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
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 8核16GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 【5月更文挑战第20天】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

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。
相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。   相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/rds/mysql 
目录
相关文章
|
6月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL 慢查询是怎样优化的
本文深入解析了MySQL查询速度变慢的原因及优化策略,涵盖查询缓存、执行流程、SQL优化、执行计划分析(如EXPLAIN)、查询状态查看等内容,帮助开发者快速定位并解决慢查询问题。
257 0
|
4月前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
降低MySQL高CPU使用率的优化策略。
通过上述方法不断地迭代改进,在实际操作中需要根据具体场景做出相对合理判断。每一步改进都需谨慎评估其变动可能导致其他方面问题,在做任何变动前建议先在测试环境验证其效果后再部署到生产环境中去。
216 6
|
5月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 核心知识与索引优化全解析
本文系统梳理了 MySQL 的核心知识与索引优化策略。在基础概念部分,阐述了 char 与 varchar 在存储方式和性能上的差异,以及事务的 ACID 特性、并发事务问题及对应的隔离级别(MySQL 默认 REPEATABLE READ)。 索引基础部分,详解了 InnoDB 默认的 B+tree 索引结构(多路平衡树、叶子节点存数据、双向链表支持区间查询),区分了聚簇索引(数据与索引共存,唯一)和二级索引(数据与索引分离,多个),解释了回表查询的概念及优化方法,并分析了 B+tree 作为索引结构的优势(树高低、效率稳、支持区间查询)。 索引优化部分,列出了索引创建的六大原则
139 2
|
5月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL 动态分区管理:自动化与优化实践
本文介绍了如何利用 MySQL 的存储过程与事件调度器实现动态分区管理,自动化应对数据增长,提升查询性能与数据管理效率,并详细解析了分区创建、冲突避免及实际应用中的关键注意事项。
208 0
|
7月前
|
存储 SQL 关系型数据库
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
京东面试:mysql深度分页 严重影响性能?根本原因是什么?如何优化?
|
9月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL细节优化:关闭大小写敏感功能的方法。
通过这种方法,你就可以成功关闭 MySQL 的大小写敏感功能,让你的数据库操作更加便捷。
688 19
|
10月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
从MySQL优化到脑力健康:技术人与效率的双重提升
聊到效率这个事,大家应该都挺有感触的吧。 不管是技术优化还是个人状态调整,怎么能更快、更省力地完成事情,都是我们每天要琢磨的事。
265 23
|
10月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
451 9
|
10月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL和SQLSugar百万条数据查询分页优化
在面对百万条数据的查询时,优化MySQL和SQLSugar的分页性能是非常重要的。通过合理使用索引、调整查询语句、使用缓存以及采用高效的分页策略,可以显著提高查询效率。本文介绍的技巧和方法,可以为开发人员在数据处理和查询优化中提供有效的指导,提升系统的性能和用户体验。掌握这些技巧后,您可以在处理海量数据时更加游刃有余。
899 9
|
10月前
|
关系型数据库 MySQL
图解MySQL【日志】——磁盘 I/O 次数过高时优化的办法
当 MySQL 磁盘 I/O 次数过高时,可通过调整参数优化。控制刷盘时机以降低频率:组提交参数 `binlog_group_commit_sync_delay` 和 `binlog_group_commit_sync_no_delay_count` 调整等待时间和事务数量;`sync_binlog=N` 设置 write 和 fsync 频率,`innodb_flush_log_at_trx_commit=2` 使提交时只写入 Redo Log 文件,由 OS 择机持久化,但两者在 OS 崩溃时有丢失数据风险。
256 3

推荐镜像

更多