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1、从内存中读取数据是微秒级别的。而从磁盘读则是毫秒级别的。二者相差一个数量级。所以想优化数据库，第一个要做到的就是优化i [thread]仅仅用在myisam中，用于在插入数据的时候临时缓存数据。
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2、从内存中读取数据是微秒级别的。而从磁盘读则是毫秒级别的。二者相差一个数量级。所以想优化数据库，第一个要做到的就是优化io。key_buffer_size[global]设置的内存区域大小缓存了myisam表的索引。
3、结果可想而知，这个实例在运行中经常被 oom-killer 杀死，想必原因之一即是因为一开始 MySQL 自身的内存规划欠妥。
4、有的是立刻分配成单独的组块，例如 tmp_table_size 可能高达MySQL所能分配给这个操作的最大内存空间了。注意，这里需要考虑的不只有一点 — 可能会分配多个同一种类型的缓存，例如用来处理子查询。
5、MySQL 默认使用的是 glibc 的 ptmalloc 作为内存分配器。内存分配器采用的是内存池的管理方式，处在用户程序层和内核层之间，它响应用户的分配请求，向操作系统申请内存，然后将其返回给用户程序。
6、解决mysql耗内存的具体方法一： 在分析的过程中发现最耗内存的是MySQL，其中近1GB的内存被它吞了，而且不在任务管理器体现出来。这个数据库软件是EMS要用到了，所以必须要运行。
1、我们读一下 MySQL 的文档，关于 table_open_cache 的建议值公式：建议值 = 最大并发数 * join 语句涉及的表的最大个数。通过实验我们容易理解：table_cache 是针对于线程的，所以需要最大并发数个缓存。
2、有3个配置参数是最重要的，即key_buffer_size，query_cache_size，table_cache。key_buffer_size只对MyISAM表起作用，key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。
3、MySQL 默认使用的是 glibc 的 ptmalloc 作为内存分配器。内存分配器采用的是内存池的管理方式，处在用户程序层和内核层之间，它响应用户的分配请求，向操作系统申请内存，然后将其返回给用户程序。
4、table_cache = 614K sort_buffer_size = 6M 查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。
我们都知道MySQL的TableCache是表定义的缓存，江湖上流传着各种对这个参数的调优方法。tablecache的作用，就是节约读取表结构文件的开销。
缓存就是数据交换的缓冲区（称作Cache），当某一硬件要读取数据时，会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。
原理就是硬盘容量大，硬盘容量不够大， mysql 怎么存大量数据？另外，数据库的功能不在于能存大量数据，如果只是存的话，直接存文件也行，一样可以存大量数据。
，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存。
而pathtochk则是myisamchk所在的位置，DATA_DIR是你的MySQL数据库存放的位置。
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。 redo log是物理日志，记录的是在某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1。
打开mysql的客户端 这里使用navicat，连接数据库，等到navicat主页面，双击需要操作的数据库连接。登录到数据库主页面后，点击左侧的数据库连接，打开数据库，可以看到可以操作的所有数据库。
会首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接执行，找不到的话则从内存中找。由于缓存的运行速度比内存快得多，故缓存的作用就是帮助硬件更快地运行。
可以清空表。想清空整个数据，那么方法有如下。1，一个一个的清空所有的表。truncate table tablename 2，导出该数据库表结构，然后删除该表，然后重建数据库。
要清除MySQL数据库中的某一特定表中的所有数据，可以使用下面的代码：DELETE FROM 表名；另一种方法是使用“truncate”命令。
题主是否想询问“mysql的bufferpool满了怎么办吗”mysql的bufferpool满了的方法：把内存数据更新到磁盘上，把mysql日志进行清空。删除不常用的软件，增大mysql的内存。