超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引真实案例案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。

那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。

例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。

而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。

假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。

树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。

这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。

假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。

即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

1、选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段长度,尽量把字段设置NOT NULL,例如'省份,性别',最好设置为ENUM

2、使用连接（JOIN）来代替子查询:

a.删除没有任何订单客户:DELETE FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo)

b.提取所有没有订单客户:SELECT FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo)

c.提高b的速度优化:SELECT FROM customerinfo LEFT JOIN orderid customerinfo.customerid=orderinfo.customerid

WHERE orderinfo.customerid IS NULL

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

a.创建临时表:SELECT name FROM `nametest` UNION SELECT username FROM `nametest2`

4、事务处理:

a.保证数据完整性,例如添加和修改同时,两者成立则都执行,一者失败都失败

mysql_query("BEGIN")

mysql_query("INSERT INTO customerinfo (name) VALUES ('$name1')"

mysql_query("SELECT * FROM `orderinfo` where customerid=".$id")

mysql_query("COMMIT")

5、锁定表,优化事务处理:

a.我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。

包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，

不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的 *** 作

mysql_query("LOCK TABLE customerinfo READ, orderinfo WRITE")

mysql_query("SELECT customerid FROM `customerinfo` where id=".$id)

mysql_query("UPDATE `orderinfo` SET ordertitle='$title' where customerid=".$id)

mysql_query("UNLOCK TABLES")

6、使用外键,优化锁定表

a.把customerinfo里的customerid映射到orderinfo里的customerid,

任何一条没有合法的customerid的记录不会写到orderinfo里

CREATE TABLE customerinfo

(

customerid INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(customerid)

)TYPE = INNODB

CREATE TABLE orderinfo

(

orderid INT NOT NULL,

customerid INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(customerid,orderid),

FOREIGN KEY (customerid) REFERENCES customerinfo

(customerid) ON DELETE CASCADE

)TYPE = INNODB

注意:'ON DELETE CASCADE',该参数保证当customerinfo表中的一条记录删除的话同时也会删除order

表中的该用户的所有记录,注意使用外键要定义事务安全类型为INNODB

7、建立索引:

a.格式:

(普通索引)->

创建:CREATE INDEX <索引名>ON tablename (索引字段)

修改:ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引名] (索引字段)

创表指定索引:CREATE TABLE tablename([...],INDEX[索引名](索引字段))

(唯一索引)->

创建:CREATE UNIQUE <索引名>ON tablename (索引字段)

修改:ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引名] (索引字段)

创表指定索引:CREATE TABLE tablename([...],UNIQUE[索引名](索引字段))

(主键)->

它是唯一索引,一般在创建表是建立,格式为:

CREATA TABLE tablename ([...],PRIMARY KEY[索引字段])

8、优化查询语句

a.最好在相同字段进行比较 *** 作,在建立好的索引字段上尽量减少函数 *** 作

例子1:

SELECT * FROM order WHERE YEAR(orderDate)<2008(慢)

SELECT * FROM order WHERE orderDate<"2008-01-01"(快)

例子2:

SELECT * FROM order WHERE addtime/7<24(慢)

SELECT * FROM order WHERE addtime<24*7(快)

例子3:

SELECT * FROM order WHERE title like "%good%"

SELECT * FROM order WHERE title>="good" and name<"good"

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