykey，unique，normal，但底層存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是BTREE;有些存儲引擎還提供hash索引，全文索引。

BTREE是常見的優(yōu)化要面對的索引結(jié)構(gòu)，都是基于BTREE的討論。

B-TREE查詢數(shù)據(jù)簡單暴力的方式是遍歷所有記錄;如果數(shù)據(jù)不重復，就可以通過組織成一顆排序二叉樹，通過二分查找算法來查詢，大大提高查詢性能。

而BTREE是一種更強大的排序樹，支持多個分支，高度更低，數(shù)據(jù)的插入、刪除、更新更快。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫的索引文件和文件系統(tǒng)的文件塊都被組織成BTREE。

btree的每個節(jié)點都包含有key，data和只想子節(jié)點指針。

btree有度的概念d=1。

假設(shè)btree的度為d，則每個內(nèi)部節(jié)點可以有n=[d+1，2d+1)個key，n+1個子節(jié)點指針。

樹的大高度為h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系統(tǒng)中，B-TREE的節(jié)點常設(shè)計成接近一個內(nèi)存頁大小(也是磁盤扇區(qū)大小)，且樹的度非常大。

這樣磁盤I/O的次數(shù)，就等于樹的高度h。

假設(shè)b=100，一百萬個節(jié)點的樹，h將只有3層。

即，只有3次磁盤I/O就可以查找完畢，性能非常高。

索引查詢建立索引后，合適的查詢語句才能大發(fā)揮索引的優(yōu)勢。

另外，由于查詢優(yōu)化器可以解析客戶端的sql語句，會調(diào)整sql的查詢語句的條件順序去匹配合適的索引。

超詳細MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高MySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)調(diào)整,以提高用戶的相應(yīng)速度,同時還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負荷.

1. 優(yōu)化一覽圖

2. 優(yōu)化

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務(wù)器硬件及參數(shù)設(shè)置.

2.1 軟優(yōu)化

2.1.1 查詢語句優(yōu)化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

2.1.2 優(yōu)化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關(guān)于索引可以參高筆者MySQL數(shù)據(jù)庫索引一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應(yīng)當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗余字段

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優(yōu)化表

分析表主要是分析表中關(guān)鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關(guān)鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關(guān)鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數(shù)值:

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關(guān)鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優(yōu)化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個線程.

2.配置大內(nèi)存,提高內(nèi)存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應(yīng)速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務(wù)器性能.MySQL服務(wù)的配置參數(shù)都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數(shù).

2.2.3 分庫分表

因為數(shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因為數(shù)據(jù)庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數(shù)據(jù)庫服務(wù)上，這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統(tǒng)層面不停加機器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴容加數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高并發(fā)架構(gòu)里通常都有緩存這個環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設(shè)計就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的并發(fā)。

一個完整而復雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，一定會包含：各種復雜的自研基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)。各種精妙的架構(gòu)設(shè)計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.

面試中常問：mysql數(shù)據(jù)庫做哪些優(yōu)化也提高mysql性能

在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

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)行計劃之前，得先從統(tǒng)計信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個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中唯一值的個數(shù)可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數(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。當然這個只是一方面，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，在什么時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場景下，執(zhí)行計劃可能不是最優(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)很不準確了，這時候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計劃就不是最優(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，并且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

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

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個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實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

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，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。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)

我們再看下SQL D的計劃：

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)

對比下以上兩個，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劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。

文章題目：mysql優(yōu)化怎么回答 mysql優(yōu)化十大技巧
標題來源：http://sd-ha.com/article36/doijgsg.html

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