mysql大数据查询优化（mysql大数据查询）

怎么查询mysql的最大连接数？

数据库连接池并不能减少MySQL查询的消耗,而是为了避免MySQL维持大量的数据库连接.

MySQL最大连接数max_connections默认值为151(最大值可以过万). 假设一个worker进程保持一个到MySQL的长连接. 当Swoole服务的worker进程数(对应CPU核心数)超过151时,MySQL默认会拒绝新的连接. 假设一台服务器CPU核心数为32,开启32个Swoole worker进程. 当服务器数量达到4台时(32*4=128),MySQL才需要考虑配置更大的max_connections. 把max_connections调整为1510(默认值的10倍),可供40台Swoole应用服务器使用. 可见,当Swoole应用服务器过百时,数据库连接池才有意义,否则就是简单问题复杂化.

Swoole的MySQL连接池是通过异步swoole_mysql+SplQueue来实现的.

一般情况下,用PDO长连接就行了,连Swoole提供的异步MySQL客户端都可以不用,这样能保证数据库逻辑能够同步顺序书写,不需要像异步那样嵌套回调.

mysql如何查询最大日期？

select * from hodelog where h_time in (select max(h_time) from hodelog group by h_hid) and h_hid=9999999 h_hid 就是需要分组的字段 也可以： MySql 分组排序取时间最大的一条记录 SELECT A.* FROM digital_asset A, (SELECT name, max(last_updated) max_day FROM digital_asset GROUP BY name) B WHERE A.name = B.name AND A.last_updated = B.max_day

mysql如何储存超大数据？

要存储超大数据，可以采用以下方法来优化MySQL数据库：

1. 使用分区表：将数据分散存储在多个表中，可以提高查询性能和管理效率。

2. 垂直分割：将大表拆分成多个小表，每个表只包含必要的列，减少数据冗余和IO操作。

3. 水平分割：将大表拆分成多个子表，按照某个条件（如时间范围）进行分割，提高查询效率。

4. 使用分布式数据库：将数据分散存储在多个节点上，提高数据处理能力和可扩展性。

5. 使用压缩技术：对数据进行压缩存储，减少存储空间占用。

6. 使用索引：合理创建索引，加快数据检索速度。

7. 使用缓存：使用缓存技术（如Redis）来加速数据访问。

8. 数据库优化：定期进行数据库优化，包括索引优化、查询优化、表结构优化等。

9. 使用分布式文件系统：将大数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop HDFS，提供高可靠性和可扩展性。

10. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，以防止数据丢失和故障发生。

mysql查找使用资源最多的sql语句？

要查找使用资源最多的SQL语句，可以通过MySQL的性能监控工具，如Performance Schema、MySQL Enterprise Monitor等来实现。

这些工具可以提供详细的性能指标和统计数据，包括每个SQL语句的执行时间、查询次数、耗费内存、磁盘I/O等。

从中找到执行时间最长、查询次数最多、内存和磁盘I/O消耗最大的SQL语句即可认为是使用资源最多的SQL语句。优化这些SQL语句可以有效提高数据库的性能和稳定性。