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MYSQL 优化常用方法

简介:
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1、选取最适用的字段属性 
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。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。 
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) 
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。 例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询, 如下所示: 
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询 可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成: 
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 
如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下: 
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL 
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些,是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。 


3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 


MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询,它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候,临时表会被自动删除,从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候,我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了,要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。 
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author 
UNION  SELECT Name, Supplier FROM product 
4、事务 
尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询,但不是所有的数据库操作都可以只用一条 或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下,当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候,整 个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下,要把某个数据同时插入两个相关联的表中,可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后,数据库突然出现意外 状况,造成第二个表中的操作没有完成,这样,就会造成数据的不完整,甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况,就应该使用事务,它的作用是:要么语句块 中每条语句都操作成功,要么都失败。换句话说,就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始,COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败,那么,ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。 
BEGIN; 
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14; 
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHERE item='book'; 
COMMIT; 
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时,它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式,这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。 
5、锁定表 
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户 
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。 
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。 
LOCK TABLE inventory WRITE 
SELECT Quantity FROM inventory 
WHEREItem='book'; 
... 
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHEREItem='book'; 
UNLOCK TABLES 
这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。 
6、使用外键 
锁定表的方法可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客 户。在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。 
CREATE TABLE customerinfo 

CustomerID INT NOT NULL , 
PRIMARY KEY ( CustomerID ) 
) TYPE = INNODB; 
CREATE TABLE salesinfo 

SalesID INT NOT NULL, 
CustomerID INT NOT NULL, 
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), 
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo 
(CustomerID) ON DELETECASCADE 
) TYPE = INNODB; 
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。 
7、使用索引 
索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如 customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL 
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。 
8、优化的查询语句 
绝大多数情况下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在 相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。 
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。 
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001; 
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; 
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候: 
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; 
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7; 
上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。


第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。 
SELECT * FROM books 
WHERE name like "MySQL%" 
但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多: 
SELECT * FROM books 
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM" 
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。 





前言

MySQL是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS应用软件之一。它分为社区版和商业版,由于体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开发源码这一特点,一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。


本文从架构模型、索引、SQL、锁机制几个方面讲解一下MySQL优化方法。架构模型优化1、用好字段类型,比如DECIMAL(4,0)可以改用TINYINT, INT(1)可改用TINYINT;2、能用数字型不用字符型;3、索引尽量用数字型,字符类用前缀索引;4、优先使用枚举型;5、字段值避免用null,可采用默认值0或其他数值替代;6、能用varchar不用text;7、不存在二进制多媒体、流水队列数据、超大文本数据,若必须使用,拆分到单独表;8、统一字符集;9、尽量不在数据库在运算,如md5(),复杂运算移动程序端;10、控制单库表数量,不超过400;11、控制单表数据量,纯INT不超过1000W,CHAR不超500W;12、表字段少而精,最好少于50个;13、先按照范式设计表结构,然后按照需求合理增加冗余;14、规范数据库命名(前缀一致,不缩写);索引限制1、MyISAM 存储引擎索引键长度总和不能超过1000 字节;2、MySQL 目前不支持函数索引;3、使用不等于(!= 或者<>)的时候MySQL 无法使用索引;4、过滤字段使用了函数运算后(如abs(column) ,id+3=23),MySQL 无法使用索引;5、Join 语句中Join 条件字段类型不一致的时候MySQL 无法使用索引;6、使用LIKE 操作的时候如果条件以通配符开始( '%abc...')MySQL 无法使用索引;7、使用非等值查询的时候MySQL 无法使用Hash 索引;8、MYISAM索引最大长度500字符;索引优化1、合理添加索引,能不加就不加,因为减慢更新、增加了存储空间;2、字符字段建前缀索引;3、不在索引列进行数学、函数运算,如 id+3 between 2 and 8;4、用独立于业务的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主键;5、不用外键,额外进行数据验证;SQL优化1、拒绝大SQL,大事务,大批量;2、线上少用存储过程、触发器,减少函数处理,尽量用程序端负责;3、适当分解JOIN 保证高并发;4、批量导入用 load data ,不用insert;5、更新一次控制数量,不要一次更新太多记录,分次更新;6、尽量不用子查询;SQL具体优化语句:1SELECT1、只取需要列,拒绝 SELECT *2、不用COUNT(*),用COUNT(1)2Where 条件的顺序1、先索引,后正向过滤(= in < >等),后复杂条件(子查询、like)2、让容易过滤的条件先过滤3、先数字型再字符型4、同类型进行比较,数字型=数据型,字符型=字符型5、不用OR,而是用UNION或UNION ALL 拆分。若不去重,用UNION ALL6、能用= 不用in ,In内的元素个数<4007、不用非等负向选择 ! ,!=, not in, not exists,not like8、尽量不用%前缀模糊9、不用NOT EXISTS3JOIN关联1、小表关联大表2、少记录关联多记录3、关联字段尽量用索引4、设置join buffer 值大一点,临时表空间大一点4Update1、尽可能少的更新记录,where条件合理使用5Order by1、尽量用索引列2、加大max_length_for_sort_data,使用改进排序算法3、去掉不必要的返回字段4、增大sort_buffer_size,减少对数据的分段6Group by 和distinct1、无需排序后面加 order by null2、特定排序 group by desc /asc3、尽可能让MySQL 可以利用索引来完成GROUP BY 操作,当然最好是松散索引扫描的方式最佳。在系统允许的情况下,我们可以通过调整索引或者调整Query 这两种方式来达到目的;4、当无法使用索引完成GROUP BY 的时候,由于要使用到临时表且需要filesort,所以我们必须要有足够的sort_buffer_size 来供MySQL 排序的时候使用,而且尽量不要进行大结果集的GROUP BY 操作,因为如果超出系统设置的临时表大小的时候会出现将临时表数据copy 到磁盘上面再进行操作,这时候的排序分组操作性能将是成数量级的下降;7请输入标题1、ROUP BY 条件字段必须在同一个索引中最前面的连续位置;2、在使用GROUP BY 的同时,只能使用MAX 和MIN 这两个聚合函数;3、如果引用到了该索引中GROUP BY 条件之外的字段条件的时候,必须以常量形式存在;锁机制优化1MYISAM表级锁定1、缩短锁定时间2、减少大QUERY3、建高效索引4、控制字段个数5、优化数据文件6、分离能并行的操作7、合理利用读写优先级8、low_priority_updates=1,将写的优先级设低于读的优先级2INNODB锁机制1、数据检索尽量通过索引2、合理设计索引,缩小锁定范围3、减少基于范围的数据检索过滤条件4、控制事务大小5、用低级别的事务隔离


1、为查询优化你的查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

 

这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例:

 

// 查询缓存不开启 $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE  signup_date >= CURDATE()"); // 开启查询缓存 $today = date("Y-m-d"); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'"); 

 

上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ,MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数,从而开启缓存。

 

2、EXPLAIN 你的SELECT查询

使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。

 

有表关联的查询,如下列:

 

select username, group_name from users u joins groups g on (u.group_id = g.id) 

 

发现查询缓慢,然后在group_id字段上增加索引,则会加快查询

 

3、当只要一行数据时使用LIMIT 1

当你查询表的有些时候,你已经知道结果只会有一条结果,单因为你可能需要去fetch游标,或是你也许会去检查返回的记录数。

 

在这种情况下,加上LIMIT 1 可以增加性能。这样一样, MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查找下一条符合记录的数据。

 

下面的示例,只是为了找一下是否有“中国”的用户,很明显,后面的会比前面的更有效率。(请注意,第一条中是Select *,第二条是Select 1)

 

 

// 没有效率的: $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE country = 'China'"); if (mysql_num_rows($r) > 0) {  // ... } // 有效率的: $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE country = 'China' LIMIT 1"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... } 

 

4、为搜索字段建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会经常用来做搜索,那么,请为其建立索引吧。

 

5、在Join表的时候使用相当类型的列,并将其索引

如果你的应用程序有很多JOIN查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

 

而且,这些被用来Join的字段,应该是相同的类型的。例如:如果你要把DECIMAL字段和一个INT字段JOIN在一起,MYSQL就无法使用他们的索引。对于那些STRING类型,还需要有相同的字符集才行(两个表的字符集有可能不一样)

 

6、千万不要ORDER BY RAND()

 

7、避免SELECT *

从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。

 

所以,你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。

 

 

// 不推荐 $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d['username']}"; // 推荐 $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d['username']}"; 

 

8、永远为两张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID作为其主键,而最好的是一个INT型(推荐使用UNSIGNED),并设置上自动增长的AUTO INCREMENT标志。

 

就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段,你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外,在你的程序中,你应该使用表的ID来构造你的数据结构。 而且,在MySQL数据引擎下,还有一些操作需要使用主键,在这些情况下,主键的性能和设置变得非常重要,比如,集群,分区……

 

9、使用 ENUM 而不是 VARCHAR ?

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是 TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。

 

如果你有一个字段,比如“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,你知道这些字段的取值是有限而且固定的,那么,你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

 

10、从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 ?

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据,并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据,这些建议才会变得有用,因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

 

例如,如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键,然而并没有太多的数据,那么,PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段,因为数据不多,你可能会得到一个让你把它改成 ENUM 的建议。这些建议,都是可能因为数据不够多,所以决策做得就不够准。

 

11、尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值,你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。这看起来好像有点争议,请往下看。

 

首先,问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT,那就是0和NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别,那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在 Oracle 里,NULL 和 Empty 的字符串是一样的!)

 

不要以为 NULL 不需要空间,其需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂。 当然,这里并不是说你就不能使用NULL了,现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,你需要使用NULL值。

 

下面摘自MySQL自己的文档

 

“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”

 

12、把IP地址存成 UNSIGNED INT

很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放,只需要4个字节,并且你可以有定长的字段。而且,这会为你带来查询上的优势,尤其是当你需要使用这样的WHERE条件:IP between ip1 and ip2。

 

我们必需要使用UNSIGNED INT,因为 IP地址会使用整个32位的无符号整形

 

13、固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段: VARCHAR,TEXT,BLOB。只要你包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

 

固定长度的表会提高性能,因为MySQL搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。

 

并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间,因为定长的字段无论你用不用,他都是要分配那么多的空间。#p#副标题#e#

 

14、垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。(以前,在银行做过项目,见过一张表有100多个字段,很恐怖)

 

示例一:在Users表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户ID,用户名,口令,用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

 

示例二: 你有一个叫 “last_login” 的字段,它会在每次用户登录时被更新。但是,每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以,你可以把这个字段放到另一个表中,这样就不会影响你对用户 ID,用户名,用户角色的不停地读取了,因为查询缓存会帮你增加很多性能。

 

另外,你需要注意的是,这些被分出去的字段所形成的表,你不会经常性地去Join他们,不然的话,这样的性能会比不分割时还要差,而且,会是极数级的下降。

 

15、拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询,你需要非常小心,要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。

 

Apache 会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。

 

如果你把你的表锁上一段时间,比如30秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这30秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash,还可能会让你的整台服务器马上挂了。

 

所以,如果你有一个大的处理,你定你一定把其拆分,使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例:

 

while (1) { //每次只做1000条 mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000"); if (mysql_affected_rows() == 0) {     // 没得可删了,退出!     break; } // 每次都要休息一会儿 usleep(50000); }

 

16、 越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。

 

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。

 

如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用 INT 来做主键,使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间,使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

 

当然,你也需要留够足够的扩展空间,不然,你日后来干这个事,你会死的很难看,参看Slashdot的例子(2009年11月06日),一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时,因为里面有一千六百万条数据。

 

17、选择一个正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。

 

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

 

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

 

18、小心“永久链接”

“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了,它会永远处在连接的状态,就算是数据库操作已经结束了。而且,自从我们的 Apache开始重用它的子进程后——也就是说,下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程,并重用相同的 MySQL 链接。

 

PHP手册:mysql_pconnect()

 

在理论上来说,这听起来非常的不错。但是从个人经验(也是大多数人的)上来说,这个功能制造出来的麻烦事更多。因为,你只有有限的链接数,内存问题,文件句柄数,等等。

 

而且,Apache 运行在极端并行的环境中,会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前,你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构。

 

19、当查询较慢的时候,可用Join来改写一下该查询来进行优化

 

mysql> select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ; Empty set (18.87 sec)  mysql> select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151;  Empty set (0.01 sec) 

 

原因

 

 

mysql> desc select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ; +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+-------+----------+-------------+ | id | select_type  | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref | rows  | Extra  | +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+ | 1 | PRIMARY   | guang_deal_outs | ALL | NULL   | NULL |  NULL | NULL | 18633779 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | guang_deals  | const | PRIMARY  | PRIMARY |  4  | const |  1 | Using index | +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+ 2 rows in set (0.04 sec) mysql> desc select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151; +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys  | key      | key_len | ref | rows | Extra  | +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE  | b  | const | PRIMARY    | PRIMARY     | 4  | const | 1 | Using index | | 1 | SIMPLE  | a  | ref | idx_guang_dlout_dlid |  idx_guang_dlout_dlid | 4  | const | 1 |    | +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ 2 rows in set (0.05 sec) 

 

其实在  guang_deal_outs 在deal_id 上也是有索引的。 其实我想把子查询设置为

 

 

select * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151); 

 

变成下面的样子

 

 

select * from guang_deal_outs where deal_id in (100017151); 

 

但不幸的是,实际情况正好相反。MySQL试图让它和外面的表产生联系来“帮助”优化查询,它认为下面的exists形式更有效率

 

select * from guang_deal_outs where exists (select * from guang_deals where id = 100017151 and id = guang_deal_outs.deal_id); 

 

这种in子查询的形式,在外部表(比如上面的guang_deals)数据量比较大的时候效率是很差的(如果对于较小的表,不会造成显著地影响)

 

以上就是MySQL性能优化19个要点解析,希望对大家优化MySQL性能有所帮助。










本文转自 chengxuyonghu 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/6226001001/1726163,如需转载请自行联系原作者

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