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mysql優(yōu)化的幾種方法

1、選取最適用的字段屬性

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供平谷企業(yè)網(wǎng)站建設,專注與做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作、HTML5、小程序制作等業(yè)務。10年已為平谷眾多企業(yè)、政府機構(gòu)等服務。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進行中。

MySQL 可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。因此，在創(chuàng)建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設置為CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。

另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該盡量把字段設置為NOT NULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。

2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL 從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來創(chuàng)建一個單列的查詢結(jié)果，然后把這個結(jié)果作為過濾條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發(fā)出訂單的客戶ID取出來，然后將結(jié)果傳遞給主查詢，如下所示：

DELETE FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）.. 替代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個查詢完成：

SELECT * FROM customerinfo

WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

如果使用連接（JOIN）.. 來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢?nèi)缦拢?/p>

SELECT * FROM customerinfo

LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.

CustomerID

WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

連接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因為 MySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。

3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動創(chuàng)建的臨時表

MySQL 從 4.0 的版本開始支持 UNION 查詢，它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的 SELECT 查詢合并的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結(jié)束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。使用 UNION 來創(chuàng)建查詢的時候，我們只需要用 UNION作為關鍵字把多個 SELECT 語句連接起來就可以了，要注意的是所有 SELECT 語句中的字段數(shù)目要想同。下面的例子就演示了一個使用 UNION的查詢。

SELECT Name, Phone FROM client

UNION

SELECT Name, BirthDate FROM author

UNION

SELECT Name, Supplier FROM product

4、事務

盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個數(shù)據(jù)同時插入兩個相關聯(lián)的表中，可能會出現(xiàn)這樣的情況：第一個表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至會破壞數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗。換句話說，就是可以保持數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。事物以BEGIN 關鍵字開始，COMMIT關鍵字結(jié)束。在這之間的一條SQL操作失敗，那么，ROLLBACK命令就可以把數(shù)據(jù)庫恢復到BEGIN開始之前的狀態(tài)。

BEGIN;

INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHERE item='book';

COMMIT;

事務的另一個重要作用是當多個用戶同時使用相同的數(shù)據(jù)源時，它可以利用鎖定數(shù)據(jù)庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。

5、鎖定表

盡管事務是維護數(shù)據(jù)庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨占性，有時會影響數(shù)據(jù)庫的性能，尤其是在很大的應用系統(tǒng)中。由于在事務執(zhí)行的過程中，數(shù)據(jù)庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結(jié)束。如果一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只有少數(shù)幾個用戶

來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，例如訪問一個電子商務網(wǎng)站，就會產(chǎn)生比較嚴重的響應延遲。

其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE

SELECT Quantity FROM inventory

WHEREItem='book';

...

UPDATE inventory SET Quantity=11

WHEREItem='book';

UNLOCK TABLES

這里，我們用一個 SELECT 語句取出初始數(shù)據(jù)，通過一些計算，用 UPDATE 語句將新值更新到表中。包含有 WRITE 關鍵字的 LOCK TABLE 語句可以保證在 UNLOCK TABLES 命令被執(zhí)行之前，不會有其它的訪問來對 inventory 進行插入、更新或者刪除的操作。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護數(shù)據(jù)的完整性，但是它卻不能保證數(shù)據(jù)的關聯(lián)性。這個時候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這里，外鍵可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到 salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo

(

CustomerID INT NOT NULL ,

PRIMARY KEY ( CustomerID )

) TYPE = INNODB;

CREATE TABLE salesinfo

(

SalesID INT NOT NULL,

CustomerID INT NOT NULL,

PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),

FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo

(CustomerID) ON DELETECASCADE

) TYPE = INNODB;

注意例子中的參數(shù)“ON DELETE CASCADE”。該參數(shù)保證當 customerinfo 表中的一條客戶記錄被刪除的時候，salesinfo 表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除。如果要在 MySQL 中使用外鍵，一定要記住在創(chuàng)建表的時候?qū)⒈淼念愋投x為事務安全表 InnoDB類型。該類型不是 MySQL 表的默認類型。定義的方法是在 CREATE TABLE 語句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫性能的常用方法，它可以令數(shù)據(jù)庫服務器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更為明顯。那該對哪些字段建立索引呢？一般說來，索引應建立在那些將用于JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的字段上。盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引。對于一個ENUM類型的字段來說，出現(xiàn)大量重復值是很有可能的情況，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什么幫助；相反，還有可能降低數(shù)據(jù)庫的性能。我們在創(chuàng)建表的時候可以同時創(chuàng)建合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后創(chuàng)建索引。此外，MySQL

從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一個FULLTEXT類型索引，但僅能用于MyISAM 類型的表。對于一個大的數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX創(chuàng)建索引，將是非?？斓?。但如果將數(shù)據(jù)裝載到一個已經(jīng)有FULLTEXT索引的表中，執(zhí)行過程將會非常慢。

8、優(yōu)化的查詢語句

絕大多數(shù)情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當?shù)脑挘饕龑o法發(fā)揮它應有的作用。下面是應該注意的幾個方面。首先，最好是在相同類型的字段間進行比較的操作。在MySQL 3.23版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的INT字段和BIGINT字段進行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和 VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候，可以將它們進行比較。其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數(shù)進行操作。

例如，在一個DATE類型的字段上使用YEAE()函數(shù)時，將會使索引不能發(fā)揮應有的作用。所以，下面的兩個查詢雖然返回的結(jié)果一樣，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)2001;

SELECT * FROM order WHERE OrderDate"2001-01-01";

同樣的情形也會發(fā)生在對數(shù)值型字段進行計算的時候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/724;

SELECT * FROM inventory WHERE Amount24*7;

上面的兩個查詢也是返回相同的結(jié)果，但后面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜索字符型字段時，我們有時會使用 LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統(tǒng)性能為代價的。例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。

SELECT * FROM books

WHERE name like "MySQL%"

但是如果換用下面的查詢，返回的結(jié)果一樣，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books

WHERE name="MySQL"and name"MySQM"

最后，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉(zhuǎn)換，因為轉(zhuǎn)換過程也會使索引變得不起作用。

Mysql某個表有近千萬數(shù)據(jù)，CRUD比較慢，如何優(yōu)化？

數(shù)據(jù)千萬級別之多，占用的存儲空間也比較大，可想而知它不會存儲在一塊連續(xù)的物理空間上，而是鏈式存儲在多個碎片的物理空間上?？赡軐τ陂L字符串的比較，就用更多的時間查找與比較，這就導致用更多的時間。

可以做表拆分，減少單表字段數(shù)量，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)。

在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致。

主要兩種拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段進行的。一般是表中的字段較多，將不常用的， 數(shù)據(jù)較大，長度較長（比如text類型字段）的拆分到“擴展表“。 一般是針對 那種 幾百列的大表，也避免查詢時，數(shù)據(jù)量太大造成的“跨頁”問題。

垂直分庫針對的是一個系統(tǒng)中的不同業(yè)務進行拆分，比如用戶User一個庫，商品Product一個庫，訂單Order一個庫。 切分后，要放在多個服務器上，而不是一個服務器上。為什么？ 我們想象一下，一個購物網(wǎng)站對外提供服務，會有用戶，商品，訂單等的CRUD。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會讓數(shù)據(jù)庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫后，如果還是放在一個數(shù)據(jù)庫服務器上， 隨著用戶量增大，這會讓單個數(shù)據(jù)庫的處理能力成為瓶頸，還有單個服務器的磁盤空間，內(nèi)存，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個服務器上，這樣上面的問題都解決了，以后也不會面對單機資源問題。

數(shù)據(jù)庫業(yè)務層面的拆分，和服務的“治理”，“降級”機制類似，也能對不同業(yè)務的數(shù)據(jù)分別的進行管理，維護，監(jiān)控，擴展等。 數(shù)據(jù)庫往往最容易成為應用系統(tǒng)的瓶頸，而數(shù)據(jù)庫本身屬于“有狀態(tài)”的，相對于Web和應用服務器來講，是比較難實現(xiàn)“橫向擴展”的。 數(shù)據(jù)庫的連接資源比較寶貴且單機處理能力也有限，在高并發(fā)場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破IO、連接數(shù)及單機硬件資源的瓶頸。

水平分表

針對數(shù)據(jù)量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規(guī)則（RANGE,HASH取模等），切分到多張表里面去。 但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸。不建議采用。

水平分庫分表

將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個服務器上去，每個服務器具有相應的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)集合不同。 水平分庫分表能夠有效的緩解單機和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。

水平分庫分表切分規(guī)則

1. RANGE

從0到10000一個表，10001到20000一個表；

2. HASH取模

一個商場系統(tǒng)，一般都是將用戶，訂單作為主表，然后將和它們相關的作為附表，這樣不會造成跨庫事務之類的問題。 取用戶id，然后hash取模，分配到不同的數(shù)據(jù)庫上。

3. 地理區(qū)域

比如按照華東，華南，華北這樣來區(qū)分業(yè)務，七牛云應該就是如此。

4. 時間

按照時間切分，就是將6個月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數(shù)據(jù) 被查詢的概率變小，所以沒必要和“熱數(shù)據(jù)”放在一起，這個也是“冷熱數(shù)據(jù)分離”。

分庫分表后面臨的問題

事務支持

分庫分表后，就成了分布式事務了。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務管理功能去執(zhí)行事務，將付出高昂的性能代價； 如果由應用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。

跨庫join

只要是進行切分，跨節(jié)點Join的問題是不可避免的。但是良好的設計和切分卻可以減少此類情況的發(fā)生。解決這一問題的普遍做法是分兩次查詢實現(xiàn)。在第一次查詢的結(jié)果集中找出關聯(lián)數(shù)據(jù)的id,根據(jù)這些id發(fā)起第二次請求得到關聯(lián)數(shù)據(jù)。

跨節(jié)點的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題

這些是一類問題，因為它們都需要基于全部數(shù)據(jù)集合進行計算。多數(shù)的代理都不會自動處理合并工作。解決方案：與解決跨節(jié)點join問題的類似，分別在各個節(jié)點上得到結(jié)果后在應用程序端進行合并。和join不同的是每個結(jié)點的查詢可以并行執(zhí)行，因此很多時候它的速度要比單一大表快很多。但如果結(jié)果集很大，對應用程序內(nèi)存的消耗是一個問題。

數(shù)據(jù)遷移，容量規(guī)劃，擴容等問題

來自淘寶綜合業(yè)務平臺團隊，它利用對2的倍數(shù)取余具有向前兼容的特性（如對4取余得1的數(shù)對2取余也是1）來分配數(shù)據(jù)，避免了行級別的數(shù)據(jù)遷移，但是依然需要進行表級別的遷移，同時對擴容規(guī)模和分表數(shù)量都有限制?？偟脕碚f，這些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺點，這也從一個側(cè)面反映出了Sharding擴容的難度。

ID問題

一旦數(shù)據(jù)庫被切分到多個物理結(jié)點上，我們將不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機制。一方面，某個分區(qū)數(shù)據(jù)庫自生成的ID無法保證在全局上是唯一的；另一方面，應用程序在插入數(shù)據(jù)之前需要先獲得ID,以便進行SQL路由.

一些常見的主鍵生成策略

UUID

使用UUID作主鍵是最簡單的方案，但是缺點也是非常明顯的。由于UUID非常的長，除占用大量存儲空間外，最主要的問題是在索引上，在建立索引和基于索引進行查詢時都存在性能問題。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系統(tǒng)中，需要生成全局UID的場合還是比較多的，twitter的snowflake解決了這種需求，實現(xiàn)也還是很簡單的，除去配置信息，核心代碼就是毫秒級時間41位 機器ID 10位 毫秒內(nèi)序列12位。

跨分片的排序分頁

一般來講，分頁時需要按照指定字段進行排序。當排序字段就是分片字段的時候，我們通過分片規(guī)則可以比較容易定位到指定的分片，而當排序字段非分片字段的時候，情況就會變得比較復雜了。為了最終結(jié)果的準確性，我們需要在不同的分片節(jié)點中將數(shù)據(jù)進行排序并返回，并將不同分片返回的結(jié)果集進行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

MySQL常用優(yōu)化方案

語句執(zhí)行后，會顯示三個字段： Query_ID（執(zhí)行ID） | Duration（持續(xù)時間）| Query（查詢語句） ；

拿到后Query_ID后，可執(zhí)行 show profile for query Query_ID ，查看詳細的準備時間，執(zhí)行時間、執(zhí)行結(jié)束（ preparing、executing、end ）等。

顯示用戶正在運行的線程，需要注意的是，除了 root 用戶能看到所有正在運行的線程外，其他用戶都只能看到自己正在運行的線程，看不到其它用戶正在運行的線程。除非單獨個這個用戶賦予了PROCESS 權限。

顯示字段包含： User| Host| db | Command | Time| State| Info 等。

解析語句，查詢是否命中索引，及，命中何種索引，用以判斷是否符合我們的預期。

返回字段包含： select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra 等。

select_type 常見類型：

(1) SIMPLE(簡單SELECT，不使用UNION或子查詢等)

(2) PRIMARY(子查詢中最外層查詢，查詢中若包含任何復雜的子部分，最外層的select被標記為PRIMARY)

(3) UNION(UNION中的第二個或后面的SELECT語句)

(4) SUBQUERY(子查詢中的第一個SELECT，結(jié)果不依賴于外部查詢)

table 常見類型：

顯示這一行的數(shù)據(jù)是關于哪張表的.

有時不是真實的表名字,看到的是derivedx(x是個數(shù)字,我的理解是第幾步執(zhí)行的結(jié)果)

type 常見類型：

對表訪問方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又稱“訪問類型”。

常用的類型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL （從左到右，性能從差到好）

possible_keys

指出MySQL能使用哪個索引在表中找到記錄，查詢涉及到的字段上若存在索引，則該索引將被列出，但不一定被查詢使用（該查詢可以利用的索引，如果沒有任何索引顯示 null）

該列完全獨立于EXPLAIN輸出所示的表的次序。這意味著在possible_keys中的某些鍵實際上不能按生成的表次序使用。

如果該列是NULL，則沒有相關的索引。在這種情況下，可以通過檢查WHERE子句看是否它引用某些列或適合索引的列來提高你的查詢性能。如果是這樣，創(chuàng)造一個適當?shù)乃饕⑶以俅斡肊XPLAIN檢查查詢

key

key列顯示MySQL實際決定使用的鍵（索引），必然包含在possible_keys中

如果沒有選擇索引，鍵是NULL。要想強制MySQL使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

key_len

表示索引中使用的字節(jié)數(shù)，可通過該列計算查詢中使用的索引的長度，非實際長度，為最大可能長度。

注：不損失精確性的情況下，長度越短越好。

ref

列與索引的比較，表示上述表的連接匹配條件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows

估算出結(jié)果集行數(shù)，表示MySQL根據(jù)表統(tǒng)計信息及索引選用情況，估算的找到所需的記錄所需要讀取的行數(shù)；

extra

該列包含MySQL解決查詢的詳細信息,有以下幾種情況：

(1).Distinct

一旦MYSQL找到了與行相聯(lián)合匹配的行，就不再搜索了

(2).Not exists

MYSQL優(yōu)化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN標準的行，就不再搜索了

(3).Range checked for each

Record（index map:#）

沒有找到理想的索引，因此對于從前面表中來的每一個行組合，MYSQL檢查使用哪個索引，并用它來從表中返回行。這是使用索引的最慢的連接之一

(4).Using filesort

看到這個的時候，查詢就需要優(yōu)化了。MYSQL需要進行額外的步驟來發(fā)現(xiàn)如何對返回的行排序。它根據(jù)連接類型以及存儲排序鍵值和匹配條件的全部行的行指針來排序全部行；

(5).Using temporary

看到這個的時候，查詢需要優(yōu)化了。這里，MYSQL需要創(chuàng)建一個臨時表來存儲結(jié)果，這通常發(fā)生在對不同的列集進行ORDER BY上，而不是GROUP BY上；

(6).Using index

列數(shù)據(jù)是從僅僅使用了索引中的信息而沒有讀取實際的行動的表返回的，這發(fā)生在對表的全部的請求列都是同一個索引的部分的時候。

(7).Using where

使用了WHERE從句來限制哪些行將與下一張表匹配或者是返回給用戶。如果不想返回表中的全部行，并且連接類型ALL或index，這就會發(fā)生，或者是查詢有問題。

超詳細MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高MySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結(jié)構(gòu)設計和參數(shù)調(diào)整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負荷.

1. 優(yōu)化一覽圖

2. 優(yōu)化

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務器硬件及參數(shù)設置.

2.1 軟優(yōu)化

2.1.1 查詢語句優(yōu)化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

2.1.2 優(yōu)化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關于索引可以參高筆者MySQL數(shù)據(jù)庫索引一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗余字段

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優(yōu)化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數(shù)值:

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優(yōu)化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個線程.

2.配置大內(nèi)存,提高內(nèi)存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務器性能.MySQL服務的配置參數(shù)都在my點吸煙 f或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數(shù).

2.2.3 分庫分表

因為數(shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因為數(shù)據(jù)庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數(shù)據(jù)庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統(tǒng)層面不停加機器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴容加數(shù)據(jù)庫服務器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高并發(fā)架構(gòu)里通常都有緩存這個環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設計就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的并發(fā)。

一個完整而復雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構(gòu)系統(tǒng)。各種精妙的架構(gòu)設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.

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