mysql怎么优化原则 如何优化mysql

MySQL数据库基本的三个优化法则是什么?

(1)系统服务优化,把MySQL的key_buffer、cache_buffer、query_cache等增加容量

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(2)给所有经常查询的字段增加适当的索引

(3)优化SQL语句,减少Ditinct、Group、Join等等语句的操作

mysql---索引优化

索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序,比如二叉树的算法和哈希算法,哈希算法是通过建立特征值,然后根据特征值来快速查找。

1.普通索引:(index)最基本的索引,没有任何限制  目的:加快数据的查询速度

2.唯一索引:(unique)  与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。

3.主键索引(primary key) 它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。

4.复合索引:index(a,b,c)  为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。

5.全文索引:fulltext  仅可用于 MyISAM 表,针对较大的数据,生成全文索引很耗时耗空间。

第一类是myisam存储引擎使用的叫做b-tree结构,

第二类是innodb存储引擎使用的叫做聚簇结构(也是一种 b-tree)。 如下图:

注意:

1.myisam不需要回行处理 

2.innodb不需要回行处理,直接可以获取数据,因为innodb的储存引擎是包含了数据和索引文件的,其主键索引包含了数据,(唯一索引及普通索是没有直接包含数据的)

1、索引列不能参与计算

有索引列参与计算的查询条件对索引不友好(甚至无法使用索引),如from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'。

原因很简单,如何在节点中查找到对应key?如果线性扫描,则每次都需要重新计算,成本太高;如果二分查找,则需要针对from_unixtime方法确定大小关系。

因此,索引列不能参与计算。上述from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'语句应该写成create_time = unix_timestamp('2014-05-29')。

2、最左前缀匹配

如有索引(a, b, c, d),查询条件a = 1 and b = 2 and c 3 and d = 4,则会在每个节点依次命中a、b、c,无法命中d。也就是最左前缀匹配原则。

3、冗余和重复索引

冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应当尽量避免这种索引,发现后立即删除。比如有一个索引(A,B),再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时,比如有人新建了索引(A,B),但这个索引不是扩展已有的索引(A)

4、避免多个范围条件

    select user.* from user where login_time '2017-04-01' and age between 18 and 30;

比如想查询某个时间段内登录过的用户:它有两个范围条件,login_time列和age列,MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引,但无法同时使用它们 .

5、覆盖索引 (能扩展就不新建)

如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值,那么就没有必要再回表查询,这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具,可以极大的提高性能,因为查询只需要扫描索引会带来许多好处:

1.索引条目远小于数据行大小,如果只读取索引,极大减少数据访问量2.索引是有按照列值顺序存储的,对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多

6、选择区分度高的列作索引

如,用性别作索引,那么索引仅能将1000w行数据划分为两部分(如500w男,500w女),索引几乎无效。

区分度的公式是count(distinct ) / count(*),表示字段不重复的比例,比例越大区分度越好。唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前的区分度趋近于0。

7、删除长期未使用的索引

场景一(覆盖索引 5)

索引应该建在选择性高的字段上(键值唯一的记录数/总记录条数),选择性越高索引的效果越好、价值越大,唯一索引的选择性最高;

组合索引中字段的顺序,选择性越高的字段排在最前面;

where条件中包含两个选择性高的字段时,可以考虑分别创建索引,引擎会同时使用两个索引(在OR条件下,应该说必须分开建索引);

不要重复创建彼此有包含关系的索引,如index1(a,b,c) 、index2(a,b)、index3(a);

组合索引的字段不要过多,如果超过4个字段,一般需要考虑拆分成多个单列索引或更为简单的组合索引;

不要滥用索引。因为过多的索引不仅仅会增加物理存储的开销,对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销,而且会增加优化器在选择索引时的计算代价。

因此太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都是毫无益处的。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。

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,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操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操作的能力.

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.


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