So optimieren Sie die MySQL-Datenbank

Methoden zur Optimierung der MySQL-Datenbank: Erstellen Sie einen Indexindex, verwenden Sie weniger Select-Anweisungen, aktivieren Sie das Abfrage-Caching, wählen Sie eine geeignete Speicher-Engine aus, vermeiden Sie die Verwendung von oder in der Where-Klausel zum Herstellen einer Verbindung und vermeiden Sie die Rückgabe großer Datenmengen usw.

Bei einer datenzentrierten Anwendung wirkt sich die Qualität der Datenbank direkt auf die Leistung des Programms aus, daher ist die Datenbankleistung entscheidend. Daher muss jeder die Optimierungsoperationen der MySQL-Datenbank verstehen. In diesem Artikel werden hauptsächlich die allgemeinen Optimierungsoperationen in der MySQL-Datenbank zusammengefasst. Ich werde im Folgenden nicht näher darauf eingehen.

1. Index

Natürlich haben wir diese Art und Weise stillschweigend optimiert Primärschlüsselindex. Manchmal ist es uns egal, ob ein geeigneter Index definiert ist, die Leistung (Geschwindigkeit) der Datenbankabfrage wird um ein Vielfaches oder sogar Dutzende Male verbessert.

2. Verwenden Sie SELECT* sparsam

Manche Leute wählen beim Abfragen der Datenbank möglicherweise aus, was sie abfragen möchten. Wir sollten die Daten erhalten, die wir verwenden möchten, nicht alle, denn wenn wir sie auswählen, erhöht sich die Belastung des Webservers, die Belastung der Netzwerkübertragung steigt und die Abfragegeschwindigkeit nimmt natürlich ab.

3. EXPLAIN SELECT

Es wird geschätzt, dass viele Menschen diese Funktion noch nie gesehen haben, es wird jedoch dringend empfohlen, sie zu verwenden. EXPLAIN zeigt, wie MySQL Indizes verwendet, um Select-Anweisungen zu verarbeiten und Tabellen zu verknüpfen. Kann dabei helfen, bessere Indizes auszuwählen und optimiertere Abfrageanweisungen zu schreiben. Die Hauptverwendung besteht darin, „explain“ vor „select“ hinzuzufügen.

EXPLAIN SELECT [查找字段名] FROM tab_name ...

4. Abfrage-Cache aktivieren

Auf den meisten MySQL-Servern ist der Abfrage-Cache aktiviert. Dies ist eine der effektivsten Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung und wird von der MySQL-Datenbank-Engine verwaltet. Wenn viele der gleichen Abfragen mehrmals ausgeführt werden, werden die Abfrageergebnisse in einem Cache abgelegt, sodass nachfolgende identische Abfragen die Tabelle nicht bedienen müssen, sondern direkt auf die zwischengespeicherten Ergebnisse zugreifen.

Der erste Schritt besteht darin, query_cache_type auf ON zu setzen und dann zu prüfen, ob die Systemvariable have_query_cache verfügbar ist:

show variables like 'have_query_cache'

Danach weisen Sie dem Abfragecache und der Steuerung die Speichergröße zu der Maximalwert der zwischengespeicherten Abfrageergebnisse. Relevante Vorgänge werden in der Konfigurationsdatei geändert.

5. Verwenden Sie NOT NULL

Viele Tabellen enthalten Spalten, die NULL (Nullwert) sein können, auch wenn die Anwendung keinen NULL-Wert speichern muss NULL ist die Standardeigenschaft der Spalte. Normalerweise ist es am besten, Spalten als NOT NULL anzugeben, es sei denn, Sie müssen wirklich NULL-Werte speichern.

Abfragen, die NULL-fähige Spalten enthalten, sind schwieriger für MySQL zu optimieren, da NULL-fähige Spalten Indizes, Indexstatistiken und Wertvergleiche komplexer machen. Spalten, die NULL sein können, benötigen mehr Speicherplatz und erfordern eine spezielle Behandlung in MySQL. Wenn NULL-fähige Spalten indiziert werden, erfordert jeder Indexdatensatz ein zusätzliches Byte, was in MyISAM sogar dazu führen kann, dass ein Index fester Größe (z. B. ein Index mit nur einer Ganzzahlspalte) zu einem Index variabler Größe wird.

Normalerweise bringt das Ändern der NULL-Spalte in NOT NULL nur eine geringe Leistungsverbesserung, sodass (bei der Optimierung) keine Notwendigkeit besteht, diese Situation zuerst im vorhandenen Schema zu suchen und zu ändern, es sei denn, Sie sind sicher, dass dies dazu führt ein Problem. Wenn Sie jedoch vorhaben, einen Index für eine Spalte zu erstellen, sollten Sie vermeiden, die Spalte als NULL zu gestalten. Natürlich gibt es Ausnahmen. Erwähnenswert ist beispielsweise, dass InnoDB ein separates Bit zum Speichern von NULL-Werten verwendet, sodass es eine gute Speicherplatzeffizienz für spärliche Daten bietet. Dies gilt jedoch nicht für MyISAM.

6. Auswahl der Speicher-Engine

Was die Auswahl von MyISAM und InnoDB betrifft: Wenn Sie Transaktionsverarbeitung oder Fremdschlüssel benötigen, ist InnoDB möglicherweise die bessere Möglichkeit. Wenn Sie eine Volltextindizierung benötigen, ist MyISAM normalerweise eine gute Wahl, da es in das System integriert ist. Wir testen jedoch nicht sehr oft 2 Millionen Datensatzzeilen. Auch wenn es etwas langsamer ist, können wir mit Sphinx einen Volltextindex von InnoDB erhalten.

Die Größe der Daten ist ein wichtiger Faktor, der sich darauf auswirkt, welche Speicher-Engine Sie wählen. Große Datensätze entscheiden sich in der Regel für InnoDB, da es die Transaktionsverarbeitung und Fehlerwiederherstellung unterstützt. Die Größe der Datenbank bestimmt die Länge der Fehlerwiederherstellungszeit. InnoDB kann Transaktionsprotokolle für die schnellere Datenwiederherstellung verwenden. Während MyISAM für diese Aufgaben

Stunden oder sogar Tage benötigen kann, benötigt InnoDB nur wenige Minuten.

Ihre Gewohnheit, Datenbanktabellen zu bedienen, kann ebenfalls ein Faktor sein, der die Leistung stark beeinflusst. Beispiel: COUNT() ist in der MyISAM-Tabelle sehr schnell, kann aber in der InnoDB-Tabelle schmerzhaft sein. Die Primärschlüsselabfrage wird unter InnoDB recht schnell sein, wir müssen jedoch aufpassen, dass es auch zu Leistungsproblemen kommt, wenn unser Primärschlüssel zu lang ist. Eine große Anzahl von Einfügungsanweisungen wird unter MyISAM schneller sein, aber Aktualisierungen werden unter InnoDB schneller sein – insbesondere, wenn die Parallelität groß ist.

所以，到底你检使用哪一个呢？根据经验来看，如果是一些小型的应用或项目，那么MyISAM也许会更适合。当然，在大型的环境下使用MyISAM也会有很大成功的时候，但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目，而且需要事务处理或外键支持，那么你真的应该直接使用InnoDB方式。但需要记住InnoDB的表需要更多的内存和存储，转换100GB的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。

七、避免在 where 子句中使用 or 来连接

如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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 Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

八、多使用varchar/nvarchar

使用varchar/nvarchar代替 char/nchar ，因为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。

九、避免大数据量返回

这里要考虑使用limit，来限制返回的数据量，如果每次返回大量自己不需要的数据，也会降低查询速度。

十、where子句优化

where 子句中使用参数，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。然 而，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。

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，避免在where子句中对字段进行函数操作这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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，否则系统将可能无法正确使用索引。

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