MySQL其余篇
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- 1.1 Mysql数据库的优化技术
- 1.2 数据库表设计
- 1.3 SQL优化
- 一、为查询缓存优化你的查询
- 二、EXPLAIN 你的 SELECT 查询
- 三、 当只要一行数据时使用 LIMIT 1
- 四、创建适当的索引
- 1.4 MySQL中like模糊匹配为什么低效
- 1.5 数据库优化方案
- 1.6 数据库怎么优化查询效率
1.1 Mysql数据库的优化技术 返回顶部
一、mysql优化是一个综合性的技术，主要包括mysql
1. 表的设计合理化(符合3NF)
2. 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、惟一索引unique、全文索引]
3. 分表技术(水平分割、垂直分割)
4. 读写[写: update/delete/add]分离
5. 存储过程 [模块化编程，能够提升速度]
6. 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ]
7. mysql服务器硬件升级
8. 定时的去清除不须要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)算法
二、要保证数据库的效率，要作好如下四个方面的工做sql
1. 数据库设计
2. sql语句优化
3. 数据库参数配置
4. 恰当的硬件资源和操做系统数据库
此外，使用适当的存储过程，也能提高性能。
这个顺序也表现了这四个工做对性能影响的大小编程
1.2 数据库表设计 返回顶部
一、通俗地理解三个范式数组
第一范式： 1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具备原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都知足1NF)缓存
第二范式： 2NF是对记录的唯一性约束，要求记录有唯一标识，即实体的唯一性；服务器
第三范式： 3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计能够作到。mysql优化
二、第一范式（1NF）
1. 即表的列的具备原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只要数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自动的知足1NF。
2. 数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
3. 若是实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不一样的属性 。通俗理解即一个字段只存储一项信息。
三、第二范式（2NF）
一、要求数据库表中的每一个实例或行必须能够被唯一地区分。为实现区分一般须要咱们设计一个主键来实现(这里的主键不包含业务逻辑)。
四、第三范式（3NF）
一、要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键字段。
二、若是可以被推导出来，就不该该单独的设计一个字段来存放(能尽可能外键join就用外键join)。
三、不少时候，咱们为了知足第三范式每每会把一张表分红多张表。
1.3 SQL优化
一、为查询缓存优化你的查询 返回顶部
一、大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提升性最有效的方法之一，并且这是被MySQL的数据库引擎处理的。
二、当有不少相同的查询被执行了屡次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操做表而直接访问缓存结果了。
三、像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，由于这些函数的返回是会不定的易变的。
二、EXPLAIN 你的 SELECT 查询 返回顶部
一、explain关键字做用
一、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。
二、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。
二、explain使用举例
Explain select * from emp where ename=“wsrcla”
会产生以下信息：
select_type: 表示查询的类型。
table: 输出结果集的表
type: 表示表的链接类型
possible_keys: 表示查询时，可能使用的索引
key: 表示实际使用的索引
key_len: 索引字段的长度
rows: 扫描出的行数(估算的行数)
Extra: 执行状况的描述和说明
三、EXPLAIN信息详解
1. id SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
2. select_type
PRIMARY : 子查询中最外层查询
SUBQUERY : 子查询内层第一个SELECT，结果不依赖于外部查询
DEPENDENT SUBQUERY: 子查询内层第一个SELECT，依赖于外部查询
UNION : UNION语句中第二个SELECT开始后面全部SELECT，
SIMPLE： 简单的 select 查询,不使用 union 及子查询
UNION ： UNION 中的第二个或随后的 select 查询,不依赖于外部查询的结果集
3. Table ： 显示这一步所访问数据库中表名称
4. Type ： 对表访问方式
ALL： SELECT * FROM emp \G 完整的表扫描 一般很差
SELECT * FROM (SELECT * FROM emp WHERE empno = 1) a ;
system： 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特
const： 表最多有一个匹配行
5. Possible_keys ： 该查询能够利用的索引，若是没有任何索引显示 null
6. Key ： Mysql 从 Possible_keys 所选择使用索引
7. Rows ： 估算出结果集行数
8. Extra查询细节信息
No tables ： Query语句中使用FROM DUAL 或不含任何FROM子句
Using filesort ： 当Query中包含 ORDER BY 操做，并且没法利用索引完成排序，
Impossible WHERE noticed after reading const tables: MYSQL Query Optimizer
经过收集统计信息不可能存在结果
Using temporary： 某些操做必须使用临时表，常见 GROUP BY ; ORDER BY
Using where： 不用读取表中全部信息，仅经过索引就能够获取所需数据;
三、 当只要一行数据时使用 LIMIT 1 返回顶部
一、当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但由于你可能须要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
二、在这种状况下，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。
四、创建适当的索引 返回顶部
一、索引为什会使查找变快
一、btree类型的索引，就是使用的二分查找法，确定快啊，算法复杂度是log2N，也就是说16条数据查4次，32条数据查5次，64条数据查6次....依次类推。
二、使用索引跟没使用索引的区别，就跟咱们使用新华字典查字，一个是根据拼音或者笔画查找，一个是从头至尾一页一页翻。
二、索引的代价
一、磁盘占用
二、对dml(update delete insert)语句的效率影响
三、索引使用原则
一、较频繁的做为查询条件字段应该建立索引
select * from emp where empno = 1;
二、惟一性太差的字段不适合单首创建索引，即便频繁做为查询条件
select * from emp where sex = '男'
三、更新很是频繁的字段不适合建立索引
select * from emp where logincount = 1
四、不会出如今WHERE子句中的字段不应建立索引
四、mysql四种索引的区别
一、主键索引，主键自动的为主索引 (类型Primary)
二、惟一索引 (UNIQUE)
三、普通索引 (INDEX)
四、全文索引 (FULLTEXT) [适用于MyISAM] ——》sphinx + 中文分词 coreseek [sphinx 的中文版 ]
五、索引的使用
1. 创建索引
一、create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);
二、alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...)
2. 删除索引
一、DROP INDEX index_name ON tbl_name;
二、alter table table_name drop index index_name;
注：删除主键(索引)比较特别: alter table t_b drop primary key;
3. 建立普通索引方法
#1 查看student表中有哪些索引
mysql> show index from student; #查看student表中有哪些索引
#2 建立最基本的的索引
mysql> create index index_name on student(name(32)); #将student中字段name建立成索引
#3 删除索引的语法
mysql> drop index index_name on student;
4. 建立惟一索引
注： 它与前面的普通索引相似，不一样的就是：索引列的值必须惟一，但容许有空值
#1建立索引
mysql> create unique index index_name on student(name(32));
六、使用或不使用索引的状况
1. 下列几种状况下有可能使用到索引
1，对于建立的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引通常就会被使用。
2，对于使用like的查询，查询若是是 '%aaa' 不会使用到索引， 'aaa%' 会使用到索引。
2. 下列的表将不使用索引
1， 若是条件中有or，即便其中有条件带索引也不会使用。
2， 对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。
3， like查询是以%开头
4， 若是列类型是字符串，那必定要在条件中将数据使用引号引用起来。不然不使用索引。(添加时,字符串必须'')
5， 若是mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。
1.4 MySQL中like模糊匹配为什么低效 返回顶部
一、都不使用索引
说明：不使用索引的时候普通查询与like查询的耗时至关，like略长，这也是必然的，由于它要进行额外的算法。
二、like不使用索引、普通查询使用索引
说明：使用索引后，普通查询的耗时基本算是秒查，很是快；而like查询仍是耗时一秒多。
三、like查询起始也可使用索引
1）若是咱们查询的时候写成“like 'dd_'或者like 'dd%'”，这样是能够用到索引的，此时的查询速度也会相对的快一点。
2）若是查询的时候写成“ like '%dd'”,查询字符串最前面就是模糊的没法使用索引
1.5 数据库优化方案 返回顶部
1. 优化索引、SQL 语句、分析慢查询
2. 设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库
3. 使用缓存，把常常访问到的数据并且不须要常常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘IO
4. 优化硬件；采用SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等；
5. 采用MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不一样的文件，可以提升磁盘的读取效率
6. 垂直分表；把一些不常常读的数据放在一张表里，节约磁盘I/O
7. 主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操做和写入操做分离开来
8. 分库分表分机器（数据量特别大），主要的的原理就是数据路由
9. 选择合适的表引擎，参数上的优化
10. 进行架构级别的缓存，静态化和分布式
11. 不采用全文索引
1.6 数据库怎么优化查询效率 返回顶部
一、储存引擎选择：若是数据表须要事务处理，应该考虑使用InnoDB，由于它彻底符合ACID特性。若是不须要事务处理，使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的
二、分表分库，主从。
三、对查询进行优化，要尽可能避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上创建索引
四、应尽可能避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描
五、应尽可能避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操做符，不然将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
六、应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件，若是一个字段有索引，一个字段没有索引，将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描
七、Update 语句，若是只更改一、2个字段，不要Update所有字段，不然频繁调用会引发明显的性能消耗，同时带来大量日志
八、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，不然逻辑读会很高，性能不好。