自己整合的lamp中mysql查询时间 比 xampp中的mysql 慢了一倍左右
公司有一台windows服务器 ,用的xampp整和包。现在公司又添加一台服务器,我用的是自己整合的lamp ,都是分开的源码安装 。2个相同的服务器 。 4G内存 ,8核CPU的IBMx3550。
完成后,用phpmyadmin 进入数据库 ,用的是phpmyadmin 的搜索功能 测试 数据库的查询时间。
问题出现了:用xampp的查询速度 比 我Linux自己整合的 快了整整一倍多。 找了2天找不到原因,请各位大侠指点。
注:
mysql
./configure --prefix=/usr/local/mysql --with-plugins=innobase --with-charset=utf8 --with-extra-charsets=all --enable-assembler
php
./configure --prefix=/usr/local/php --with-apxs2=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-mysql=/usr/local/mysql --with-libxml-dir=/usr/local/libxml2 --with-gd=/usr/local/gd2 --with-jpeg-dir=/usr/local/jpeg6 --with-zlib-dir=/usr/local/lib --with-png-dir=/usr/local/png --with-freetype-dir=/usr/local/freetype --enable-xml --enable-mbstring --enable-sockets --with-mcrypt=/usr/local/include --with-openssl-dir=/usr/local/ssl --with-openssl=/usr/local/ssl --enable-soap
//my.cnf port = 3306 socket = /tmp/mysql.sock skip-locking max_connections = 1000 max_connect_errors = 10 table_cache = 2048 key_buffer = 512M sort_buffer_size = 8M max_allowed_packet = 64M table_open_cache = 512 join_buffer_size = 8M binlog_cache_size = 1M max_heap_table_size = 128M tmp_table_size=256M thread_stack = 256K thread_cache_size = 16 thread_cache = 8 query_cache_size = 512M key_buffer_size = 512M read_buffer_size = 8M read_rnd_buffer_size = 16M bulk_insert_buffer_size = 16M myisam_sort_buffer_size = 128M myisam_max_sort_file_size = 4G myisam_repair_threads = 1
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评论(9)
我试了很久,总是这样。 不过利用索引查询 速度就基本查不多了,差距只有0.0001 -0.0005 左右。
不经过索引的 LIKE '%xxxx%' ,还是不起作用。差距还是很明显。
mysql 5.1.41 ,xampp 1.7.3
说一下你的mysql版本和xampp版本
那么索引不用的话 ,
像 LIKE '%xxxx%' 这种语句 ,查询时间 差2倍,还是存在这个问题。
你这个SQL没办法使用索引的,建了也白搭。
至于测试数据库的索引,很简单,只需要在 SQL 语句前面加一个 EXPLAIN 就可以
建议使用 Navicat 工具,内置了 EXPLAIN 功能。
EXPLAIN 出来的结果中,每个字段的意思要去看一下 MySQL 的文档,具体代表的是什么意思。
LIKE ‘str%' 才能会使用上索引。
原来如此。那么用什么语句来来测试数据库的索引呢?
还有像 LIKE '%xxxx%' 这种语句 ,2个也差了太多了吧。
非常谢谢 贱客
像你说的这种查询,LIKE '%xxxx%' ,数据库的索引是不起作用的。
是的 。 差了一倍左右 。
比如 一条语句
SELECT *
FROM `segment`
WHERE `segment2` LIKE '%摩托罗拉%'
LIMIT 0 , 30
windows下的xampp 查询花费 0.0150 秒
Linux下自己整合的LAMP 查询花费 0.0347 秒