Mysql优化策略

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: Mysql优化策略总的来说:1、数据库设计和表创建时就要考虑性能 2、sql的编写需要注意优化 3、分区、分表、分库设计表的时候: 1、字段避免null值出现,null值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字0代替null。

Mysql优化策略
总的来说:1、数据库设计和表创建时就要考虑性能

              2、sql的编写需要注意优化

              3、分区、分表、分库

设计表的时候:

    1、字段避免null值出现,null值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字0代替null。

    2、尽量使用INT而非BIGINT,如果非负则加上UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍),当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

    3、使用枚举或整数代替字符串类型

    4、尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

    5、单表不要有太多字段,建议在20以内

    6、用整型来存IP

索引:

   1、索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描

   2、应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

   3、值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段

   4、字符字段只建前缀索引

   5、字符字段最好不要做主键

   6、不用外键,由程序保证约束

   7、尽量不用UNIQUE,由程序保证约束

   8、使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引

总结:使用合适的数据类型,选择合适的索引

sql的编写需要注意优化:

   使用limit对查询结果的记录进行限定

  避免select *,将需要查找的字段列出来

  使用连接(join)来代替子查询

  拆分大的delete或insert语句

  可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL

  不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边

  sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库

  OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内

  不用函数和触发器,在应用程序实现

  避免%xxx式查询

  少用JOIN

  使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比

  尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

  对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5

  列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大

引擎:

  

  MyISAM

  不支持行锁,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁

  不支持事务

  不支持外键

  不支持崩溃后的安全恢复

  在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录

  支持BLOB和TEXT的前500个字符索引,支持全文索引

  支持延迟更新索引,极大提升写入性能

  对于不会进行修改的表,支持压缩表,极大减少磁盘空间占用

  InnoDB

  支持行锁,采用MVCC来支持高并发

  支持事务

  支持外键

  支持崩溃后的安全恢复

  不支持全文索引

总体来讲,MyISAM适合SELECT密集型的表,而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表
原文地址https://www.cnblogs.com/sirb/p/10658092.html

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