数据库优化

目的：1.避免慢查询形成页面没法加载

           2.因为数据库链接timeout产生5xx错误

           3.因为阻塞形成数据没法提交

慢查询分析日志：pt-query-digest分析前几个查询

优化当面入手：

硬件，系统配置，数据库表结构，sql及索引   效果：低到高  成本： 高到低

rpm -qal | grep mysql  查找mysql字段目录

ps -ef | grep mysql  查看线程号和目录

cat /etc/my.conf  mysql配置文件

 

datadir是你数据文件的存放路径

basedir才是mysql软件的安装路径

explain      --查询sql执行技术

 

key_len:使用的索引的长度，在不损失精确度状况下，长度越短越好

ref:显示索引的哪一列被使用，若是可能的话，是一个常数最好

type 显示链接使用什么类型，从好到差：const,eq_reg,ref,range,index,all

         extra列须要注意的返回值

                Using filesort: 查询须要优化,须要额外的步骤来发现如何对返回的行排序，使用文件排序

                Using temporary:   查询须要优化 ,这里建立临时表进行存储结构，一般发生在不一样列集上的order by,而不是group by

备份

           mysqldump --all-databases > all-databases.sql（将全部数据库备份到all-databases.sql文件，all-databases.sql是一个文本文件，文件名任取。）

count()和max()优化：

        count(*)查询行数

        count(1)查询不为null的行数

        max(age)->age字段创建索引 count()同理

子查询优化：

        改成链接join查询（注意1对多关系）

group by优化方式：

         在子查询用group by过滤条件  

         例如：

 

优化前：explain select a.name,c.cnt from a inner join b  using id group by b.id;

 

优化后：explain select a.name,c.cnt from a inner join(select id,count(*) from b group by id)  as c using id;

 

limit优化方式：

        limit经常使用分页处理，时常会伴随order by 从句使用，所以常常会形成filesort这样的I/O问题

        步骤1:使用索引的列或者主键进行order by操做

        步骤2:借助上一次返回的id，用id进行过滤，缺点：id自增且连续   --->避免数量亮大时扫描过多的记录

                   例如：select id from a where id >55 and id<=60 order by id limit 1,5;

如何选择合适的列创建索引？

        1.在where,group by ,order by,on 从句中出现的列

        2.索引字段越小越好

        3.离散度大的列放在联合索引前面

          例如：select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584;

          因为customer_id离散度更大，因此应该是（customer_id,staff_id）;

          如何判断列的离散度大小    ---> select count(distinct customer_id) from payment;   -->599

                                                             select count(distinct staff_id) from payment; -->2

索引优化   

         过多的索引会影响写入，有时也会影响查询

         冗余索引：多个索引的前缀列相同，或在联合索引中包含了主键的索引，下面key(name,id)就是一个冗余索引

                           create table test(

                           id int not null primay key,

                           name varchar(10) not null,

                           title varchar(50) not null,

                           key(name,id)

                           )engine=innodb

         重复索引：相同的列以相同的顺序创建的同类型的索引。下面primary key和id列上的索引就是重复索引                    

                            create table test(

                           id int not null primay key,

                           name varchar(10) not null,

                           title varchar(50) not null,

                           unique(id)

                           )engine=innodb

        使用pt-duplicate-key-checker  -uroot -p'' -h127.0.0.1检查重复索引和冗余索引

选择的合适的数据类型

       1.使用能够存下你的数据的最小数据类型

       2.使用简单的数据类型，int要比varchar类型在mysql处理上简单

       3.尽量使用not null定义字段

       4.尽可能少用text类型，非用不可时最好考虑分表

       使用int来存储日期时间，利用from_unixtime(),unix_timestamp()2个函数来进行转换

       使用bigint来存ip地址，使用inet_aton()，inet_ntoa()2个函数来替换

表的垂直拆分，水平拆分

       垂直拆分：将单表按照业务拆分多个表

       水平拆分：单表分红多个相同的表，表1，表2，表3。。。。。

操做系统配置优化