下次老板问你MySQL如何优化时,你可以这样说,老板默默给你加工资

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了,随着去O的力度越来越大,很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移,相对于Oracle而言,MySQL最大的问题就是性能,所以,这个时候,在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈,那么你也就很容易从人群中脱颖而出,受到老板的青睐。

现在进入国企或者事业单位做技术的网友越来越多了,随着去O的力度越来越大,很多国企单位都开始从Oracle向MySQL转移,相对于Oracle而言,MySQL最大的问题就是性能,所以,这个时候,在公司如果能够处理好MySQL的性能瓶颈,那么你也就很容易从人群中脱颖而出,受到老板的青睐。

那么如何对MySQL进行性能优化呢?

我们先来从SQL的设计开始说:

  • 每张表在设置之初,尽量要有主键,考虑到大数据量下的查询性能,主键类型最好是int类型。
  • 对于一些用于统计分析功能,实时性要求不高的功能,可以设计一些中间表,减少重复计算的量。
  • 结合实际业务需求可创建合理的冗余字段,用来减少太多的关联查询,不过再创建冗余字段的时候,需考虑数据库的三范式和查询性能,注意数据一致性问题。
  • 对于字段太多的大表,考虑拆表
  • 对于表中经常不被使用的字段或者储存数据比较多的字段,考虑拆表

    SQL语句的优化

    (一)索引优化

  • 为搜索字段创建索引,但是过多的索引会影响增删的效率,要综合考虑业务场景:查询多还是增删多
  • 尽量使用组合索引,并注意组合索引的字段顺序,按照顺序组织查询条件,将筛选粒度大的查询条件放到最左边。
  • select语句中尽量不要使用* ,考虑覆盖索引
  • orderby、group by尽量使用索引。

    (二)LIMIT优化

  • 如果预计select语句查询结果是一条,最好使用limit 1,可以停止全表扫描。
  • 处理分页的时候会用到limit,当翻页的非常靠后的页面时偏移量会非常大,这时limit效率会很差,原因时offset的问题,它会导致MySQL扫描大量不需要的行然后再抛弃掉。这种情况尽量使用order by和索引覆盖。

    (三) 其他优化

  • 尽量不使用count(),而使用count(主键)。count()查询行数,是会遍历所有的行、所有的列。注意:count(列):查询指定列不为null的行数,如果列为空的话,则count(*)不等于count(列),除非指定的列为非空的列。
  • JOIN两张表的关联字段最好都建立索引,而且最好字段类型一样。
  • where 条件中尽量不要使用1=1、not in语句(建议使用not exists)
  • 不用MySQL的内置函数,因为内置函数不会建立查询缓存,sql查询语句和查询结果都会在第一次查询时存储到MySQL的查询缓存中,如果需要获取查询缓存中的查询结果,查询的SQL语句必须和第一次查询的SQL语句一致。
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