MySQL学习（六）

第09章 性能分析工具的使用

1. 统计SQL的查询成本：last_query_cost

SHOW STATUS LIKE 'last_query_cost';

使用场景：它对于比较开销是非常有用的，特别是我们有好几种查询方式可选的时候。

SQL 查询是一个动态的过程，从页加载的角度来看，我们可以得到以下两点结论：

1. 位置决定效率。如果页就在数据库缓冲池中，那么效率是最高的，否则还需要从内存或者磁盘中进行读取，当然针对单个页的读取来说，如果页存在于内存中，会比在磁盘中读取效率高很多。
2. 批量决定效率。如果我们从磁盘中对单一页进行随机读，那么效率是很低的（差不多10ms），而采用顺序读取的方式，批量对页进行读取，平均一页的读取效率就会提升很多，甚至要快于单个页面在内存中的随机读取。

所以说，遇到I/O并不用担心，方法找对了，效率还是很高的。我们首先要考虑数据存放的位置，如果是经常使用的数据就要尽量放到缓冲池中，其次我们可以充分利用磁盘的吞吐能力，一次性批量读取数据，这样单个页的读取效率也就得到了提升。

2. 定位执行慢的SQL：慢查询日志

MySQL的慢查询日志，用来记录在MySQL中响应时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time的值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10秒以上（不含10秒）的语句，认为是超出了我们的最大忍耐时间值。

默认情况下，MySQL数据库没有开启慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。

2.1 开启慢查询日志参数

1. 开启slow_query_log

set global slow_query_log='ON';

查看下慢查询日志是否开启，以及慢查询日志文件的位置：

show variables like `%slow_query_log%`;

2. 修改long_query_time阈值

show variables like '%long_query_time%';

#测试发现：设置global的方式对当前session的long_query_time失效。对新连接的客户端有效。所以可以一并 执行下述语句 
mysql > set global long_query_time = 1; 
mysql> show global variables like '%long_query_time%'; 
mysql> set long_query_time=1; 
mysql> show variables like '%long_query_time%';

2.2 查看慢查询数目

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

2.3 慢查询日志分析工具：mysqldumpslow

#得到返回记录集最多的10个SQL 
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log 
#得到访问次数最多的10个SQL 
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log
#得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句 
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log 
#另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况 
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

2.4 关闭慢查询日志

方式1：永久性方式

[mysqld] 
slow_query_log=OFF
#或
[mysqld] 
#slow_query_log =OFF

方式2：临时性方式

SET GLOBAL slow_query_log=off;

3. 查看 SQL 执行成本：SHOW PROFILE

show variables like 'profiling';
#开启
set profiling = 'ON';
#查看
show profiles;
show profile cpu,block io for query 2;

4. 分析查询语句：EXPLAIN

4.1 基本语法

EXPLAIN SELECT select_options 
#或者
DESCRIBE SELECT select_options

EXPLAIN 语句输出的各个列的作用如下：

4.2 EXPLAIN各列作用

1. table

不论我们的查询语句有多复杂，包含了多少个表 ，到最后也是需要对每个表进行单表访问的，所以MySQL规定EXPLAIN语句输出的每条记录都对应着某个单表的访问方法，该条记录的table列代表着该表的表名（有时不是真实的表名字，可能是简称）。

2. id

• id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行
• 在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
• 关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询,一个sql的查询趟数越少越好

3. select_type

4. partitions

5. type（重点）

结果值从最好到最坏依次是： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

SQL性能优化的目标：至少要达到 range级别，要求是ref级别，最好是consts级别。（阿里巴巴开发手册要求）

6. possible_keys和key

7. key_len（重点）

key_len的长度计算公式：

varchar(10)变长字段且允许NULL = 10 * ( character set： utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2(变长字段) 
varchar(10)变长字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2(变长字段)
char(10)固定字段且允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL) 
char(10)固定字段且不允许NULL = 10 * ( character set：utf8=3,gbk=2,latin1=1)

8. ref

9. rows（重点）

预估的需要读取的记录条数

10. filtered

11. Extra

5. EXPLAIN的进一步使用

5.1 EXPLAIN四种输出格式

这里谈谈EXPLAIN的输出格式。EXPLAIN可以输出四种格式：传统格式，JSON格式，TREE格式以及可视化输出。用户可以根据需要选择适用于自己的格式。

1. 传统格式

2. JSON格式

JSON格式：在EXPLAIN单词和真正的查询语句中间加上FORMAT=JSON。用于查看执行成本cost_info

3. TREE格式

TREE格式是8.0.16版本之后引入的新格式，主要根据查询的各个部分之间的关系和各部分的执行顺序来描述如何查询。

4. 可视化输出

可视化输出，可以通过MySQL Workbench可视化查看MySQL的执行计划。

5.2 SHOW WARNINGS的使用

mysql> EXPLAIN SELECT s1.key1, s2.key1 FROM s1 LEFT JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.common_field IS NOT NULL;
# 查看优化后的执行语句
mysql> SHOW WARNINGS\G

6. 分析优化器执行计划：trace

# 开启
SET optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; 
# 设置大小
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;
# 使用
select * from student where id < 10;
select * from information_schema.optimizer_trace\G

7. MySQL监控分析视图-sys schema

7.1 Sys schema视图使用场景

索引情况

#1. 查询冗余索引 
select * from sys.schema_redundant_indexes; 
#2. 查询未使用过的索引 
select * from sys.schema_unused_indexes; 
#3. 查询索引的使用情况 
select index_name,rows_selected,rows_inserted,rows_updated,rows_deleted from sys.schema_index_statistics where table_schema='dbname' ;

表相关

# 1. 查询表的访问量 
select table_schema,table_name,sum(io_read_requests+io_write_requests) as io from sys.schema_table_statistics group by table_schema,table_name order by io desc; 
# 2. 查询占用bufferpool较多的表 
select object_schema,object_name,allocated,data
from sys.innodb_buffer_stats_by_table order by allocated limit 10; 
# 3. 查看表的全表扫描情况 
select * from sys.statements_with_full_table_scans where db='dbname';

语句相关

#1. 监控SQL执行的频率 
select db,exec_count,query from sys.statement_analysis order by exec_count desc; 
#2. 监控使用了排序的SQL 
select db,exec_count,first_seen,last_seen,query
from sys.statements_with_sorting limit 1; 
#3. 监控使用了临时表或者磁盘临时表的SQL 
select db,exec_count,tmp_tables,tmp_disk_tables,query
from sys.statement_analysis where tmp_tables>0 or tmp_disk_tables >0 order by (tmp_tables+tmp_disk_tables) desc;

IO相关

#1. 查看消耗磁盘IO的文件 
select file,avg_read,avg_write,avg_read+avg_write as avg_io
from sys.io_global_by_file_by_bytes order by avg_read limit 10;

Innodb 相关

#1. 行锁阻塞情况 
select * from sys.innodb_lock_waits;

第10章 索引优化与查询优化

1. 索引失效案例

MySQL中提高性能的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引。索引提供了访问高效数据的方法，并且加快查询的速度，因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。

• 使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。
• 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。

大多数情况下都（默认）采用B+树来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。

其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？基于cost开销(CostBaseOptimizer)，它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer)，也不是基于语义。怎么样开销小就怎么来。另外，SQL语句是否使用索引，跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。

1.1 全值匹配我最爱

1.2 最佳左前缀法则

在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。

结论：MySQL可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时，多列（或联合）索引不会被使用。

1.3 主键插入顺序

对于一个使用InnoDB存储引擎的表来说，在我们没有显示的创建索引时，表中的数据实际上都是存储在聚簇索引的叶子节点的。而记录又存储在数据页中的，数据页和记录又是按照记录主键值从小到大的顺序进行排序，所以如果我们插入的记录的主键值是依次增大的话，那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插，而如果我们插入的主键值忽小忽大的话，则可能会造成页面分裂和记录移位。

1.4 计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效

1.5 类型转换导致索引失效

1.6 范围条件右边的列索引失效

应用开发中范围查询，例如：金额查询，日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。（创建的联合索引中，务必把范围涉及到的字段写在最后）

1.7 不等于(!= 或者<>)索引失效

1.8 is null可以使用索引，is not null无法使用索引

结论：最好在设计数据表的时候就将字段设置为 NOT NULL 约束，比如你可以将INT类型的字段，默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串('')

拓展：同理，在查询中使用not like也无法使用索引，导致全表扫描

1.9 like以通配符%开头索引失效

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

1.10 OR 前后存在非索引的列，索引失效

在WHERE子句中，如果在OR前的条件列进行了索引，而在OR后的条件列没有进行索引，那么索引会失效。也就是说，OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。

1.11 数据库和表的字符集统一使用utf8mb4

统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。

2. 关联查询优化

结论1：对于内连接来说，查询优化器可以决定谁来作为驱动表，谁作为被驱动表出现

结论2：对于内连接来讲，如果表的连接条件中只能有一个字段有索引，则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表

结论3：对于内连接来说，在两个表的连接条件都存在索引的情况下，会选择小表作为驱动表。小表驱动大表

2.1 Index Nested-Loop Join（索引嵌套循环连接）

Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数，所以要求被驱动表上必须有索引才行。

2.2 Block Nested-Loop Join（块嵌套循环连接）

如果存在索引，那么会使用index的方式进行join，如果join的列没有索引，被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表，其表中的记录都会被加载到内存中，然后再从驱动表中取一条与其匹配，匹配结束后清除内存，然后再从驱动表中加载一条记录，然后把被驱动表的记录再加载到内存匹配，这样周而复始，大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数，就出现了Block Nested-Loop Join的方式。

不再是逐条获取驱动表的数据，而是一块一块的获取，引入了join buffer缓冲区，将驱动表join相关的部分数据列（大小受join buffer的限制）缓存到join buffer中，然后全表扫描被驱动表，被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配（内存中操作），将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次，降低了被驱动表的访问频率。

2.3 Hash Join

从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ，因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join

• Nested Loop：对于被连接的数据子集较小的情况下，Nested Loop是个较好的选择。
• Hash Join是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小（相对较小）的表利用Join Key在内存中建立散列值，然后扫描较大的表并探测散列值，找出与Hash表匹配的行。

• 这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。
• 在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。
• 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中，并提供最好的性能。Hash Join只能应用于等值连接，这是由Hash的特点决定的。

3. 子查询优化

子查询是 MySQL 的一项重要的功能，可以帮助我们通过一个 SQL 语句实现比较复杂的查询。但是，子查询的执行效率不高。原因：

① 执行子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表，然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

② 子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。

③ 对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快，如果查询中使用索引的话，性能就会更好。

结论：尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS，用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代

4. 排序优化

1. SQL 中，可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引，目的是在 WHERE 子句中 避免全表扫描，在 ORDER BY 子句避免使用 FileSort 排序。当然，某些情况下全表扫描，或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说，我们还是要避免，以提高查询效率。
2. 尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列；如果不同就使用联合索引。
3. 无法使用 Index 时，需要对 FileSort 方式进行调优。

5. GROUP BY优化

• group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ，group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引。
• group by 先排序再分组，遵照索引建的最佳左前缀法则
• 当无法使用索引列，可以增大max_length_for_sort_data和sort_buffer_size参数的设置
• where效率高于having，能写在where限定的条件就不要写在having中了
• 减少使用order by，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
• 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

6. 优化分页查询

优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10) a
WHERE t.id = a.id;

优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询。

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;

7. 优先考虑覆盖索引

7.1 什么是覆盖索引？

理解方式一：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

理解方式二：非聚簇复合索引的一种形式，它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列（即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段）。

简单说就是，索引列+主键包含SELECT 到 FROM之间查询的列。

7.2 覆盖索引的利弊

好处：

1. 避免Innodb表进行索引的二次查询（回表）

2. 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率

弊端：

索引字段的维护总是有代价的。因此，在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA，或者称为业务数据架构师的工作。

8. 索引条件下推

8.1 使用前后的扫描过程

在不使用ICP索引扫描的过程：

storage层：只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出，返回给server层

server 层：对返回的数据，使用后面的where条件过滤，直至返回最后一行。

使用ICP扫描的过程：

storage层：首先将index key条件满足的索引记录区间确定，然后在索引上使用index filter进行过滤。将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层。不满足index filter条件的索引记录丢弃，不回表、也不会返回server层。

server 层：对返回的数据，使用table filter条件做最后的过滤。

9. 其它查询优化策略

9.1 EXISTS 和 IN 的区分

索引是个前提，其实选择与否还会要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表。

9.2 COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率

环节1：COUNT(*)和COUNT(1)都是对所有结果进行COUNT，COUNT(*)和COUNT(1)本质上并没有区别（二者执行时间可能略有差别，不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的）。如果有WHERE子句，则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计；如果没有WHERE子句，则是对数据表的数据行数进行统计。

环节2：如果是MyISAM存储引擎，统计数据表的行数只需要O(1)的复杂度，这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count值，而一致性则是由表级锁来保证的。

如果是InnoDB存储引擎，因为InnoDB支持事务，采用行级锁和MVCC机制，所以无法像MyISAM一样，维护一个row_count变量，因此需要采用扫描全表，是O(n)的复杂度，进行循环+计数的方式来完成统计。

环节3：在InnoDB引擎中，如果采用COUNT(具体字段)来统计数据行数，要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引，聚簇索引包含的信息多，明显会大于二级索引（非聚簇索引）。对于COUNT(*)和COUNT(1)来说，它们不需要查找具体的行，只是统计行数，系统会自动采用占用空间更小的二级索引来进行统计。

如果有多个二级索引，会使用key_len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候，才会采用主键索引来进行统计。

9.3 关于SELECT(*)

在表查询中，建议明确字段，不要使用 * 作为查询的字段列表，推荐使用SELECT <字段列表> 查询。原因：

① MySQL 在解析的过程中，会通过查询数据字典将"*"按序转换成所有列名，这会大大的耗费资源和时间。

② 无法使用覆盖索引

9.4 LIMIT 1 对优化的影响

针对的是会扫描全表的 SQL 语句，如果你可以确定结果集只有一条，那么加上LIMIT 1的时候，当找到一条结果的时候就不会继续扫描了，这样会加快查询速度。

如果数据表已经对字段建立了唯一索引，那么可以通过索引进行查询，不会全表扫描的话，就不需要加上LIMIT 1了。

9.5 多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用 COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。

COMMIT 所释放的资源：

• 回滚段上用于恢复数据的信息
• 被程序语句获得的锁
• redo / undo log buffer 中的空间
• 管理上述 3 种资源中的内部花费

第11章 数据库的设计规范

1. 范 式

1.1 范式简介

在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。

1.2 范式都包括哪些

目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

1.3 键和相关属性的概念

这里有两个表：

球员表(player)：球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号

球队表(team)：球队编号 | 主教练 | 球队所在地

• 超键：对于球员表来说，超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合，比如（球员编号）（球员编号，姓名）（身份证号，年龄）等。
• 候选键：就是最小的超键，对于球员表来说，候选键就是（球员编号）或者（身份证号）。
• 主键：我们自己选定，也就是从候选键中选择一个，比如（球员编号）。
• 外键：球员表中的球队编号。
• 主属性、非主属性：在球员表中，主属性是（球员编号）（身份证号），其他的属性（姓名）（年龄）（球队编号）都是非主属性。

1.4 第一范式(1st NF)

第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有原子性，也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单位。

1.5 第二范式(2nd NF)

第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的值，就可以检索到任何元组（行）的任何属性的任何值。

1.6 第三范式(3rd NF)

第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。（即，不能存在非主属性A依赖于非主属性B，非主属性B依赖于主键C的情况，即存在"A-->B-->C"的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是所有非主键属性之间不能有依赖关系，必须相互独立。

1.7 小结

关于数据表的设计，有三个范式要遵循。

（1）第一范式（1NF），确保每列保持原子性

数据库的每一列都是不可分割的原子数据项，不可再分的最小数据单元，而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。

（2）第二范式（2NF），确保每列都和主键完全依赖

尤其在复合主键的情况向下，非主键部分不应该依赖于部分主键。

（3）第三范式（3NF），确保每列都和主键直接相关，而不是间接相关

范式的优点：数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余，第三范式（3NF）通常被认为在性能、拓展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。

范式的缺点：范式的使用，可能降低查询的效率。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，也可能使一些索引策略无效。

范式只是提出了设计的标准，实际上设计数据表时，未必一定要符合这些标准。开发中，我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能，减少关联查询，join表的次数，实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际，灵活运用。

2. 反范式化

2.1 概述

规范化 vs 性能

1. 为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
2. 在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
3. 通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
4. 通过在给定的表中插入计算列，以方便查询

2.2 反范式的新问题

• 存储空间变大了
• 一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则数据不一致
• 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常消耗系统资源
• 在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂

2.3 反范式的适用场景

当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率的时候，我们才会采取反范式的优化。

1. 增加冗余字段的建议

1）这个冗余字段不需要经常进行修改

2）这个冗余字段查询的时候不可或缺

2. 历史快照、历史数据的需要

在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。

反范式优化也常用在数据仓库的设计中，因为数据仓库通常存储历史数据，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。

3. BCNF(巴斯范式)

主属性（仓库名）对于候选键（管理员，物品名）是部分依赖的关系，这样就有可能导致异常情况。因此引入BCNF，它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系。

如果在关系R中，U为主键，A属性是主键的一个属性，若存在A->Y，Y为主属性，则该关系不属于BCNF。

4. ER模型

ER模型也叫做实体关系模型，是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性，以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段，通常使用ER模型来描述信息需要和信息特性，帮助我们理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库。

4.1 ER 模型包括那些要素？

ER 模型中有三个要素，分别是实体、属性和关系。

实体，可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中，用矩形来表示。实体分为两类，分别是强实体和弱实体。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。

属性，则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形来表示。

关系，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形来表示。

注意：实体和属性不容易区分。这里提供一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。

4.2 关系的类型

在 ER 模型的 3 个要素中，关系又可以分为 3 种类型，分别是 一对一、一对多、多对多。

一对一：指实体之间的关系是一一对应的

一对多：指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体。相反，另外一边的实体通过这个关系，则只能对应唯一的一边的实体

多对多：指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体

5. 数据表的设计原则

数据表设计的一般原则："三少一多"

1. 数据表的个数越少越好

2. 数据表中的字段个数越少越好

3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好

4. 使用主键和外键越多越好

注意：这个原则并不是绝对的，有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。

6. 数据库对象编写建议

6.1 关于库

1. 【强制】库的名称必须控制在32个字符以内，只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。
2. 【强制】库名中英文一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。
3. 【强制】库的名称格式：业务系统名称_子系统名。
4. 【强制】库名禁止使用关键字（如type,order等）。
5. 【强制】创建数据库时必须显式指定字符集，并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例：CREATE DATABASE crm_fund DEFAULT CHARACTER SET 'utf8';
6. 【建议】对于程序连接数据库账号，遵循权限最小原则。使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限。
7. 【建议】临时库以tmp_为前缀，并以日期为后缀；备份库以bak_为前缀，并以日期为后缀。

6.2 关于表、列

1. 【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内，表名只能使用英文字母、数字和下划线，建议以英文字母开头。
2. 【强制】 表名、列名一律小写，不同单词采用下划线分割。须见名知意。
3. 【强制】表名要求有模块名强相关，同一模块的表名尽量使用统一前缀。比如：crm_fund_item
4. 【强制】创建表时必须显式指定字符集为utf8或utf8mb4。
5. 【强制】表名、列名禁止使用关键字（如type,order等）。
6. 【强制】创建表时必须显式指定表存储引擎类型。如无特殊需求，一律为InnoDB。
7. 【强制】建表必须有comment。
8. 【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或缩写。如：公司 ID，不要使用 corporation_id, 而用corp_id 即可。
9. 【强制】布尔值类型的字段命名为is_描述。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。
10. 【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。通常文件很大，短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。
11. 【建议】建表时关于主键：表必须有主键(1)强制要求主键为id，类型为int或bigint，且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键，建议设为其他字段如user_id，order_id等，并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入，则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O，性能下降。
12. 【建议】核心表（如用户表）必须有行数据的创建时间字段（create_time）和最后更新时间字段（update_time），便于查问题。
13. 【建议】表中所有字段尽量都是NOT NULL属性，业务可以根据需要定义DEFAULT值。 因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。
14. 【建议】所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）。
15. 【建议】中间表（或临时表）用于保留中间结果集，名称以tmp_开头。备份表用于备份或抓取源表快照，名称以bak_开头。中间表和备份表定期清理。
16. 【示范】一个较为规范的建表语句：

CREATE TABLE user_info ( 
    `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', 
    `user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id', 
    `username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名', 
    `email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱', 
    `nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称', 
    `birthday` date NOT NULL COMMENT '生日', 
    `sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别', 
    `short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉字', 
    `user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址', 
    `user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip', 
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', 
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间', 
    `user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态，1为通过，2为审核中，3为未 通过，4为还未提交审核',
    PRIMARY KEY (`id`), 
    UNIQUE KEY `uniq_user_id` (`user_id`), 
    KEY `idx_username`(`username`), 
    KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息'

17. 【建议】创建表时，可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上，我们通常很少自己写 DDL 语句，可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便，还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言，方便数据库和数据表结构的导出和导入。

6.3 关于索引

1. 【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment，且主键值禁止被更新。
2. 【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTREE。
3. 【建议】主键的名称以pk_开头，唯一键以uni_或uk_开头，普通索引以idx_开头，一律使用小写格式，以字段的名称或缩写作为后缀。
4. 【建议】多单词组成的columnname，取前几个单词首字母，加末单词组成column_name。如: sample 表 member_id 上的索引：idx_sample_mid。
5. 【建议】单个表上的索引个数不能超过6个。
6. 【建议】在建立索引时，多考虑建立联合索引，并把区分度最高的字段放在最前面。
7. 【建议】在多表 JOIN 的SQL里，保证被驱动表的连接列上有索引，这样JOIN 执行效率最高。
8. 【建议】建表或加索引时，保证表里互相不存在冗余索引。 比如：如果表里已经存在key(a,b)， 则key(a)为冗余索引，需要删除。

6.4 SQL编写

1. 【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称，禁止写成 *。
2. 【建议】程序端insert语句指定具体字段名称，不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
3. 【建议】除静态表或小表（100行以内），DML语句必须有WHERE条件，且使用索引查找。
4. 【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX).. 这里XX的值不要超过5000个。 值过多虽然上线很快，但会引起主从同步延迟。
5. 【建议】SELECT语句不要使用UNION，推荐使用UNION ALL，并且UNION子句个数限制在5个以内。
6. 【建议】线上环境，多表 JOIN 不要超过5个表。
7. 【建议】减少使用ORDER BY，和业务沟通能不排序就不排序，或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU，数据库的CPU资源是极其宝贵的。
8. 【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句，WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。
9. 【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次。对于超过100W行的大表进行alter table，必须经过DBA审核，并在业务低峰期执行，多个alter需整合在一起。 因为alter table会产生表锁，期间阻塞对于该表的所有写入，对于业务可能会产生极大影响。
10. 【建议】批量操作数据时，需要控制事务处理间隔时间，进行必要的sleep。
11. 【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久，MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
12. 【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY，如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁，内部扩大锁定范围，导致系统性能下降，产生死锁。

第12章 数据库其它调优策略

1. 数据库调优的措施

1.1 调优的目标

• 尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。（吞吐量更大）
• 合理的结构设计和参数调整，以提高用户操响应的速度。（响应速度更快）
• 减少系统的瓶颈，提高MySQL数据库整体的性能。

1.2 如何定位调优问题

• 用户的反馈（主要）
• 日志分析（主要）
• 服务器资源使用监控
• 数据库内部状况监控
• 其它

1.3 调优的维度和步骤

第1步：选择适合的 DBMS

第2步：优化表设计

第3步：优化逻辑查询

第4步：优化物理查询

物理查询优化是在确定了逻辑查询优化之后，采用物理优化技术（比如索引等），通过计算代价模型对各种可能的访问路径进行估算，从而找到执行方式中代价最小的作为执行计划。

第5步：使用 Redis 或 Memcached 作为缓存

第6步：库级优化

1、读写分离

2、数据分片

2. 优化MySQL服务器

2.1 优化服务器硬件

服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能。硬件的性能瓶颈直接决定MySQL数据库的运行速度和效率。针对性能瓶颈提高硬件配置，可以提高MySQL数据库查询、更新的速度。

（1）配置较大的内存

（2）配置高速磁盘系统

（3）合理分布磁盘I/O

（4）配置多处理器

2.2 优化MySQL的参数

• innodb_buffer_pool_size：这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一，表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存。它不仅仅缓存索引数据，还会缓存表的数据。这个值越大，查询的速度就会越快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。
• key_buffer_size：表示索引缓冲区的大小。索引缓冲区是所有的线程共享。增加索引缓冲区可以得到更好处理的索引（对所有读和多重写）。当然，这个值不是越大越好，它的大小取决于内存的大小。如果这个值太大，就会导致操作系统频繁换页，也会降低系统性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。
• table_cache：表示同时打开的表的个数。这个值越大，能够同时打开的表的个数越多。物理内存越大，设置就越大。默认为2402，调到512-1024最佳。这个值不是越大越好，因为同时打开的表太多会影响操作系统的性能。
• query_cache_size：表示查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况，就要增加Query_cache_size的值；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓存；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。MySQL8.0之后失效。该参数需要和query_cache_type配合使用。
• query_cache_type的值是0时，所有的查询都不使用查询缓存区。但是query_cache_type=0并不会导致MySQL释放query_cache_size所配置的缓存区内存。

• 当query_cache_type=1时，所有的查询都将使用查询缓存区，除非在查询语句中指定SQL_NO_CACHE，如SELECT SQL_NO_CACHE * FROM tbl_name。
• 当query_cache_type=2时，只有在查询语句中使用SQL_CACHE关键字，查询才会使用查询缓存区。使用查询缓存区可以提高查询的速度，这种方式只适用于修改操作少且经常执行相同的查询操作的情况。

• sort_buffer_size：表示每个需要进行排序的线程分配的缓冲区的大小。增加这个参数的值可以提高ORDER BY或GROUP BY操作的速度。默认数值是2 097 144字节（约2MB）。对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M，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。
• join_buffer_size = 8M：表示联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每个连接独享。
• read_buffer_size：表示每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小（字节）。当线程从表中连续读取记录时需要用到这个缓冲区。SET SESSION read_buffer_size=n可以临时设置该参数的值。默认为64K，可以设置为4M。
• innodb_flush_log_at_trx_commit：表示何时将缓冲区的数据写入日志文件，并且将日志文件写入磁盘中。该参数对于innoDB引擎非常重要。该参数有3个值，分别为0、1和2。该参数的默认值为1。

• 值为0时，表示每秒1次的频率将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘。每个事务的commit并不会触发前面的任何操作。该模式速度最快，但不太安全，mysqld进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。
• 值为1时，表示每次提交事务时将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘进行同步。该模式是最安全的，但也是最慢的一种方式。因为每次事务提交或事务外的指令都需要把日志写入（flush）硬盘。
• 值为2时，表示每次提交事务时将数据写入日志文件，每隔1秒将日志文件写入磁盘。该模式速度较快，也比0安全，只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下，上一秒钟所有事务数据才可能丢失。

• innodb_log_buffer_size：这是 InnoDB 存储引擎的事务日志所使用的缓冲区。为了提高性能，也是先将信息写入 Innodb Log Buffer 中，当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条件（或者日志缓冲区写满）之后，才会将日志写到文件（或者同步到磁盘）中。
• max_connections：表示 允许连接到MySQL数据库的最大数量 ，默认值是 151 。如果状态变量connection_errors_max_connections 不为零，并且一直增长，则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败，这是可以考虑增大max_connections 的值。在Linux 平台下，性能好的服务器，支持 500-1000 个连接不是难事，需要根据服务器性能进行评估设定。这个连接数 不是越大 越好 ，因为这些连接会浪费内存的资源。过多的连接可能会导致MySQL服务器僵死。
• back_log：用于控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小。如果MySql的连接数达到max_connections时，新来的请求将会被存在堆栈中，以等待某一连接释放资源，该堆栈的数量即back_log，如果等待连接的数量超过back_log，将不被授予连接资源，将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 ， 之后的版本默认为 50 + （max_connections / 5）， 对于Linux系统推荐设置为小于512的整数，但最大不超过900。如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求， 可以考虑适当增大back_log 的值。
• thread_cache_size：线程池缓存线程数量的大小，当客户端断开连接后将当前线程缓存起来，当在接到新的连接请求时快速响应无需创建新的线程 。这尤其对那些使用短连接的应用程序来说可以极大的提高创建连接的效率。那么为了提高性能可以增大该参数的值。默认为60，可以设置为120。
• wait_timeout：指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
• interactive_timeout：表示服务器在关闭连接前等待行动的秒数。

3. 优化数据库结构

3.1 拆分表：冷热数据分离

3.2 增加中间表

3.3 增加冗余字段

3.4 优化数据类型

情况1：对整数类型数据进行优化。

遇到整数类型的字段可以用INT 型。这样做的理由是，INT 型数据有足够大的取值范围，不用担心数据超出取值范围的问题。刚开始做项目的时候，首先要保证系统的稳定性，这样设计字段类型是可以的。但在数据量很大的时候，数据类型的定义，在很大程度上会影响到系统整体的执行效率。

对于非负型的数据（如自增ID、整型IP）来说，要优先使用无符号整型UNSIGNED来存储。因为无符号相对于有符号，同样的字节数，存储的数值范围更大。如tinyint有符号为-128-127，无符号为0-255，多出一倍的存储空间。

情况2：既可以使用文本类型也可以使用整数类型的字段，要选择使用整数类型。

跟文本类型数据相比，大整数往往占用更少的存储空间，因此，在存取和比对的时候，可以占用更少的内存空间。所以，在二者皆可用的情况下，尽量使用整数类型，这样可以提高查询的效率。如：将IP地址转换成整型数据。

情况3：避免使用TEXT、BLOB数据类型

情况4：避免使用ENUM类型

情况5：使用TIMESTAMP存储时间

情况6：用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数

总之，遇到数据量大的项目时，一定要在充分了解业务需求的前提下，合理优化数据类型，这样才能充分发挥资源的效率，使系统达到最优。

3.5 优化插入记录的速度

1. MyISAM引擎的表：

① 禁用索引

② 禁用唯一性检查

③ 使用批量插入

④ 使用LOAD DATA INFILE 批量导入

2. InnoDB引擎的表：

① 禁用唯一性检查

② 禁用外键检查

③ 禁止自动提交

3.6 使用非空约束

在设计字段的时候，如果业务允许，建议尽量使用非空约束

3.7 分析表、检查表与优化表

1. 分析表

ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name[,tbl_name]…

默认的，MySQL服务会将 ANALYZE TABLE语句写到binlog中，以便在主从架构中，从服务能够同步数据。可以添加参数LOCAL 或者 NO_WRITE_TO_BINLOG取消将语句写到binlog中。

使用ANALYZE TABLE分析表的过程中，数据库系统会自动对表加一个只读锁。在分析期间，只能读取表中的记录，不能更新和插入记录。ANALYZE TABLE语句能够分析InnoDB和MyISAM类型的表，但是不能作用于视图。

ANALYZE TABLE分析后的统计结果会反应到cardinality的值，该值统计了表中某一键所在的列不重复的值的个数。该值越接近表中的总行数，则在表连接查询或者索引查询时，就越优先被优化器选择使用。

2. 检查表

CHECK TABLE tbl_name [, tbl_name] ... [option] ... option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}

MySQL中可以使用CHECK TABLE语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。CHECK TABLE语句在执行过程中也会给表加上只读锁。

3. 优化表

OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...

MySQL中使用OPTIMIZE TABLE语句来优化表。但是，OPTILMIZE TABLE语句只能优化表中的VARCHAR、BLOB或TEXT类型的字段。一个表使用了这些字段的数据类型，若已经删除了表的一大部分数据，或者已经对含有可变长度行的表（含有VARCHAR、BLOB或TEXT列的表）进行了很多更新，则应使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间，并整理数据文件的碎片。

OPTIMIZE TABLE 语句对InnoDB和MyISAM类型的表都有效。该语句在执行过程中也会给表加上只读锁。