这可以帮助了解优化器是否有效地使用索引。 ●连接缓冲区大小:增加join_buffer_size可以提高不使用索引的连接的性能。但是,应谨慎执行此操作,因为它会增加内存使用量。 ●查询重构:有时,重写查询或将复杂的联接分解为子查询可以提高性能。 性能和可扩展性注意事项 ●可扩展性:随着数据量的增长,维护高效的索引并定期评...
Join Buffer中的数据记录无需一条一条取出和Order表进行比较,而是可以将整个Join Buffer的数据拿去和Order表进行批量比较。 如果User表中要进行Join的数据很多,则会缓存很多次到Join Buffer中。如果Join Buffer很大,可容纳User表所有记录,则Order表只需访问一次。Join Buffer默认大小256K,有n个Join操作,就会生成n-1个...
3 join buffer size 这个参数的设置是针对数据在处理表连接情况下使用的缓冲区,在多表连接中存储使用到的表的数据缓冲在join buffer中提高多表数据处理中性能,减少物理磁盘空间驻留表数据的情况,默认这部分256KB,但基于一些MySQL 在承担一些OLAP 或程序开发不力导致的多表关联的情况,这里可以将这部分设置的更大一些...
If you see that hash join is using disk due to the build input being too large to fit in memory, it is possible to increase thejoin buffer size. In contrast to block-nested loop, hash join will allocate memory incrementally, meaning that it will never use more memory than it needs. Fo...
join_buffer_size+binlog_cache_size)=8M+32M+8M+256K+2M+32K~=51M 但是,需要注意的是,每个连接。有需要的时候会动态的扩展到max_allowed_packet,也即64M。也许这就是文件中很多64M的内存块分配的原因吧? 我猜想是这样,但是实际上确不太正确。因为Threads_connected | 75, Threads_created | 622,状态信息显...
这个例子中,countries表顺利的全部放入了内存,可用内存的大小是由join_buffer_size控制的。 实际环境中,肯定会有比较大的表,那么超过了可用内存时怎么办呢? 需要溢出到磁盘了。 3. 溢出到磁盘 在构建阶段过程中,如果内存满了,会把表中剩余数据写到磁盘上。
}//省略部分代码//将底层扫描的数据放在m_row_buffer map里面,该函数下面会详细介绍。consthash_join_buffer::StoreRowResult store_row_result = m_row_buffer.StoreRow(thd(), reject_duplicate_keys, store_rows_with_null_in_join_key);//校验返回的结果,分别为:存储成功,buffer满了需要下盘和致命错误三种...
join_buffer_size = 4M read_buffer_size = 8M read_rnd_buffer_size = 4M bulk_insert_buffer_size = 64M thread_cache_size = 768 interactive_timeout = 600 wait_timeout = 600 tmp_table_size = 32M max_heap_table_size = 32M #log settings ...
可用的内存量由系统变量 join_buffer_size 控制,可以在运行时进行调整。但是,如果构建输入大于可用内存,会发生什么?我们溢出到磁盘上! ③ 溢出到磁盘 在构建阶段内存已满时,服务器会将其余的构建输入写出到磁盘上的多个块文件中。服务器试图设置块的数量,以使最大的块恰好适合内存(我们很快就会知道为什么),但每次...
sort_buffer_size = 4M join_buffer_size = 4M read_buffer_size = 8M read_rnd_buffer_size = 4M bulk_insert_buffer_size = 64M thread_cache_size = 768 interactive_timeout = 600 wait_timeout = 600 tmp_table_size = 32M max_heap_table_size = 32M ...