MySQL优化之大字段longtext、text引发的生产问题
MySQL中大字段longtext、text可能引发的生产问题及优化策略如下：生产问题 查询速度慢：使用longtext或text大字段保存大量数据时，查询速度会显著下降。例如，在只有40万条数据的情况下，查询时间可能长达40秒，严重影响系统响应速度。
大字段存储效率低：使用longtext或text类型的大字段存储大量数据时，查询速度会变得异常缓慢。这是因为InnoDB存储引擎在compact行格式下，对于大字段，仅在数据页中存储前768字节，剩余数据存储在溢出段中，导致查询时需要频繁访问溢出段，增加了I/O开销。
在对接多个外部接口的场景中，为了统一保存请求参数及返回参数，方便消息补偿，采用大字段（longtext）进行存储。然而，即使数据量仅为40万条，查询速度依然异常缓慢，长达40秒左右。为解决此问题，我们尝试了为关键字段risk_buss_no添加索引，将速度提升至几百毫秒。
如果需要将Text字段转换为LongText或MediumText类型，转换过程既耗时又可能需要额外的存储空间，从而增加了数据迁移的成本和风险。综上所述，MySQL不建议使用Text字段主要是出于存储限制、索引优化、性能考量以及Strict Mode和数据迁移成本等方面的考虑。
text列格式 MySQL中的text列可以分为以下三种格式： TINYTEXT（最大长度为255） TEXT（最大长度为65，535） MEDIUMTEXT（最大长度为16，777，215） LONGTEXT（最大长度为4，294，967，295）可以发现，text列的长度非常大，可以存储相当长的文本数据。
MySQL不建议使用Text字段，主要涉及数据存储、索引优化和性能考量。以下是详细分析：首先，Text类型字段的最大存储限制为65535字节，实际MyISAM引擎以BLOB形式存储时，最大容量为256MB。对于大量文本数据，此限制迅速成为瓶颈。其次，Text字段无法创建索引，导致查询时无法使用索引加速。
查询效率提升10倍!3种优化方案,帮你解决MySQL深分页问题
1、提升MySQL深分页查询效率10倍的三种优化方案如下：引入子查询：方案描述：先通过子查询筛选出符合条件的主键ID，再基于这些ID进行后续查询。优化效果：利用覆盖索引，避免回表操作，性能提升可达3倍。应用场景：适用于需要深分页查询且对性能有较高要求的场景。
2、提升MySQL深分页查询效率的三种优化方案如下：使用子查询嵌套：方案描述：先通过子查询找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，从而避免了回表查询。效果：可以将查询执行时间显著缩短，提升查询性能3倍或更多。
3、使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将执行时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。 内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。
4、方案二：使用`INNER JOIN`关联查询，将子查询结果视为临时表进行关联，达到相同性能效果。此方案操作直观，但在实际应用中可能遇到额外的复杂性。推荐方案三：实现分页游标，避免深分页带来的性能问题。通过将查询条件与结果相互关联，每次查询都如同处理第一页数据，从而大幅提升查询效率至0秒。
5、方案一：从业务形态角度优化 限制查询页数：借鉴搜索引擎的做法，对分页查询的范围进行限制。因为页数越大，内容的相关性通常越低，对业务的实际价值也不高。通过限制分页查询的范围，可以有效避免深分页带来的性能问题。
6、MySQL深分页问题解决方案： 方案一：子查询优化： 核心思路：将查询条件调整为主键ID，利用子查询先抽取符合条件的主键ID，再基于这些ID进行最终的数据查询。 适用场景：适用于ID稳定自增且后续limit记录不违反条件的情况。
MySQL查表卡顿进程死掉实用解决方案解析mysql一查表进程死掉
MySQL的配置对查询性能也有很大影响。如果配置不当，就会出现卡顿和进程死亡的情况。解决方案：a. 配置合适的缓存大小，缓存可以减少磁盘的I/O操作，提升系统性能；b. 增加连接池的大小，提高连接使用率，减少连接恢复的时间；c. 调整InnoDB缓存数据的大小，提高系统性能。
查询语句优化 查询语句是MySQL操作中最频繁使用的语句之一，因此查询语句优化是解决MySQL卡顿问题的第一步。以下是一些优化查询语句的方法：（1）使用索引 索引可以大大提高查询语句的效率，尤其是对大数据量的表进行查询时更为显著。因此，在表创建时，建议添加索引。
打开命令提示符窗口 在Windows系统中，可以通过按Win + R键，输入cmd后按回车来打开命令提示符窗口。 进入MySQL的bin目录 使用cd命令进入MySQL的安装目录下的bin文件夹。例如，如果MySQL安装在C：Program FilesMySQLMySQL Server 7，则输入cd C：Program FilesMySQLMySQL Server 7bin并按回车。
查看MySQL运行状态 在商业应用场景中，MySQL一般会持续运行多天乃至几个月，运行状态也难以追踪和管控，这往往是导致MySQL无响应的主要原因之一。所以，在检测MySQL动态变化并快速解决问题时，我们需要仔细查看MySQL运行状态。
MySQL深分页场景下的性能优化
1、MySQL深分页场景下的性能优化方法主要包括以下几点：SQL优化：使用子查询：通过子查询先获取需要分页数据的主键，然后再根据这些主键获取具体数据，以减少全表扫描的范围。利用索引：确保排序字段上有索引，如create_time，以避免filesort带来的性能损耗。
2、MySQL深分页场景下的性能优化主要有以下几种方案：SQL优化：使用子查询和索引：将select *转换为select id，先筛选出符合条件的id，再通过嵌套查询的方式按顺序取出id对应的行。这可以减少结果集的数据量，降低排序操作消耗的资源。添加索引：给排序字段添加索引，避免全表扫描和结果集排序，提高查询效率。
3、本文将深入探讨MySQL深分页场景下的性能优化问题。首先，让我们理解什么是分页查询和深分页。分页查询是将大数据集划分为小块，仅返回用户需要的页面，有助于减少资源消耗。深分页则指查询页码较大时的场景，如查询第500000页。在深分页中，MySQL需扫描大量数据，导致查询耗时增加。
4、对于深分页查询的性能优化，可以考虑以下几种方案：SQL优化、业务限制、分库分表等。首先，我们可以通过子查询和索引来优化SQL查询。例如，将select *转换为select id，先筛选出符合条件的id，再通过嵌套查询的方式按顺序取出id对应的行。
5、提升MySQL深分页查询效率的三种优化方案如下：使用子查询嵌套：方案描述：先通过子查询找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，从而避免了回表查询。效果：可以将查询执行时间显著缩短，提升查询性能3倍或更多。
6、模拟游标效果，避免深分页带来的性能问题。优化效果：能够大幅提升查询效率至接近0秒，但不支持快速跳转到指定页数。应用场景：适用于如资讯类APP首页等需要连续翻页且每次翻页数据量较小的场景。总结：以上三种方案各有优劣，应根据具体需求和场景选择合适的优化策略，以达到提升MySQL深分页查询效率的目的。
