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          MySQL性能優(yōu)化

          共 2223字,需瀏覽 5分鐘

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          2020-08-04 06:49

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          ? 作?|??PinXiong

          來源 |?cnblogs.com/pinxiong/p/13407904.html


          在互聯(lián)網(wǎng)公司MySQL的使用非常廣泛,大家經(jīng)常會(huì)有MySQL性能優(yōu)化方面的需求。整理了一些在MySQL優(yōu)化方面的實(shí)用技巧。

          Schema與數(shù)據(jù)類型優(yōu)化

          1. 整數(shù)通常是標(biāo)識(shí)列最好的選擇,因?yàn)樗鼈兒芸觳⑶铱梢允褂?code style="margin: 1px 5px;line-height: 1.8;vertical-align: middle;display: inline-block;overflow-x: auto;padding-right: 5px !important;padding-left: 5px !important;font-family: "Courier New", sans-serif !important;font-size: 12px !important;background-color: rgb(245, 245, 245) !important;border-width: 1px !important;border-style: solid !important;border-color: rgb(204, 204, 204) !important;border-radius: 3px !important;">AUTO_INCREMENT

          2. 完全“隨機(jī)”的字符串(如:MD5()SHA1()或者UUID()等產(chǎn)生的字符串)會(huì)任意分布在很大的空間內(nèi),會(huì)導(dǎo)致INSERT以及一些SELECT語句變的很慢

          3. 如果希望查詢執(zhí)行得快速且并發(fā)性好,單個(gè)查詢最好不要做太多的關(guān)聯(lián)查詢(互聯(lián)網(wǎng)公司非常忌諱關(guān)聯(lián)查詢),利用程序來完成關(guān)聯(lián)操作

          4. 如果需要對一張比較大的表做表結(jié)構(gòu)變更(ALTER TABLE操作增加一列),建議先拷貝一張與原表結(jié)構(gòu)一樣的表,再將數(shù)據(jù)復(fù)制進(jìn)去,最后通過重命名將新表的表名稱修改為原表的表名稱。因?yàn)樵谧兏斫Y(jié)構(gòu)的時(shí)候很有可能會(huì)鎖住整個(gè)表,并且可能會(huì)有長時(shí)間的不可用

          5. 避免多表關(guān)聯(lián)的時(shí)候可以適當(dāng)考慮一些反范式的建表方案,增加一些冗余字段

          InnoDB索引優(yōu)化

          1. 如果不是按照索引的最左列開始查找,則無法使用索引

          2. 所有的非聚簇索引都需要先通過索引定位到對應(yīng)的主鍵,然后在到聚簇索引查找數(shù)據(jù),所以在定義主鍵索引的時(shí)候一定要謹(jǐn)慎

          3. 只有當(dāng)索引的列順序和ORDER BY子句的順序完全一致,并且所有列的排序方向(倒序或者正序)都一樣時(shí),MySQL才能夠使用索引來對結(jié)果做排序。有一種情況下ORDER BY子句可以不滿足索引的最左前綴的要求,就是前導(dǎo)列為常量的時(shí)候。

          4. 在使用like來匹配字符串類型的字段的值時(shí),盡可能的使用前綴匹配like ‘XX%’,避免使用?like ‘%XX’

          5. 哈希索引是基于哈希表實(shí)現(xiàn)的,只有精確匹配索引所有列的查詢才有效,也不遵循索引的最左匹配原則

          6. 當(dāng)服務(wù)器需要對多個(gè)索引做聯(lián)合操作時(shí)(通常有多個(gè)OR條件),建議修改成UNION的方式,這樣方便命中索引

          7. 對于如何選擇索引的列順序有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則:將選擇性最高的列放到索引最前列

          8. 盡可能多的使用覆蓋索引(如果一個(gè)索引包含或者說覆蓋所有需要查詢的字段的值,我們就稱之為覆蓋索引),通過EXPLAINExtra列可以看到“Using index”信息

          9. 當(dāng)ID為主鍵時(shí),創(chuàng)建索引(A),相當(dāng)于創(chuàng)建了(A)和(A, ID)兩個(gè)索引

          10. 表中的索引越多對SELECTUPDATEDELETE操作速度變慢,同時(shí)占用的內(nèi)存也會(huì)比較多

          11. InnoDB在二級索引上使用共享鎖,但是訪問主鍵索引需要排他鎖

          12. 盡可能的使用WHERE INWHERE BETWEEN AND的方式來進(jìn)行范圍查詢

          13. LIMIT的偏移量越大性能越慢

          14. 編寫查詢語句時(shí)應(yīng)該避免單行查找、盡可能的使用數(shù)據(jù)原生順序從而避免額外的排序操作,并盡可能使用索引覆蓋查詢

          查詢性能優(yōu)化

          1. 對于低效的查詢,通常從兩個(gè)方面來分析:

            • 確認(rèn)應(yīng)用程序是否在檢索大量超過需要的數(shù)據(jù)。這通常意味著訪問了太多的行,但有時(shí)候可能是訪問了太多的列

            • 確認(rèn)MySQL服務(wù)器層是否在分析大量超過需要的數(shù)據(jù)行

          2. 一般MySQL能夠使用以下三種方式應(yīng)用WHERE條件,從好到壞依次為:

            • 在索引中使用WHERE條件倆過濾不匹配的記錄

            • 使用索引覆蓋掃描來返回記錄

            • 從數(shù)據(jù)表中返回?cái)?shù)據(jù),然后過濾不滿足條件的記錄

          3. MySQL從設(shè)計(jì)上讓連接和斷開連接都很輕量級,在返回一個(gè)小的查詢結(jié)果方面很高效。在一個(gè)通用服務(wù)器上,也能夠運(yùn)行每秒超過10萬的查詢,一個(gè)千兆網(wǎng)卡也能輕松滿足每秒超過2000次的查詢,MySQL內(nèi)部每秒能夠掃描內(nèi)存中上百萬行數(shù)據(jù)

          4. 在刪除大量數(shù)據(jù)時(shí),建議每次刪除一小批量數(shù)據(jù)后,暫停一會(huì)兒再做下一次的刪除

          5. 無論如何排序都是一個(gè)成本很高的操作,所以從性能角度考慮,應(yīng)盡可能避免排序或者盡可能避免對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

          6. COUNT()函數(shù)有兩種不同的作用:它可以統(tǒng)計(jì)某個(gè)列值的數(shù)量,也可以統(tǒng)計(jì)行數(shù)。最簡單的就是通過COUNT(*)來統(tǒng)計(jì)行數(shù)

          7. 關(guān)聯(lián)查詢的時(shí)候要確保關(guān)聯(lián)的字段上有索引

          8. 在數(shù)據(jù)量很大并且歷史數(shù)據(jù)需要定期刪除的情況下,可以考慮使用分區(qū)表

          9. 如果定了的索引列和分區(qū)列不匹配,會(huì)導(dǎo)致查詢無法進(jìn)行分區(qū)過濾

          10. 外鍵約束盡可能避免,通常通過程序來實(shí)現(xiàn),心中要有外鍵

          11. 觸發(fā)器、存儲(chǔ)過程、自定義函數(shù)等最好不要使用

          12. 盡可能的利用查詢緩存,如果在寫查詢語句的時(shí)候有一些不確定的數(shù)據(jù)(NOW()或者CURRENT_DATE()等)時(shí),則不會(huì)被緩存

          13. 用多個(gè)小表代替一個(gè)大表對查詢緩存有好處

          14. 批量寫入時(shí)只需要做一次緩存失效,所以相比單條寫入(每寫入一次,緩存就失效)效率更好,對于寫密集型的應(yīng)用,直接禁用查詢緩存

          15. 如果緩存的空間太大,在過期操作的時(shí)候可能會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器僵死

          以上是個(gè)人在工作中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),如果有描述錯(cuò)誤的地方希望大家可以幫忙指出,一起交流學(xué)習(xí)!


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