平平淡淡从从容容

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MySQL各种优化

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槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。欲寄彩笺兼尺素，山长水阔知何处？ —— 宋.晏殊 《蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露》

一、创建优化

  1. 选择合适的存储引擎
  2. 字段设置为NOT NULL
  3. 字段属性越小查询越快(int enum等)，尽量使用数值型
  4. 每张表都设置主键ID(InnoDB引擎)
  5. 为字段添加索引(主键/唯一/全文/普通)
  6. ip使用long存储
  7. 写多读少的业务用InnoDB
  8. 读多写少的业务使用MyISAM

二、查询优化

  1. 查询需要的字段而不是*
  2. 只查询一条记录使用LIMIT
  3. 避免循环查询数据，可一次性查询然后使用PHP处理
  4. 使用连接查询代替子查询
  5. EXPLAIN索引是否命中
    • 模糊查询使用like 'xx%'而不是like '%xx%'
    • 关联查询时字段属性、长度是否一致
    • 字段属性是char查询时无引号
    • 查询语句中有or时请注意
    • 联合索引‘最左原则’
    • 查询语句中有运算
    • !=或＜＞、IS NULL、IS NOT NULL、IN、NOT IN
  6. 查看查询慢日志，定向优化
  7. 不在SQL语句中做运算
  8. 数据实时性不高的可以使用消息队列异步处理
  9. 统计类信息通过脚本跑好数据
  10. 使用EXISTS/NOT EXISTS代替IN/NOT IN
  11. 使用DISTINCT代替GROUP BY
  12. 使用BETWEEN代替IN
  13. 避免使用SELECT INTO语句，其会导致表锁定，阻止其他用户访问该表
  14. 使用UNION ALL代替UNION
  15. 批量插入时vaules(),(),()...
  16. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
  17. 复合索引最左匹配原则，尽量命中每一个字段
  18. 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，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询select id from t where num=0
  19. 应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
  20. 下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'，若要提高效率，可以考虑全文检索。
  21. in和 not in也要慎用，否则会导致全表扫描，如select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between就不用in select id from t where num between 1 and 3
  22. 如果在where子句中使用参数也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时，它必须在编译时进行选择。如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
    • select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引select id from t with(index(索引名)) where num=@num
  23. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算(!=或<>)，否则系统将可能无法正确使用索引。
    • 对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。
    • 数据类型转换
    • 隐式字符类型转换
    • select id from t where num/2=100应改为select id from t where num=100*2
    • select id from t where substring(name,1,3)='abc'应该为select id from t where name like 'abc%'

函数

  1. 不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
    select col1,col2 into #t from t where 1=0
    这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
    create table #t(…)
  2. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择，根据内外表数据量而定
  3. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，
  4. 应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
  5. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
  6. 尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar
    • 首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间
    • 其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
  7. 任何地方都不要使用select * from t，不要返回用不到的任何字段。
  8. 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
  9. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
  10. 使用覆盖索引
  1. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
  2. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
  3. 临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
  4. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
  5. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定
  6. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
  7. 使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
  8. 与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
  9. 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

三、缓存

  1. 查询缓存
    • 设置查询缓冲,query_cache_type设为1即可
  2. 数据缓存

四、主从复制

  1. 读写分离

五、锁优化

六、单独的数据库服务器

  1. 设置磁盘I/O
  2. 设置大页内存