临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。
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通过查询日志(1)、Windows下开启MySQL慢查询MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上代码如下log-slow-queries = F：/MySQL/log/mysqlslowquery。
硬件，是不是抗不住，软件，mysql是不是没有设置好，数据库设计方面等，语言，SQL语句写法。下面是一些优化技巧。对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。
1、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
2、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
3、分表 通过分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法：垂直拆分 在主键和一些列放在一个表中，然后把主键和另外的列放在另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些不常用，则可以采用垂直拆分。
4、从0到10000一个表，10001到20000一个表； HASH取模 一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。 取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。
5、NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。
你好 mysql服务器，防火墙打开3306端口；看看你的mysql是否设置允许其他机器连接了。打MYSQL中默认MYSQL数据库；更改USE表中的HOST键值（即将LOCALHOST---%）；登录到管理器，添加一个用户，主机写%即可。
第三，如果实在搞不定，需求方一定要按照数据库容易接受的方式去写SQL，这个成本会下降的非常快，这个是常规的MySQL慢的诊断思路。
检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态，比如CPU、内存、交换、磁盘的利用率，根据经验或与系统正常时的状态相比对，有时系统表面上看起来看空闲，这也可能不是一个正常的状态，因为cpu可能正等待IO的完成。
MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句1，slow_query_log这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。2，long_query_time当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
找到你mysql的安装目录，打开my.ini，如果是Linux服务器，那就是my.conf；然后在[mysqld]选项下面添加：skip-name-resolve 这个选项的意思是：禁用DNS解析，连接速度会快很多。
新版本的mysql配置起来不象以前的那个傻瓜化了，这个问题折腾了我一上午的时间，晚上回来总算是解决了，嘿嘿，又学到一些东西。
1、而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于mysql中出现的慢查询，我们可以通过使用索引来提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。
2、查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
查看建立索引前面的返回的结果。假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。