牛逼啊，幾乎涵蓋了 MySQL 優(yōu)化的所有細(xì)節(jié)
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MySQL常見的優(yōu)化手段分為下面幾個(gè)方面：
SQL優(yōu)化、設(shè)計(jì)優(yōu)化，硬件優(yōu)化等，其中每個(gè)大的方向中又包含多個(gè)小的優(yōu)化點(diǎn)
下面我們具體來看看
SQL優(yōu)化
此優(yōu)化方案指的是通過優(yōu)化 SQL 語句以及索引來提高 MySQL 數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行效率，具體內(nèi)容如下：
分頁優(yōu)化
例如：
select?*?from?table?where?type?=?2?and?level?=?9?order?by?id?asc?limit?190289,10;
優(yōu)化方案：
延遲關(guān)聯(lián)
先通過where條件提取出主鍵，在將該表與原數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)，通過主鍵id提取數(shù)據(jù)行，而不是通過原來的二級(jí)索引提取數(shù)據(jù)行
例如：
select?a.*?from?table?a,?(select?id?from?table?where?type?=?2?and?level?=?9?order?by?id?asc?limit?190289,10?)?b?where?a.id?=?b.id
書簽方式
書簽方式說白了就是找到limit第一個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的主鍵值，再根據(jù)這個(gè)主鍵值再去過濾并limit
例如：
select?*?from?table?where?id?>?(select?*?from?table?where?type?=?2?and?level?=?9?order?by?id?asc?limit?190289,?1)?limit?10;
索引優(yōu)化
正確使用索引
假如我們沒有添加索引，那么在查詢時(shí)就會(huì)觸發(fā)全表掃描，因此查詢的數(shù)據(jù)就會(huì)很多，并且查詢效率會(huì)很低，為了提高查詢的性能，我們就需要給最常使用的查詢字段上，添加相應(yīng)的索引，這樣才能提高查詢的性能
建立覆蓋索引
InnoDB使用輔助索引查詢數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)回表，但是如果索引的葉節(jié)點(diǎn)中已經(jīng)包含要查詢的字段，那它沒有必要再回表查詢了，這就叫覆蓋索引
例如對(duì)于如下查詢：
select?name?from?test?where?city='上海'
我們將被查詢的字段建立到聯(lián)合索引中，這樣查詢結(jié)果就可以直接從索引中獲取
alter?table?test?add?index?idx_city_name?(city,?name);
在 MySQL 5.0 之前的版本盡量避免使用or查詢
在 MySQL 5.0 之前的版本要盡量避免使用 or 查詢，可以使用 union 或者子查詢來替代，因?yàn)樵缙诘?MySQL 版本使用 or 查詢可能會(huì)導(dǎo)致索引失效，在 MySQL 5.0 之后的版本中引入了索引合并
索引合并簡單來說就是把多條件查詢，比如or或and查詢對(duì)多個(gè)索引分別進(jìn)行條件掃描，然后將它們各自的結(jié)果進(jìn)行合并，因此就不會(huì)導(dǎo)致索引失效的問題了
如果從Explain執(zhí)行計(jì)劃的type列的值是index_merge可以看出MySQL使用索引合并的方式來執(zhí)行對(duì)表的查詢
關(guān)于Explain的使用可以參考我之前的文章：最完整的Explain總結(jié)，SQL優(yōu)化不再困難
避免在 where 查詢條件中使用 != 或者 <> 操作符
SQL中，不等于操作符會(huì)導(dǎo)致查詢引擎放棄索引索引，引起全表掃描，即使比較的字段上有索引
解決方法：通過把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表掃描
例如，把column<>’aaa’，改成column>’aaa’ or column<’aaa’，就可以使用索引了
適當(dāng)使用前綴索引
MySQL 是支持前綴索引的，也就是說我們可以定義字符串的一部分來作為索引
我們知道索引越長占用的磁盤空間就越大，那么在相同數(shù)據(jù)頁中能放下的索引值也就越少，這就意味著搜索索引需要的查詢時(shí)間也就越長，進(jìn)而查詢的效率就會(huì)降低，所以我們可以適當(dāng)?shù)倪x擇使用前綴索引，以減少空間的占用和提高查詢效率
比如，郵箱的后綴都是固定的“@xxx.com”，那么類似這種后面幾位為固定值的字段就非常適合定義為前綴索引
alter?table?test?add?index?index2(email(6));
使用前綴索引，定義好長度，就可以做到既節(jié)省空間，又不用額外增加太多的查詢成本
需要注意的是，前綴索引也存在缺點(diǎn)，MySQL無法利用前綴索引做order by和group by 操作，也無法作為覆蓋索引
查詢具體的字段而非全部字段
要盡量避免使用select *，而是查詢需要的字段，這樣可以提升速度，以及減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸拤毫?/p>
優(yōu)化子查詢
盡量使用 Join 語句來替代子查詢，因?yàn)樽硬樵兪乔短撞樵?，而嵌套查詢?huì)新創(chuàng)建一張臨時(shí)表，而臨時(shí)表的創(chuàng)建與銷毀會(huì)占用一定的系統(tǒng)資源以及花費(fèi)一定的時(shí)間，同時(shí)對(duì)于返回結(jié)果集比較大的子查詢，其對(duì)查詢性能的影響更大
關(guān)于Join語句使用，可以參考我之前的文章：寫出好的Join語句，前提你得懂這些
小表驅(qū)動(dòng)大表
我們要盡量使用小表驅(qū)動(dòng)大表的方式進(jìn)行查詢，也就是如果 B 表的數(shù)據(jù)小于 A 表的數(shù)據(jù)，那執(zhí)行的順序就是先查 B 表再查 A 表，具體查詢語句如下：
select?name?from?A?where?id?in?(select?id?from?B);
不要在列上進(jìn)行運(yùn)算操作
不要在列字段上進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則可能會(huì)導(dǎo)致查詢引擎無法正確使用索引，從而影響了查詢的效率
select?*?from?test?where?id?+?1?=?50;
select?*?from?test?where?month(updateTime)?=?7;
一個(gè)很容易踩的坑：隱式類型轉(zhuǎn)換：
select?*?from?test?where?skuId=123456
skuId這個(gè)字段上有索引，但是explain的結(jié)果卻顯示這條語句會(huì)全表掃描
原因在于skuId的字符類型是varchar(32)，比較值卻是整型，故需要做類型轉(zhuǎn)換
適當(dāng)增加冗余字段
增加冗余字段可以減少大量的連表查詢，因?yàn)槎鄰埍淼倪B表查詢性能很低，所有可以適當(dāng)?shù)脑黾尤哂嘧侄危詼p少多張表的關(guān)聯(lián)查詢，這是以空間換時(shí)間的優(yōu)化策略
正確使用聯(lián)合索引
使用了 B+ 樹的 MySQL 數(shù)據(jù)庫引擎，比如 InnoDB 引擎，在每次查詢復(fù)合字段時(shí)是從左往右匹配數(shù)據(jù)的，因此在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候需要注意索引創(chuàng)建的順序
例如，我們創(chuàng)建了一個(gè)聯(lián)合索引是idx(name,age,sex)，那么當(dāng)我們使用，姓名+年齡+性別、姓名+年齡、姓名等這種最左前綴查詢條件時(shí)，就會(huì)觸發(fā)聯(lián)合索引進(jìn)行查詢；然而如果非最左匹配的查詢條件，例如，性別+姓名這種查詢條件就不會(huì)觸發(fā)聯(lián)合索引
Join優(yōu)化
MySQL的join語句連接表使用的是nested-loop join算法，這個(gè)過程類似于嵌套循環(huán)，簡單來說，就是遍歷驅(qū)動(dòng)表（外層表），每讀出一行數(shù)據(jù)，取出連接字段到被驅(qū)動(dòng)表（內(nèi)層表）里查找滿足條件的行，組成結(jié)果行
要提升join語句的性能，就要盡可能減少嵌套循環(huán)的循環(huán)次數(shù)
一個(gè)顯著優(yōu)化方式是對(duì)被驅(qū)動(dòng)表的join字段建立索引，利用索引能快速匹配到對(duì)應(yīng)的行，避免與內(nèi)層表每一行記錄做比較，極大地減少總循環(huán)次數(shù)。另一個(gè)優(yōu)化點(diǎn)，就是連接時(shí)用小結(jié)果集驅(qū)動(dòng)大結(jié)果集，在索引優(yōu)化的基礎(chǔ)上能進(jìn)一步減少嵌套循環(huán)的次數(shù)
如果難以判斷哪個(gè)是大表，哪個(gè)是小表，可以用inner join連接，MySQL會(huì)自動(dòng)選擇小表去驅(qū)動(dòng)大表
關(guān)于Join語句使用，可以參考我之前的文章：寫出好的Join語句，前提你得懂這些
避免使用JOIN關(guān)聯(lián)太多的表
對(duì)于 MySQL 來說，是存在關(guān)聯(lián)緩存的，緩存的大小可以由join_buffer_size參數(shù)進(jìn)行設(shè)置
在 MySQL 中，對(duì)于同一個(gè) SQL 多關(guān)聯(lián)（join）一個(gè)表，就會(huì)多分配一個(gè)關(guān)聯(lián)緩存，如果在一個(gè) SQL 中關(guān)聯(lián)的表越多，所占用的內(nèi)存也就越大
如果程序中大量的使用了多表關(guān)聯(lián)的操作，同時(shí)join_buffer_size設(shè)置的也不合理的情況下，就容易造成服務(wù)器內(nèi)存溢出的情況，就會(huì)影響到服務(wù)器數(shù)據(jù)庫性能的穩(wěn)定性
排序優(yōu)化
利用索引掃描做排序
MySQL有兩種方式生成有序結(jié)果：其一是對(duì)結(jié)果集進(jìn)行排序的操作，其二是按照索引順序掃描得出的結(jié)果自然是有序的
但是如果索引不能覆蓋查詢所需列，就不得不每掃描一條記錄回表查詢一次，這個(gè)讀操作是隨機(jī)IO，通常會(huì)比順序全表掃描還慢
因此，在設(shè)計(jì)索引時(shí)，盡可能使用同一個(gè)索引既滿足排序又用于查找行
例如：
--建立索引（date,staff_id,customer_id）
select?staff_id,?customer_id?from?test?where?date?=?'2010-01-01'?order?by?staff_id,customer_id;
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都一樣時(shí)，才能夠使用索引來對(duì)結(jié)果做排序
UNION優(yōu)化
MySQL處理union的策略是先創(chuàng)建臨時(shí)表，然后將各個(gè)查詢結(jié)果填充到臨時(shí)表中最后再來做查詢，很多優(yōu)化策略在union查詢中都會(huì)失效，因?yàn)樗鼰o法利用索引
最好手工將where、limit等子句下推到union的各個(gè)子查詢中，以便優(yōu)化器可以充分利用這些條件進(jìn)行優(yōu)化
此外，除非確實(shí)需要服務(wù)器去重，一定要使用union all，如果不加all關(guān)鍵字，MySQL會(huì)給臨時(shí)表加上distinct選項(xiàng)，這會(huì)導(dǎo)致對(duì)整個(gè)臨時(shí)表做唯一性檢查，代價(jià)很高
慢查詢?nèi)罩?/span>
出現(xiàn)慢查詢通常的排查手段是先使用慢查詢?nèi)罩竟δ?，查詢出比較慢的 SQL 語句，然后再通過 Explain 來查詢 SQL 語句的執(zhí)行計(jì)劃，最后分析并定位出問題的根源，再進(jìn)行處理
慢查詢?nèi)罩局傅氖窃?MySQL 中可以通過配置來開啟慢查詢?nèi)罩镜挠涗浌δ?，超過long_query_time值的 SQL 將會(huì)被記錄在日志中
我們可以通過設(shè)置“slow_query_log=1”來開啟慢查詢
需要注意的是，在開啟慢日志功能之后，會(huì)對(duì) MySQL 的性能造成一定的影響，因此在生產(chǎn)環(huán)境中要慎用此功能
設(shè)計(jì)優(yōu)化
盡量避免使用NULL
NULL在MySQL中不好處理，存儲(chǔ)需要額外空間，運(yùn)算也需要特殊的運(yùn)算符，含有NULL的列很難進(jìn)行查詢優(yōu)化
應(yīng)當(dāng)指定列為not null，用0、空串或其他特殊的值代替空值，比如定義為int not null default 0
最小數(shù)據(jù)長度
越小的數(shù)據(jù)類型長度通常在磁盤、內(nèi)存和CPU緩存中都需要更少的空間，處理起來更快
使用最簡單數(shù)據(jù)類型
簡單的數(shù)據(jù)類型操作代價(jià)更低，比如：能使用 int 類型就不要使用 varchar 類型，因?yàn)?int 類型比 varchar 類型的查詢效率更高
盡量少定義 text 類型
text 類型的查詢效率很低，如果必須要使用 text 定義字段，可以把此字段分離成子表，需要查詢此字段時(shí)使用聯(lián)合查詢，這樣可以提高主表的查詢效率
適當(dāng)分表、分庫策略
分表是指當(dāng)一張表中的字段更多時(shí)，可以嘗試將一張大表拆分為多張子表，把使用比較高頻的主信息放入主表中，其他的放入子表，這樣我們大部分查詢只需要查詢字段更少的主表就可以完成了，從而有效的提高了查詢的效率
分庫是指將一個(gè)數(shù)據(jù)庫分為多個(gè)數(shù)據(jù)庫。比如我們把一個(gè)數(shù)據(jù)庫拆分為了多個(gè)數(shù)據(jù)庫，一個(gè)主數(shù)據(jù)庫用于寫入和修改數(shù)據(jù)，其他的用于同步主數(shù)據(jù)并提供給客戶端查詢，這樣就把一個(gè)庫的讀和寫的壓力，分?jǐn)偨o了多個(gè)庫，從而提高了數(shù)據(jù)庫整體的運(yùn)行效率
常見類型選擇
整數(shù)類型寬度設(shè)置
MySQL可以為整數(shù)類型指定寬度，例如int(11)，實(shí)際上并沒有意義，它并不會(huì)限制值的范圍，對(duì)于存儲(chǔ)和計(jì)算來說，int(1)和int(20)是相同的
VARCHAR和CHAR類型
char類型是定長的，而varchar存儲(chǔ)可變字符串，比定長更省空間，但是varchar需要額外1或2個(gè)字節(jié)記錄字符串長度，更新時(shí)也容易產(chǎn)生碎片
需要結(jié)合使用場(chǎng)景來選擇：如果字符串列最大長度比平均長度大很多，或者列的更新很少，選擇varchar較合適；如果要存很短的字符串，或者字符串值長度都相同，比如MD5值，或者列數(shù)據(jù)經(jīng)常變更，選擇使用char類型
DATETIME和TIMESTAMP類型
datetime的范圍更大，能表示從1001到9999年，timestamp只能表示從1970年到2038年。datetime與時(shí)區(qū)無關(guān)，timestamp顯示值依賴于時(shí)區(qū)。在大多數(shù)場(chǎng)景下，這兩種類型都能良好地工作，但是建議使用timestamp，因?yàn)閐atetime占用8個(gè)字節(jié)，timestamp只占用了4個(gè)字節(jié)，timestamp空間效率更高
BLOB和TEXT類型
blob和text都是為存儲(chǔ)很大數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的字符串?dāng)?shù)據(jù)類型，分別采用二進(jìn)制和字符方式存儲(chǔ)
在實(shí)際使用中，要慎用這兩種類型，它們的查詢效率很低，如果字段必須要使用這兩種類型，可以把此字段分離成子表，需要查詢此字段時(shí)使用聯(lián)合查詢，這樣可以提高主表的查詢效率
范式化
當(dāng)數(shù)據(jù)較好范式化時(shí)，修改的數(shù)據(jù)更少，而且范式化的表通常要小，可以有更多的數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，所以執(zhí)行操作會(huì)更快
缺點(diǎn)則是查詢時(shí)需要更多的關(guān)聯(lián)
第一范式：字段不可分割，數(shù)據(jù)庫默認(rèn)支持
第二范式：消除對(duì)主鍵的部分依賴，可以在表中加上一個(gè)與業(yè)務(wù)邏輯無關(guān)的字段作為主鍵，比如用自增id
第三范式：消除對(duì)主鍵的傳遞依賴，可以將表拆分，減少數(shù)據(jù)冗余
硬件優(yōu)化
MySQL 對(duì)硬件的要求主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：磁盤、網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存
磁盤
磁盤應(yīng)該盡量使用有高性能讀寫能力的磁盤，比如固態(tài)硬盤，這樣就可以減少 I/O 運(yùn)行的時(shí)間，從而提高了 MySQL 整體的運(yùn)行效率
磁盤也可以盡量使用多個(gè)小磁盤而不是一個(gè)大磁盤，因?yàn)榇疟P的轉(zhuǎn)速是固定的，有多個(gè)小磁盤就相當(dāng)于擁有多個(gè)并行運(yùn)行的磁盤一樣
網(wǎng)絡(luò)
保證網(wǎng)絡(luò)帶寬的通暢（低延遲）以及夠大的網(wǎng)絡(luò)帶寬是 MySQL 正常運(yùn)行的基本條件，如果條件允許的話也可以設(shè)置多個(gè)網(wǎng)卡，以提高網(wǎng)絡(luò)高峰期 MySQL 服務(wù)器的運(yùn)行效率
內(nèi)存
MySQL 服務(wù)器的內(nèi)存越大，那么存儲(chǔ)和緩存的信息也就越多，而內(nèi)存的性能是非常高的，從而提高了整個(gè) MySQL 的運(yùn)行效率
最后
覺得有收獲，希望幫忙點(diǎn)贊，轉(zhuǎn)發(fā)下哈，謝謝，謝謝
沒有什么使我停留——除了目的，縱然岸旁有玫瑰、有綠蔭、有寧靜的港灣，我是不系之舟。
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