Kata Pengantar

Kaedah pengoptimuman biasa MySQL dibahagikan kepada aspek-aspek berikut:

Pengoptimuman SQL, pengoptimuman reka bentuk, pengoptimuman perkakasan, dsb., yang setiap satunya adalah berbilang klik

Soalan temu bual: Bagaimana untuk mengoptimumkan MySQL dalam kerja harian?

SQL optimizationPelan pengoptimuman ini merujuk kepada meningkatkan kecekapan operasi pangkalan data MySQL dengan mengoptimumkan pernyataan dan indeks SQL

: Kandungan khusus

adalah seperti berikut

Pengoptimuman pagingContohnya:

select * from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190289,10;

Salin selepas log masuk

Pelan pengoptimuman:

Mula-mula ekstrak kunci utama melalui keadaan di mana, kemudian kaitkan jadual data melalui baris data id kunci utama, bukannya Ekstrak baris data melalui indeks sekunder asal
Contohnya:
```
select a.* from table a, (select id from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190289,10 ) b where a.id = b.id
```
Salin selepas log masuk

Untuk menyatakannya secara terang-terangan, kaedah penanda halaman adalah untuk mencari nilai kunci utama parameter had pertama, dan kemudian berdasarkan nilai kunci utama ini Pergi ke penapis dan had
Contohnya:
```
select * from table where id > (select * from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190289, 1) limit 10;
```
Salin selepas log masuk

Pengoptimuman indeks

Gunakan indeks dengan betul

假如我们没有添加索引，那么在查询时就会触发全表扫描，因此查询的数据就会很多，并且查询效率会很低，为了提高查询的性能，我们就需要给最常使用的查询字段上，添加相应的索引，这样才能提高查询的性能

建立覆盖索引

InnoDB使用辅助索引查询数据时会回表，但是如果索引的叶节点中已经包含要查询的字段，那它没有必要再回表查询了，这就叫覆盖索引

例如对于如下查询：

select name from test where city=&#39;上海&#39;

Salin selepas log masuk

我们将被查询的字段建立到联合索引中，这样查询结果就可以直接从索引中获取

alter table test add index idx_city_name (city, name);

Salin selepas log masuk

在 MySQL 5.0 之前的版本尽量避免使用or查询

在 MySQL 5.0 之前的版本要尽量避免使用 or 查询，可以使用 union 或者子查询来替代，因为早期的 MySQL 版本使用 or 查询可能会导致索引失效，在 MySQL 5.0 之后的版本中引入了索引合并

索引合并简单来说就是把多条件查询，比如or或and查询对多个索引分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并，因此就不会导致索引失效的问题了

如果从Explain执行计划的type列的值是index_merge可以看出MySQL使用索引合并的方式来执行对表的查询

避免在 where 查询条件中使用 != 或者 <> 操作符

SQL中，不等于操作符会导致查询引擎放弃索引索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引

解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描

例如，把column<>’aaa’，改成column>’aaa’ or column<’aaa’，就可以使用索引了

适当使用前缀索引

MySQL 是支持前缀索引的，也就是说我们可以定义字符串的一部分来作为索引

我们知道索引越长占用的磁盘空间就越大，那么在相同数据页中能放下的索引值也就越少，这就意味着搜索索引需要的查询时间也就越长，进而查询的效率就会降低，所以我们可以适当的选择使用前缀索引，以减少空间的占用和提高查询效率

比如，邮箱的后缀都是固定的“@xxx.com”，那么类似这种后面几位为固定值的字段就非常适合定义为前缀索引

alter table test add index index2(email(6));

Salin selepas log masuk

使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本

需要注意的是，前缀索引也存在缺点，MySQL无法利用前缀索引做order by和group by 操作，也无法作为覆盖索引

查询具体的字段而非全部字段

要尽量避免使用select *，而是查询需要的字段，这样可以提升速度，以及减少网络传输的带宽压力

优化子查询

尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大

小表驱动大表

我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于 A 表的数据，那执行的顺序就是先查 B 表再查 A 表，具体查询语句如下：

select name from A where id in (select id from B);

Salin selepas log masuk

不要在列上进行运算操作

不要在列字段上进行算术运算或其他表达式运算，否则可能会导致查询引擎无法正确使用索引，从而影响了查询的效率

select * from test where id + 1 = 50;
select * from test where month(updateTime) = 7;

Salin selepas log masuk

一个很容易踩的坑：隐式类型转换：

select * from test where skuId=123456

Salin selepas log masuk

skuId这个字段上有索引，但是explain的结果却显示这条语句会全表扫描

原因在于skuId的字符类型是varchar(32)，比较值却是整型，故需要做类型转换

适当增加冗余字段

增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略

正确使用联合索引

使用了 B+ 树的 MySQL 数据库引擎，比如 InnoDB 引擎，在每次查询复合字段时是从左往右匹配数据的，因此在创建联合索引的时候需要注意索引创建的顺序

例如，我们创建了一个联合索引是idx(name,age,sex)，那么当我们使用，姓名+年龄+性别、姓名+年龄、姓名等这种最左前缀查询条件时，就会触发联合索引进行查询；然而如果非最左匹配的查询条件，例如，性别+姓名这种查询条件就不会触发联合索引

Join优化

MySQL的join语句连接表使用的是nested-loop join算法，这个过程类似于嵌套循环，简单来说，就是遍历驱动表（外层表），每读出一行数据，取出连接字段到被驱动表（内层表）里查找满足条件的行，组成结果行

要提升join语句的性能，就要尽可能减少嵌套循环的循环次数

一个显著优化方式是对被驱动表的join字段建立索引，利用索引能快速匹配到对应的行，避免与内层表每一行记录做比较，极大地减少总循环次数。另一个优化点，就是连接时用小结果集驱动大结果集，在索引优化的基础上能进一步减少嵌套循环的次数

如果难以判断哪个是大表，哪个是小表，可以用inner join连接，MySQL会自动选择小表去驱动大表

避免使用JOIN关联太多的表

对于 MySQL 来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置

在 MySQL 中，对于同一个 SQL 多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个 SQL 中关联的表越多，所占用的内存也就越大

如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性

排序优化

利用索引扫描做排序

MySQL有两种方式生成有序结果：其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的

但是如果索引不能覆盖查询所需列，就不得不每扫描一条记录回表查询一次，这个读操作是随机IO，通常会比顺序全表扫描还慢

因此，在设计索引时，尽可能使用同一个索引既满足排序又用于查找行

例如：

--建立索引（date,staff_id,customer_id）
select staff_id, customer_id from test where date = &#39;2010-01-01&#39; order by staff_id,customer_id;

Salin selepas log masuk

只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，才能够使用索引来对结果做排序

UNION优化

MySQL处理union的策略是先创建临时表，然后将各个查询结果填充到临时表中最后再来做查询，很多优化策略在union查询中都会失效，因为它无法利用索引

最好手工将where、limit等子句下推到union的各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件进行优化

此外，除非确实需要服务器去重，一定要使用union all，如果不加all关键字，MySQL会给临时表加上distinct选项，这会导致对整个临时表做唯一性检查，代价很高

慢查询日志

出现慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能，查询出比较慢的 SQL 语句，然后再通过 Explain 来查询 SQL 语句的执行计划，最后分析并定位出问题的根源，再进行处理

Log pertanyaan perlahan merujuk kepada fungsi rakaman log pertanyaan perlahan yang boleh dihidupkan melalui konfigurasi dalam MySQL, melebihi long_query_time nilai SQL akan direkodkan dalam loglong_query_time值的 SQL 将会被记录在日志中

我们可以通过设置“slow_query_log=1”
Kita boleh menetapkan "slow_query_log=1" untuk menghidupkan pertanyaan perlahan
Perlu diingat bahawa selepas menghidupkan fungsi log perlahan, ia akan menjejaskan prestasi MySQL Ia akan memberi impak tertentu, jadi fungsi ini harus digunakan dengan berhati-hati dalam persekitaran pengeluaran
Pengoptimuman reka bentuk

Cuba elakkan menggunakan NULL

NULL bukan mudah dikendalikan dalam MySQL. Ia memerlukan ruang tambahan untuk storan dan operasi khas, lajur yang mengandungi NULL sukar untuk dioptimumkan pertanyaan
Lajur harus dinyatakan sebagai bukan nol, dan nilai nol harus digantikan dengan 0, rentetan kosong atau nilai khas lain, seperti ditakrifkan sebagai int not null default 0
Panjang data minimum

Panjang jenis data yang lebih kecil biasanya memerlukan lebih sedikit ruang dalam cakera, memori dan cache CPU, dan lebih pantas untuk diproses
Gunakan jenis data yang paling ringkas

operasi jenis adalah lebih murah, seperti : Jika anda boleh menggunakan jenis int, jangan gunakan jenis varchar, kerana kecekapan pertanyaan jenis int adalah lebih tinggi daripada jenis varchar Cuba tentukan jenis teks sesedikit mungkin . Kecekapan pertanyaan jenis teks adalah sangat rendah Jika anda mesti menggunakan teks untuk mentakrifkan medan, anda boleh Pisahkan medan ini ke dalam sub-jadual Apabila anda perlu menanyakan medan ini, gunakan pertanyaan bersama, yang boleh meningkatkan pertanyaan kecekapan jadual utama
Strategi sub-jadual dan sub-pangkalan data yang sesuai

Sub-jadual bermakna apabila terdapat lebih banyak medan dalam jadual, Anda boleh cuba membahagikan jadual besar kepada berbilang sub-jadual, meletakkan lebih banyak maklumat utama yang kerap digunakan ke dalam jadual utama, dan meletakkan yang lain ke dalam sub-jadual Dengan cara ini, kebanyakan pertanyaan kami hanya perlu menanyakan jadual utama dengan medan yang lebih sedikit , dengan itu meningkatkan kecekapan pertanyaan secara berkesan
Sub-database untuk membahagikan pangkalan data kepada beberapa pangkalan data. Sebagai contoh, kami membahagikan pangkalan data kepada berbilang pangkalan data Satu pangkalan data utama digunakan untuk menulis dan mengubah suai data, dan yang lain digunakan untuk menyegerakkan data utama dan memberikannya kepada pelanggan untuk pertanyaan tekanan satu pangkalan data dikongsi Berbilang perpustakaan disediakan, dengan itu meningkatkan kecekapan operasi keseluruhan pangkalan data

Pemilihan jenis biasa

Tetapan lebar jenis integer

MySQL boleh menentukan lebar untuk jenis integer, seperti int(11), yang sebenarnya tidak masuk akal, ia tidak mengehadkan julat nilai untuk penyimpanan dan Dikira, int(1) dan int(20) adalah sama

VARCHAR dan jenis CHAR

jenis char ialah panjang tetap, dan varchar menyimpan rentetan berubah, yang menjimatkan lebih banyak ruang daripada panjang tetap, tetapi varchar Ia memerlukan tambahan 1 atau 2 bait untuk merekodkan panjang rentetan, dan ia juga terdedah kepada pemecahan semasa mengemas kini Ia perlu dipilih berdasarkan senario penggunaan: jika panjang maksimum lajur rentetan adalah lebih besar daripada panjang purata, atau lajur jarang dikemas kini, lebih mudah untuk memilih varchar Sesuai jika anda ingin menyimpan rentetan yang sangat pendek, atau nilai rentetan adalah sama panjang, seperti nilai MD5, atau data lajur sering berubah. , pilih untuk menggunakan jenis char

DATETIME dan TIMESTAMP jenis
datetime mempunyai julat yang lebih luas dan boleh Ia mewakili tahun dari 1001 hingga 9999, dan cap waktu hanya boleh mewakili tahun dari 1970 hingga 2038. datetime tiada kaitan dengan zon waktu, nilai paparan cap waktu bergantung pada zon waktu. Dalam kebanyakan senario, kedua-dua jenis boleh berfungsi dengan baik, tetapi disyorkan untuk menggunakan cap masa, kerana masa tarikh menduduki 8 bait, cap masa hanya menduduki 4 bait, ruang cap masa lebih cekap

BLOB dan jenis TEKS
blob dan teks adalah kedua-duanya jenis data rentetan direka untuk menyimpan sejumlah besar data masing-masing dalam mod binari dan aksara

Dalam penggunaan sebenar, kedua-dua jenis ini harus digunakan dengan berhati-hati, kerana kecekapan pertanyaannya adalah sangat rendah jenis, anda boleh memisahkan medan ini menjadi sub-jadual Apabila anda perlu menanyakan medan ini, gunakan pertanyaan bersama Ini boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan jadual utama

PenormalanApabila data lebih baik. dinormalkan Apabila menormalkan, kurang data diubah suai, dan jadual ternormal biasanya lebih kecil, dan lebih banyak data boleh dicache dalam ingatan, jadi operasi pelaksanaan akan menjadi lebih pantas

Kelemahannya ialah lebih banyak perkaitan diperlukan semasa pertanyaan

Bahagian 1 Pertama bentuk biasa: Medan tidak boleh dipisahkan, dan pangkalan data menyokongnya secara lalai Bentuk normal kedua: Menghapuskan pergantungan separa pada kunci utama Anda boleh menambah medan yang tiada kaitan dengan logik perniagaan sebagai kunci utama dalam jadual, seperti menggunakan id kenaikan automatik ketiga: Hilangkan pergantungan transitif pada kunci utama dan bahagikan jadual untuk mengurangkan lebihan data

Pengoptimuman Perkakasan

Keperluan perkakasan MySQL terutamanya dicerminkan dalam tiga aspek: cakera, rangkaian dan memori

Disk

Cakera harus cuba menggunakan cakera dan bacaan berprestasi tinggi seperti itu pemacu keadaan. Dengan cara ini, masa berjalan I/O boleh dikurangkan, dengan itu meningkatkan kecekapan operasi keseluruhan MySQL Untuk cakera, anda juga boleh cuba menggunakan berbilang cakera kecil dan bukannya satu cakera besar, kerana kelajuan putaran cakera dibetulkan. Ia bersamaan dengan mempunyai berbilang cakera yang berjalan secara selari

Rangkaian
Memastikan jalur lebar rangkaian yang lancar (kependaman rendah) dan lebar jalur rangkaian yang mencukupi adalah syarat asas untuk operasi biasa MySQL, anda boleh juga menyediakan berbilang kad rangkaian , untuk meningkatkan kecekapan operasi pelayan MySQL semasa tempoh puncak rangkaian

Memori
Semakin besar memori pelayan MySQL, lebih banyak maklumat disimpan dan dicache, dan prestasi ingatan adalah sangat tinggi, sekali gus meningkatkan keseluruhan kecekapan pengendalian MySQL

Atas ialah kandungan terperinci Soalan temu bual: Bagaimana untuk mengoptimumkan MySQL dalam kerja harian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!