mysql性能优化

时间 2019-11-12

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数据库的操做愈来愈成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤为明显。关于数据库的性能，这并不仅是DBA才须要担忧的事，而这更是我们程序员须要去关注的事情php

1.为查询缓存优化你的查询html

mysql> show variables like '%query_cache%'; 
（query_cache_type 为 ON 表示已经开启）
+------------------------------+----------+
| Variable_name                | Value    |
+------------------------------+----------+
| have_query_cache             | YES      |
| query_cache_limit            | 1048576  |
| query_cache_min_res_unit     | 4096     |
| query_cache_size             | 20971520 |
| query_cache_type             | ON       |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF      |
+------------------------------+----------+

若是不是ON，修改配置文件以开启查询缓存：
> vi /etc/my.cnf
[mysqld]中添加：
query_cache_size = 20M  #缓存的大小
query_cache_type = ON   # 开启缓存

优化提示：
若是Qcache_lowmem_prunes 值比较大，表示查询缓存区大小设置过小，须要增大。
若是Qcache_free_blocks 较多，表示内存碎片较多，须要清理，flush query cache
根据我看的 《High PerformanceMySQL》中所述，关于query_cache_min_res_unit大小的调优
，书中给出了一个计算公式，能够供调优设置参考：
query_cache_min_res_unit = (query_cache_size - Qcache_free_memory)/ Qcache_queries_in_cache

参考资料：http://blog.csdn.net/qq_27238185/article/details/54096069mysql

2.使用explain select查询程序员

使用 EXPLAIN 关键字可让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这能够帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等

eg:  explain select * from user;
查看sql语句的性能：是否使用了索引、查询涉及的条数

3.当只要一行数据时，使用limit 1算法

　　加上 LIMIT 1 能够增长性能。这样同样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后中止搜索，而不是继续日后查少下一条符合记录的数据。sql

4.为搜索字段加索引数据库

　　索引并不必定就是给主键或是惟一的字段。若是在你的表中，有某个字段你总要会常常用来作搜索，那么，请为其创建索引吧。缓存

5.在join表的时候，使用至关类型的例，并将其索引安全

　　若是你的应用程序有不少 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。服务器

6. 千万不要order by rand();

　　MySQL会不得不去执行RAND()函数(很耗CPU时间)，并且这是为了每一行记录去记行，而后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(由于要排序)

7.避免select *

　　从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。而且，若是你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增长网络传输的负载。

8. 永远为每张表设置一个ID

　　咱们应该为数据库里的每张表都设置一个ID作为其主键，并且最好的是一个INT型的(推荐使用UNSIGNED)，并设置上自动增长的AUTO_INCREMENT标志。

　　使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能降低

9.使用enum而不是varchar

　　ENUM 类型是很是快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来作一些选项列表变得至关的完美

10.从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

　　procedure analyse();会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，由于要作一些大的决定是须要有数据做为基础的。

11.尽量的使用not null

　　除非你有一个很特别的缘由去使用 NULL 值，你应该老是让你的字段保持 NOT NULL。

　　不要觉得 NULL 不须要空间，其须要额外的空间，而且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。

12 prepared statements

　　Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，咱们能够从使用 prepared statements 得到不少好处，不管是性能问题仍是安全问题。

　　在性能方面，当一个相同的查询被使用屡次的时候，这会为你带来可观的性能优点。你能够给这些Prepared Statements定义一些参数，而MySQL只会解析一次

/ 建立 prepared statement  ; php 中的PDO
 if ($stmt = $mysqli->prepare("SELECT username FROM user WHERE state=?")) { 
    // 绑定参数 
    $stmt->bind_param("s", $state); 
    // 执行 
    $stmt->execute(); 
    // 绑定结果 
    $stmt->bind_result($username); 
    // 移动游标 
    $stmt->fetch(); 
    printf("%s is from %s\n", $username, $state); 
    $stmt->close(); 
 }

13 无缓冲的查询

　　正常的状况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，而后你的程序再往下继续执行。你可使用无缓冲查询来改变这个行为。

　　mysql_unbuffered_query() 发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()同样去自动fethch和缓存结果。这会至关节约不少可观的内存，尤为是那些会产生大量结果的查询语句，而且，你不须要等到全部的结果都返回，只须要第一行数据返回的时候，你就能够开始立刻开始工做于查询结果了。

　　然而，这会有一些限制。由于你要么把全部行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。并且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 将没法使用。因此，是否使用无缓冲的查询你须要仔细考虑。

14 把IP地址存成unsigned int

　　不少程序员都会建立一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。若是你用整形来存放，只须要4个字节，而且你能够有定长的字段。并且，这会为你带来查询上的优点，尤为是当你须要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。

　　咱们必须要使用UNSIGNED INT，由于 IP地址会使用整个32位的无符号整形。

　　而你的查询，你可使用 INET_ATON() 来把一个字符串IP转成一个整形，并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中，也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()。

$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON('{$_SERVER['REMOTE_ADDR']}') WHERE user_id = $user_id";

15.固定长度的表会更快

若是表中的全部字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有以下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另外一种方法来处理。

固定长度的表会提升性能，由于MySQL搜寻得会更快一些，由于这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，因此读取的天然也会很快。而若是字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，须要程序找到主键。

而且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，惟一的反作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，由于定长的字段不管你用不用，他都是要分配那么多的空间。

使用“垂直分割”技术(见下一条)，你能够分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样能够下降表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(之前，在银行作过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖)

示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，并且你在数据库操做的时候除了个人信息外，你并不须要常常读取或是改写这个字段。那么，为何不把他放到另一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能，你们想一想是否是，大量的时候，我对于用户表来讲，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被常用。小一点的表老是会有好的性能。

示例二：你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登陆时被更新。可是，每次更新时会致使该表的查询缓存被清空。因此，你能够把这个字段放到另外一个表中，这样就不会影响你对用户 ID，用户名，用户角色的不停地读取了，由于查询缓存会帮你增长不少性能。

另外，你须要注意的是，这些被分出去的字段所造成的表，你不会常常性地去Join他们，否则的话，这样的性能会比不分割时还要差，并且，会是极数级的降低。

17 拆分大的delete或insert语句

若是你须要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你须要很是当心，要避免你的操做让你的整个网站中止相应。由于这两个操做是会锁表的，表一锁住了，别的操做都进不来了。

Apache 会有不少的子进程或线程。因此，其工做起来至关有效率，而咱们的服务器也不但愿有太多的子进程，线程和数据库连接，这是极大的占服务器资源的事情，尤为是内存。

若是你把你的表锁上一段时间，好比30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来讲，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库连接，打开的文件数，可能不只仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器立刻掛了。

因此，若是你有一个大的处理，你定你必定把其拆分，使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例：

while (1) { 
    //每次只作1000条 
    mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000"); 
    if (mysql_affected_rows() == 0) { 
        // 没得可删了，退出！ 
        break; 
    } 
    // 每次都要休息一下子 
    usleep(50000); 
 }

18.越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来讲，硬盘操做多是最重大的瓶颈。因此，把你的数据变得紧凑会对这种状况很是有帮助，由于这减小了对硬盘的访问。

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看全部的数据类型。

若是一个表只会有几列罢了(好比说字典表，配置表)，那么，咱们就没有理由使用 INT 来作主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。若是你不须要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

固然，你也须要留够足够的扩展空间，否则，你往后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009年11月06日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，由于里面有一千六百万条数据。

设置合理的字段大小

19.选择正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每一个引擎都有利有弊。酷壳之前文章《MySQL: InnoDB 仍是 MyISAM?》讨论和这个事情。

MyISAM 适合于一些须要大量查询的应用，但其对于有大量写操做并非很好。甚至你只是须要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都没法操做直到读操做完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个很是复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，因而在写操做比较多的时候，会更优秀。而且，他还支持更多的高级应用，好比：事务。

下面是MySQL的手册

target=”_blank”MyISAM Storage Engine

InnoDB Storage Engine

为何MyISAM会比Innodb的查询速度快?

INNODB在作SELECT的时候，要维护的东西比MYISAM引擎多不少:
1）数据块，INNODB要缓存，MYISAM只缓存索引块，  这中间还有换进换出的减小；
 

2）innodb寻址要映射到块，再到行，MYISAM记录的直接是文件的OFFSET，定位比INNODB要快

3）INNODB还须要维护MVCC一致；虽然你的场景没有，但他仍是须要去检查和维护
MVCC (Multi-Version Concurrency Control)多版本并发控制 

注释：
InnoDB：经过为每一行记录添加两个额外的隐藏的值来实现MVCC，这两个值一个记录这行数据什么时候被建立，另一个记录这行数据什么时候过时（或者被删除）。可是InnoDB并不存储这些事件发生时的实际时间，相反它只存储这些事件发生时的系统版本号。
这是一个随着事务的建立而不断增加的数字。每一个事务在事务开始时会记录它本身的系统版本号。每一个查询必须去检查每行数据的版本号与事务的版本号是否相同。让咱们来看看当隔离级别是REPEATABLEREAD时这种策略是如何应用到特定的操做的：
　　SELECT InnoDB必须每行数据来保证它符合两个条件：
　　1、InnoDB必须找到一个行的版本，它至少要和事务的版本同样老(也即它的版本号不大于事务的版本号)。这保证了无论是事务开始以前，或者事务建立时，或者修改了这行数据的时候，这行数据是存在的。
　　二、这行数据的删除版本必须是未定义的或者比事务版本要大。这能够保证在事务开始以前这行数据没有被删除

20 使用一个对象关系映射器(Object Relational Mapper)

使用 ORM (Object Relational Mapper)，你可以得到可靠的性能增涨。一个ORM能够作的全部事情，也能被手动的编写出来。可是，这须要一个高级专家。

ORM 的最重要的是“Lazy Loading”，也就是说，只有在须要的去取值的时候才会去真正的去作。但你也须要当心这种机制的反作用，由于这颇有可能会由于要去建立不少不少小的查询反而会下降性能。

ORM 还能够把你的SQL语句打包成一个事务，这会比单独执行他们快得多得多。

目前，我的最喜欢的PHP的ORM是：Doctrine。

21.当心“永久连接”

“永久连接”的目的是用来减小从新建立MySQL连接的次数。当一个连接被建立了，它会永远处在链接的状态，就算是数据库操做已经结束了。并且，自从咱们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程，并重用相同的 MySQL 连接。

PHP手册：mysql_pconnect()

在理论上来讲，这听起来很是的不错。可是从我的经验(也是大多数人的)上来讲，这个功能制造出来的麻烦事更多。由于，你只有有限的连接数，内存问题，文件句柄数，等等。

并且，Apache 运行在极端并行的环境中，会建立不少不少的了进程。这就是为何这种“永久连接”的机制工做地很差的缘由。在你决定要使用“永久连接”以前，你须要好好地考虑一下你的整个系统的架构。

以上内容的参考资料：http://database.51cto.com/art/201505/476659.htm

22.索引的优化

1、索引优化（有关索引详解可参看博客http://blog.csdn.net/zhangliangzi/article/details/51366345）
1、合理使用索引，在常常查询而不常常增删改操做的字段加索引，一个表上的索引不该该超过6个。
2、Order by与group by后应直接使用字段，并且字段应该是索引字段。
3、索引字段长度应较短而长度固定。
4、索引字段重复不能过多。
5、Hash索引与BTree索引区别（MyISAM与InnoDB不支持Hash索引）
　　(1)、BTree索引使用多路搜索树的数据结构，能够减小定位的中间过程；综合效率较高，默认使用的索引。
　　(2)、Hash索引使用Hash算法构建索引；精确的等值查询一次定位，效率极高，但特别不适合范围查询；使用Hash的复合索引是把复合索引键共同计算hash值，故不能单独使用。

6、会致使引擎放弃使用索引，改成进行全表的几种状况，都要在开发中尽可能避免出现！
(1)、where子句中使用like关键字时，前置百分号会致使索引失效（起始字符不肯定都会失效）。如：select id from test where name like "%吉坤"。
(2)、where子句中使用is null或is not null时，由于null值会被自动从索引中排除，索引通常不会创建在有空值的列上。
(3)、where子句中使用or关键字时，or左右字段若是存在一个没有索引，有索引字段也会失效；并且即便都有索引，由于两者的索引存储顺序并不一致，效率还不如顺序全表扫描，这时引擎有可能放弃使用索引，因此要慎用or。
(4)、where子句中使用in或not in关键字时，会致使全表扫描，能使用exists或between and替代就不使用in。
(5)、where子句中使用!=操做符时，将放弃使用索引，由于范围不肯定，使用索引效率不高，会被引擎自动改成全表扫描；
(6)、where子句中应尽可能避免对索引字段操做（表达式操做或函数操做），好比select id from test where num/2 = 100应改成num = 200。
(7)、在使用复合索引时，查询时必须使用到索引的第一个字段，不然索引失效；而且应尽可能让字段顺序与索引顺序一致。
(8)、查询时必须使用正确的数据类型。数据库包含了自动了类型转换，好比纯数字赋值给字符串字段时能够被自动转换，但若是查询时不加引号查询，会致使引擎忽略索引。

23. 表结构的优化

1、设计符合第三范式的表结构。
2、尽可能使用数字型字段，提升数据比对效率。
3、对定长、MD5哈希码、长度较短的字段使用char类型，提升效率；对边长并且可能较长字段使用varchar类型，节约内存。
四、适当的进行水平分割与垂直分割，好比当表列数过多时，就将一部分列移出到另外一张表中。

24. 分析慢查询

首先，不管进行何种优化，开启慢查询都算是前置条件。慢查询机制，将记录过慢的查询语句（事件），从而为DB维护人员提供优化目标。

查看是否开启：show variables like 'slow_query_log'

开启慢查询：

[mysqld]
port= 3306
 
slow-query-log=1 # 慢查询：确认开启
slow-query-log-file="D:/xampp/mysql/log/mysql-slow.log" # 慢查询：日志文件及路径
long_query_time = 5 # 慢查询：指定超过5s仍未完成的语句，为执行过慢的语句


参考资料：http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6265594.html

25.sql语句的优化

参考资料：http://database.51cto.com/art/201407/445934.htm

参考资料：http://blog.csdn.net/zhangliangzi/article/details/52329355