MySQL数据库优化都包括哪些项目

此文章主要向大家介绍的是MySQL数据库优化 其中还包括MySQL数据库的性能优化 常用的SQL语句的优化以及MySQL数据库对INSERT语句进行优化的实际 *** 作方案的描述 望你会有所收获

MySQL InnoDB 的性能问题讨论

MySQL性能优化

InnoDB delete from xxx速度暴慢原因

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更多 定期分析表和检查表

分析表的语法如下

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ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb _name[ tbl_name]

以上语句用于分析和存储表的关键字分布 分析的结果将可以使得系统得到准确的统计信息 使得SQL能够生成正确的执行计划 如果用户感觉实际执行计划并不是预期的执行计划 执行一次分析表可能会解决问题 在分析期间 使用一个读取锁定对表进行锁定 这对于MyISAM DBD和InnoDB表有作用

例如分析一个数据表

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yze table table_name

检查表的语法如下

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CHECK TABLE tb _name[ tbl_name] [option] option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}

检查表的作用是检查一个或多个表是否有错误 CHECK TABLE 对MyISAM 和 InnoDB表有作用 对于MyISAM表 关键字统计数据被更新

CHECK TABLE 也可以检查视图是否有错误 比如在视图定义中被引用的表不存在

定期优化表

MySQL数据库优化表的语法如下

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OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb _name [ tbl_name]

如果删除了表的一大部分 或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR BLOB或TEXT列的表)进行更多更改 则应使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表优化 这个命令可以将表中的空间碎片进行合并 并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 但OPTIMIZE TABLE 命令只对MyISAM BDB 和InnoDB表起作用

例如 optimize table table_name

注意 yze check optimize执行期间将对表进行锁定 因此一定注意要在数据库不繁忙的时候执行相关的 *** 作

常用的SQL优化

我们在开发的时候常常用到的SQL语句 无非是INSERT GROUPBY等等 对于这些SQL语句 我们怎么进行优化？

大批量插入数据

当用load命令导入数据的时候 适当的设置可以提高导入的速度

对于MyISAM存储引擎的表 可以通过如下方式快速的导入大量的数据

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ALTER TABLE tb _name DISABLE KEYS;

loading the data

ALTER TABLE tb _name ENABLE KEYS;

DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新 在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时 通过设置这两个命令 可以提高导入的效率

对于导入大量的数据到一个空的MyISAM表时 默认就是先导入数据然后才创建索引的 索引不用进行设置

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load data infile /home/mysql/text_txt into table text

对于InnoDB类型的表 这种方式不能提高导入数据的效率 但也有几种针对InnoDB类型的表进行MySQL数据库优化的方式

因为InnoDB类型的表式按照主键的顺序保存的 所以将导入的数据按照主键的顺序排序 可以有效提高导入数据的效率

在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS= 关闭唯一性校验 在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS= 恢复唯一性校验 可以提高导入的效率

如果应用使用自动提交的方式 建议在导入前执行SET AUTOMIT= 关闭自动提交 导入结束后执行SET AUTOMIT= 打开自动提交 也可以提高导入效率

MySQL数据库优化INSERT语句

当进行数据INSERT的时候 可以考虑采用以下几种方式进行优化

如果同时从一个客户插入很多行 尽量使用多个值表的INSERT语句 这种方式将大大缩短客户端与数据库的链接 关闭等消耗 使得效率比分开执行的单个INSERT语句快

例如

insert into test values( )

insert into test values( )

insert into test values( )

将上面三句改为:insert into test values( ) ( ) ( )

如果从不同客户插入很多行 能通过使用INSERT DELAYED 语句得到更高的速度

DELAYED 的含义是让INSERT 语句马上执行 其实数据都被放在内存的队列中 并没有真正写入磁盘 这比每条语句分别插入要快得多 LOW_PRIORITY刚好相反 在所有其他用户对表的读写完后才进行插入

将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放

如果进行批量插入 可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度 但是 这只能对于MyISAM表使用

当从一个文本文件中装载一个表时 使用LOAD DATA INFILE 这通常比使用很多insert语句快 倍左右

lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29324

首先，你这个数据确实太多了，应该考虑使用高速磁盘阵列，甚至考虑小型机，以及专业的数据库系统。

其次，如果你的数据库变化不大，可以考虑增加索引，特别是在product_detailcreat_dt 这样的数据分散字段上建立索引，能明显提高效率。如果经常都有更新，索引就不宜过多，否则插入一条数据会非常慢。

如果你的应用非常复杂，数据在大量更新，又需要快速查询，有一些用空间换时间的办法，比如把数据库按照一定规则分在不同的服务器上，查询的时候先对条件进行判断，再提交给不同的服务器进行查询。数据库分片的方法许多，例如你可以按照时间，把每一天的数据存放在不同服务器里面，程序判断条件之后，调用对应的服务器进行查询。

空间换时间有一个典型的办法，就是把两个表合并起来，查询的时候就无需关联。

总结优化如下:

1、主键就是聚集索引

2、只要建立索引就能显著提高查询速度

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

　(四)其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个

4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

(五)其他注意事项

1 不要索引常用的小型表

2 不要把社会保障号码(SSN)或身份z号码(ID)选作键

3 不要用用户的键

4 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)

5 使用系统生成的主键

　二、改善SQL语句

1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

2、or 会引起全表扫描

3、非 *** 作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

4、IN 的作用相当与OR

5、尽量少用NOT

6、exists 和 in 的执行效率是一样的

7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

8、union并不绝对比or的执行效率高

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select ”

10、count()不比count(字段)慢

11、order by按聚集索引列排序效率最高

12、高效的TOP

进行SQL性能优化的方法：

1、SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。

2、使用『临时表』缓存中间结果。简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。

3、使用like的时候要注意是否会导致全表扫，有的时候会需要进行一些模糊查询例如：select id from table where username like ‘%hollis%’关键词%hollis%，由于hollis前面用到了“%”，因此该查询会使用全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%。

4、尽量避免使用!=或<> *** 作符。在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

5、尽量避免使用 or 来连接条件；在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。可以使用

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

替代

select id from t where num=10 or num=20

6、尽量避免使用in和not in：在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。可以使用

select id from t where num between 10 and 20

替代

select id from t where num in (10,20)

7、可以考虑强制查询使用索引

select  from table force index(PRI) limit 2;(强制使用主键)

select  from table force index(hollis_index) limit 2;(强制使用索引"hollis_index")

select  from table force index(PRI,hollis_index) limit 2;(强制使用索引"PRI和hollis_index")

8、尽量避免使用表达式、函数等 *** 作作为查询条件；尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。尽量避免使用游标；任何地方都不要使用 select  from t ，用具体的字段列表代替“”，不要返回用不到的任何字段。

9、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar。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。

10、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、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引。

首先是表设计要合理，要合理使用分区，索引等工具。

再一个就是看你需求是什么，数据分布情况如何。

比如select from table a where acol1=1;

这个例子里面，假设表a有一亿数据量，在不考虑分区的情况下，col1的数据分布对检索效果影响极大，比如如果col1是有唯一约束的字段，那很简单，直接通过索引定位，检索时间基本上在毫秒级。

可如果col1是个状态字段，比如只有0，1两个值。而且两个数值分配均匀，那符合条件的检索结果就会有5000w，这时候什么办法都没有，最快的检索方式就是全表扫描。

所以，如果没有具体的示例，是没法解答你的问题的。

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