数据库性能优化主要包括哪些方面

数据库性能优化主要包括以下几个方面：

1、sql语句的执行计划是否正常；

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数；

3、数据库实体的碎片的整理；

4、减少表之间的关联，特别对于批量数据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力；

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存；

6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询性能。

在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。

系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

可以采取两个手段： 

第一：将数据库表拆分到不同的库中，比如 tblMEMBER 就可以拆分到 DB1 与 DB2 中去。 实际上，可以拆分到 DB001 DB100 甚至更多的库中间去。 DB1 与 DB2 最好不在一块硬盘上。

第二：如果更大量级的数据，则最好拆分到不同的数据库服务器中去。 数据库的拆分带来的是查询等 *** 作的复杂性。简单地可以通过 hash 或者 按序号 匹配不同的数据库。复杂一些，应该设置一个独立的应用服务器（软件）协调其中的 *** 作。

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步 *** 作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新 *** 作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select from t1 where f1 = 20;

B：

select from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)

表记录数：

mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (001 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。

mysql> explain  format=json select from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "324365"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "036",      "cost_info": {        "read_cost": "323207",        "eval_cost": "1158",        "prefix_cost": "324365",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /+ index_merge(t1) / from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "44109"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "33079",        "eval_cost": "11030",        "prefix_cost": "44109",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "53434"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "007",      "cost_info": {        "read_cost": "47884",        "eval_cost": "004",        "prefix_cost": "53434",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

加了HINT，

mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "523"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "513",        "eval_cost": "010",        "prefix_cost": "523",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

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