背景
最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理 。
其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
MySQL性能
最大数据量
抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。
| 文件系统 | 单文件大小限制 |
| FAT32 | 最大4G |
| NTFS | 最大64GB |
| NTFS5.0 | 最大2TB |
| EXT2 | 块大小为1024字节，文件最大容量16GB；块大小为4096字节，文件最大容量2TB |
| EXT3 | 块大小为4KB，文件最大容量为4TB |
| EXT4 | 理论可以大于16TB |
《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。
博主曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是 select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20，prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。
分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。
最大并发数
并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由maxconnections和maxuserconnections决定。maxconnections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，maxuser*connections是指每个数据库用户的最大连接数。
MySQL会为每个连接提供缓冲区，意味着消耗更多的内存。如果连接数设置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。一般要求两者比值超过10%，计算方法如下：
max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%
查看最大连接数与响应最大连接数：
show variables like '%max_connections%';show variables like '%max_user_connections%';
在配置文件my.cnf中修改最大连接数
[mysqld]max_connections = 100max_used_connections = 20
查询耗时0.5秒
建议将单次查询耗时控制在0.5秒以内，0.5秒是个经验值，源于用户体验的 3秒原则 。如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。
实施原则
相比NoSQL数据库，MySQL是个娇气脆弱的家伙。它就像体育课上的女同学，一点纠纷就和同学闹别扭(扩容难)，跑两步就气喘吁吁(容量小并发低)，常常身体不适要请假(SQL约束太多)。如今大家都会搞点分布式，应用程序扩容比数据库要容易得多，所以实施原则是 数据库少干活，应用程序多干活 。
- 充分利用但不滥用索引，须知索引也消耗磁盘和CPU。
- 不推荐使用数据库函数格式化数据，交给应用程序处理。
- 不推荐使用外键约束，用应用程序保证数据准确性。
- 写多读少的场景，不推荐使用唯一索引，用应用程序保证唯一性。
- 适当冗余字段，尝试创建中间表，用应用程序计算中间结果，用空间换时间。
- 不允许执行极度耗时的事务，配合应用程序拆分成更小的事务。
- 预估重要数据表（比如订单表）的负载和数据增长态势，提前优化。
数据表设计
数据类型
数据类型的选择原则：更简单或者占用空间更小。
- 如果长度能够满足，整型尽量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。
- 如果字符串长度确定，采用char类型。
- 如果varchar能够满足，不采用text类型。
- 精度要求较高的使用decimal类型，也可以使用BIGINT，比如精确两位小数就乘以100后保存。
尽量采用timestamp而非datetime。
| 类型 | 占据字节 | 描述 |
| datetime | 8字节 | '1000-01-01 00:00:00.000000' to '9999-12-31 23:59:59.999999 |
| timestamp | 4字节 | '1970-01-01 00:00:01.000000' to '2038-01-19 03:14:07.999999' |
相比datetime，timestamp占用更少的空间，以UTC的格式储存自动转换时区。
避免空值
MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。尽可能将NULL值用有意义的值代替，也能避免SQL语句里面包含 is not null的判断。
text类型优化
由于text字段储存大量数据，表容量会很早涨上去，影响其他字段的查询性能。建议抽取出来放在子表里，用业务主键关联。
索引优化
索引分类
- 普通索引：最基本的索引。
- 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。
- 唯一索引：与普通索引类似，但索引列的值必须唯一，允许有空值。
- 组合唯一索引：列值的组合必须唯一。
- 主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识数据表中的某一条记录，不允许有空值，一般用primary key约束。
- 全文索引：用于海量文本的查询，MySQL5.6之后的InnoDB和MyISAM均支持全文索引。由于查询精度以及扩展性不佳，更多的企业选择Elasticsearch。
索引优化
- 分页查询很重要，如果查询数据量超过30%，MYSQL不会使用索引。
- 单表索引数不超过5个、单个索引字段数不超过5个。
- 字符串可使用前缀索引，前缀长度控制在5-8个字符。
- 字段唯一性太低，增加索引没有意义，如：是否删除、性别。
- 合理使用覆盖索引，如下所示：
select loginname, nickname from member where login_name = ?
loginname, nickname两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快
SQL优化
分批处理
博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。浮萍和树叶总能顺利通过出水口，而树枝会挡住其他物体通过，有时还会卡住，需要人工清理。MySQL就是鱼塘，最大并发数和网络带宽就是出水口，用户SQL就是漂浮物。
不带分页参数的查询或者影响大量数据的update和delete操作，都是树枝，我们要把它打散分批处理，举例说明：业务描述：更新用户所有已过期的优惠券为不可用状态。
SQL语句：update status=0 FROMcoupon WHERE expire_date <= #{currentDate} and status=1;如果大量优惠券需要更新为不可用状态，执行这条SQL可能会堵死其他SQL，分批处理伪代码如下：
int pageNo = 1; int PAGE_SIZE = 100; while(true) { List<Integer> batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}'); if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) { return; } update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}') pageNo ++; }
操作符<>优化
通常<>操作符无法使用索引，举例如下，查询金额不为100元的订单：select id from orders where amount != 100;如果金额为100的订单极少，这种数据分布严重不均的情况下，有可能使用索引。鉴于这种不确定性，采用union聚合搜索结果，改写方法如下：
(select id from orders where amount > 100) union all(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)
