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MySQL性能优化

开发技术 开发技术 2天前 6次浏览

互联网公司MySQL的使用非常广泛,大家经常会有MySQL性能优化方面的需求。整理了一些在MySQL优化方面的实用技巧。

Schema与数据类型优化

  1. 整数通常是标识列最好的选择,因为它们很快并且可以使用AUTO_INCREMENT

  2. 完全“随机”的字符串(如:MD5()SHA1()或者UUID()等产生的字符串)会任意分布在很大的空间内,会导致INSERT以及一些SELECT语句变的很慢

  3. 如果希望查询执行得快速且并发性好,单个查询最好不要做太多的关联查询(互联网公司非常忌讳关联查询),利用程序来完成关联操作

  4. 如果需要对一张比较大的表做表结构变更(ALTER TABLE操作增加一列),建议先拷贝一张与原表结构一样的表,再将数据复制进去,最后通过重命名将新表的表名称修改为原表的表名称。因为在变更表结构的时候很有可能会锁住整个表,并且可能会有长时间的不可用

  5. 避免多表关联的时候可以适当考虑一些反范式的建表方案,增加一些冗余字段

InnoDB索引优化

  1. 如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引

  2. 所有的非聚簇索引都需要先通过索引定位到对应的主键,然后在到聚簇索引查找数据,所以在定义主键索引的时候一定要谨慎

  3. 只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致,并且所有列的排序方向(倒序或者正序)都一样时,MySQL才能够使用索引来对结果做排序。有一种情况下ORDER BY子句可以不满足索引的最左前缀的要求,就是前导列为常量的时候。

  4. 在使用like来匹配字符串类型的字段的值时,尽可能的使用前缀匹配like ‘XX%’,避免使用 like ‘%XX’

  5. 哈希索引是基于哈希表实现的,只有精确匹配索引所有列的查询才有效,也不遵循索引的最左匹配原则

  6. 当服务器需要对多个索引做联合操作时(通常有多个OR条件),建议修改成UNION的方式,这样方便命中索引

  7. 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列

  8. 尽可能多的使用覆盖索引(如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值,我们就称之为覆盖索引),通过EXPLAINExtra列可以看到“Using index”信息

  9. 当ID为主键时,创建索引(A),相当于创建了(A)和(A, ID)两个索引

  10. 表中的索引越多对SELECTUPDATEDELETE操作速度变慢,同时占用的内存也会比较多

  11. InnoDB在二级索引上使用共享锁,但是访问主键索引需要排他锁

  12. 尽可能的使用WHERE INWHERE BETWEEN AND的方式来进行范围查询

  13. LIMIT的偏移量越大性能越慢

  14. 编写查询语句时应该避免单行查找、尽可能的使用数据原生顺序从而避免额外的排序操作,并尽可能使用索引覆盖查询

查询性能优化

  1. 对于低效的查询,通常从两个方面来分析:

    • 确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。这通常意味着访问了太多的行,但有时候可能是访问了太多的列
    • 确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行
  2. 一般MySQL能够使用以下三种方式应用WHERE条件,从好到坏依次为:

    • 在索引中使用WHERE条件俩过滤不匹配的记录
    • 使用索引覆盖扫描来返回记录
    • 从数据表中返回数据,然后过滤不满足条件的记录
  3. MySQL从设计上让连接和断开连接都很轻量级,在返回一个小的查询结果方面很高效。在一个通用服务器上,也能够运行每秒超过10万的查询,一个千兆网卡也能轻松满足每秒超过2000次的查询,MySQL内部每秒能够扫描内存中上百万行数据

  4. 在删除大量数据时,建议每次删除一小批量数据后,暂停一会儿再做下一次的删除

  5. 无论如何排序都是一个成本很高的操作,所以从性能角度考虑,应尽可能避免排序或者尽可能避免对大量数据进行排序

  6. COUNT()函数有两种不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。最简单的就是通过COUNT(*)来统计行数

  7. 关联查询的时候要确保关联的字段上有索引

  8. 在数据量很大并且历史数据需要定期删除的情况下,可以考虑使用分区表

  9. 如果定了的索引列和分区列不匹配,会导致查询无法进行分区过滤

  10. 外键约束尽可能避免,通常通过程序来实现,心中要有外键

  11. 触发器、存储过程、自定义函数等最好不要使用

  12. 尽可能的利用查询缓存,如果在写查询语句的时候有一些不确定的数据(NOW()或者CURRENT_DATE()等)时,则不会被缓存

  13. 用多个小表代替一个大表对查询缓存有好处

  14. 批量写入时只需要做一次缓存失效,所以相比单条写入(每写入一次,缓存就失效)效率更好,对于写密集型的应用,直接禁用查询缓存

  15. 如果缓存的空间太大,在过期操作的时候可能会导致服务器僵死

以上是个人在工作中的经验总结,如果有描述错误的地方希望大家可以帮忙指出,一起交流学习!


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