Mysql高性能优化规范建议

时间 2020-02-06

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做者：听风。
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数据库命令规范

全部数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割
全部数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（若是表名中包含关键字查询时，须要将其用单引号括起来）
数据库对象的命名要能作到见名识意，而且最后不要超过32个字符
临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀
全部存储相同数据的列名和列类型必须一致（通常做为关联列，若是查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会形成列上的索引失效，致使查询效率下降）

数据库基本设计规范

1. 全部表必须使用Innodb存储引擎

没有特殊要求（即Innodb没法知足的功能如：列存储，存储空间数据等）的状况下，全部表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5以前默认使用Myisam，5.6之后默认的为Innodb）。
Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。html

2. 数据库和表的字符集统一使用UTF8

兼容性更好，统一字符集能够避免因为字符集转换产生的乱码，不一样的字符集进行比较前须要进行转换会形成索引失效，若是数据库中有存储emoji表情的须要，字符集须要采用utf8mb4字符集。mysql

3. 全部表和字段都须要添加注释

使用comment从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护sql

4. 尽可能控制单表数据量的大小，建议控制在500万之内。

500万并非Mysql数据库的限制，过大会形成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。数据库

能够用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小缓存

5. 谨慎使用Mysql分区表

分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；
谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；
建议采用物理分表的方式管理大数据。安全

6. 尽可能作到冷热数据分离，减少表的宽度

Mysql限制每一个表最多存储4096列，而且每一行数据的大小不能超过65535字节。

减小磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO）；服务器

更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；网络

常常一块儿使用的列放到一个表中（避免更多的关联操做）。mysql优化

7. 禁止在表中创建预留字段

预留字段的命名很难作到见名识义。预留字段没法确认存储的数据类型，因此没法选择合适的类型。对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。数据结构

8. 禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据

一般文件很大，会短期内形成数据量快速增加，数据库进行数据库读取时，一般会进行大量的随机IO操做，文件很大时，IO操做很耗时。

一般存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息

9. 禁止在线上作数据库压力测试

10. 禁止从开发环境，测试环境直接链接生成环境数据库

数据库字段设计规范

1. 优先选择符合存储须要的最小的数据类型

缘由：

列的字段越大，创建索引时所须要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所须要的IO次数也就越多，索引的性能也就越差。

方法：

将字符串转换成数字类型存储，如：将IP地址转换成整形数据

mysql提供了两个方法来处理ip地址

inet_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip转为地址

插入数据前，先用inet_aton把ip地址转为整型，能够节省空间，显示数据时，使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示便可。

对于非负型的数据（如自增ID、整型IP）来讲，要优先使用无符号整型来存储

缘由：

无符号相对于有符号能够多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N表明的是字符数，而不是字节数，使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。*过大的长度会消耗更多的内存。

2. 避免使用TEXT、BLOB数据类型，最多见的TEXT类型能够存储64k的数据

建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，若是查询中包含这样的数据，在排序等操做时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。

并且对于这种数据，Mysql仍是要进行二次查询，会使sql性能变得不好，可是不是说必定不能使用这样的数据类型。

若是必定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时必定不要使用select * 而只须要取出必要的列，不须要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引

由于MySQL对索引字段长度是有限制的，因此TEXT类型只能使用前缀索引，而且TEXT列上是不能有默认值的

3. 避免使用ENUM类型

修改ENUM值须要使用ALTER语句

ENUM类型的ORDER BY操做效率低，须要额外操做

禁止使用数值做为ENUM的枚举值

4. 尽量把全部列定义为NOT NULL

缘由：

索引NULL列须要额外的空间来保存，因此要占用更多的空间
进行比较和计算时要对NULL值作特别的处理

5. 使用TIMESTAMP（4个字节）或DATETIME类型（8个字节）存储时间

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高
超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储

常常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的作法）

缺点1：没法用日期函数进行计算和比较
缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间

6. 同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

非精准浮点：float,double
精准浮点：decimal

Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度
占用空间由定义的宽度决定，每4个字节能够存储9位数字，而且小数点要占用一个字节
可用于存储比bigint更大的整型数据

索引设计规范

1. 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个

索引并非越多越好！索引能够提升效率一样能够下降效率。

索引能够增长查询效率，但一样也会下降插入和更新的效率，甚至有些状况下会下降查询效率。

由于mysql优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每个能够用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，若是同时有不少个索引均可以用于查询，就会增长mysql优化器生成执行计划的时间，一样会下降查询性能。

2. 禁止给表中的每一列都创建单独的索引

5.6版本以前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6之后，虽然有了合并索引的优化方式，可是仍是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

3. 每一个Innodb表必须有个主键

Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每一个表均可以有多个索引，可是表的存储顺序只能有一种。

Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的

不要使用更新频繁的列做为主键，不适用多列主键（至关于联合索引）
不要使用UUID,MD5,HASH,字符串列做为主键（没法保证数据的顺序增加）
主键建议使用自增ID值

常见索引列建议

出如今SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
并不要将符合1和2中的字段的列都创建一个索引，一般将一、2中的字段创建联合索引效果更好
多表join的关联列

如何选择索引列的顺序

创建索引的目的是：但愿经过索引进行数据查找，减小随机IO，增长查询性能，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不一样值的数量/列的总行数）
尽可能把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（由于字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）
使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样能够比较少的创建一些索引）

避免创建冗余索引和重复索引（增长了查询优化器生成执行计划的时间）

重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

覆盖索引：就是包含了全部查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆盖索引的好处：

避免Innodb表进行索引的二次查询

Innodb是以汇集索引的顺序来存储的，对于Innodb来讲，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，若是是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要经过主键进行二次查询才能获取咱们真实所须要的数据。

而在覆盖索引中，二级索引的键值中能够获取全部的数据，避免了对主键的二次查询，减小了IO操做，提高了查询效率。

能够把随机IO变成顺序IO加快查询效率

因为覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来讲，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，所以利用覆盖索引在访问时也能够把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

索引SET规范

尽可能避免使用外键约束

不建议使用外键约束（foreign key），但必定要在表与表之间的关联键上创建索引
外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现
外键会影响父表和子表的写操做从而下降性能

数据库SQL开发规范

1. 建议使用预编译语句进行数据库操做

预编译语句能够重复使用这些计划，减小SQL编译所须要的时间，还能够解决动态SQL所带来的SQL注入的问题。

只传参数，比传递SQL语句更高效。

相同语句能够一次解析，屡次使用，提升处理效率。

2. 避免数据类型的隐式转换

隐式转换会致使索引失效如:

select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已经存在的索引

避免使用双%号的查询条件。如：a like '%123%'，（若是无前置%,只有后置%，是能够用到列上的索引的）

一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到。

在定义联合索引时，若是a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧，使用left join 或 not exists 来优化not in 操做，由于not in 也一般会使用索引失效。

4. 数据库设计时，应该要对之后扩展进行考虑

5. 程序链接不一样的数据库使用不一样的帐号，进制跨库查询

为数据库迁移和分库分表留出余地
下降业务耦合度
避免权限过大而产生的安全风险

6. 禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

缘由：

消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
没法使用覆盖索引
可减小表结构变动带来的影响

7. 禁止使用不含字段列表的INSERT语句

如：

insert into values ('a','b','c');

应使用：

insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查询，能够把子查询优化为join操做

一般子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才能够把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的缘由：

子查询的结果集没法使用索引，一般子查询的结果集会被存储到临时表中，不管是内存临时表仍是磁盘临时表都不会存在索引，因此查询性能会受到必定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

因为子查询会产生大量的临时表也没有索引，因此会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

9. 避免使用JOIN关联太多的表

对于Mysql来讲，是存在关联缓存的，缓存的大小能够由join_buffer_size参数进行设置。

在Mysql中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，若是在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。

若是程序中大量的使用了多表关联的操做，同时join_buffer_size设置的也不合理的状况下，就容易形成服务器内存溢出的状况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操做来讲，会产生临时表操做，影响查询效率，Mysql最多容许关联61个表，建议不超过5个。

10. 减小同数据库的交互次数

数据库更适合处理批量操做，合并多个相同的操做到一块儿，能够提升处理效率。

11. 对应同一列进行or判断时，使用in代替or

in 的值不要超过500个，in 操做能够更有效的利用索引，or大多数状况下不多能利用到索引。

12. 禁止使用order by rand() 进行随机排序

order by rand()会把表中全部符合条件的数据装载到内存中，而后在内存中对全部数据根据随机生成的值进行排序，而且可能会对每一行都生成一个随机值，若是知足条件的数据集很是大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

推荐在程序中获取一个随机值，而后从数据库中获取数据的方式。

13. WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

对列进行函数转换或计算时会致使没法使用索引

不推荐：

where date(create_time)='20190101'

推荐：

where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14. 在明显不会有重复值时使用UNION ALL 而不是UNION

UNION 会把两个结果集的全部数据放到临时表中后再进行去重操做
UNION ALL 不会再对结果集进行去重操做

15. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL

大SQL逻辑上比较复杂，须要占用大量CPU进行计算的SQL
MySQL中，一个SQL只能使用一个CPU进行计算
SQL拆分后能够经过并行执行来提升处理效率

数据库操做行为规范

超100万行的批量写（UPDATE、DELETE、INSERT）操做，要分批屡次进行操做

一、大批量操做可能会形成严重的主从延迟

主从环境中,大批量操做可能会形成严重的主从延迟，大批量的写操做通常都须要执行必定长的时间

而只有当主库上执行完成后，才会在其余从库上执行，因此会形成主库与从库长时间的延迟状况

二、binlog日志为row格式时会产生大量的日志

大批量写操做会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，因为在row格式中会记录每一行数据的修改，咱们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所须要的时间也就越长，这也是形成主从延迟的一个缘由

三、避免产生大事务操做

大批量修改数据，必定是在一个事务中进行的，这就会形成表中大批量数据进行锁定，从而致使大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生很是大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满全部数据库的可用链接，这会使生产环境中的其余应用没法链接到数据库，所以必定要注意大批量写操做要进行分批

对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

避免大表修改产生的主从延迟
避免在对表字段进行修改时进行锁表

对大表数据结构的修改必定要谨慎，会形成严重的锁表操做，尤为是生产环境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change它会首先创建一个与原表结构相同的新表，而且在新表上进行表结构的修改，而后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增长一些触发器。

把原表中新增的数据也复制到新表中，在行全部数据复制完成以后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。把原来一个DDL操做，分解成多个小的批次进行。

禁止为程序使用的帐号赋予super权限

当达到最大链接数限制时，还运行1个有super权限的用户链接
super权限只能留给DBA处理问题的帐号使用

对于程序链接数据库帐号，遵循权限最小原则

程序使用数据库帐号只能在一个DB下使用，不许跨库
程序使用的帐号原则上不许有drop权限