MySQL百万级数据库优化方案

时间 2019-11-17

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1.对查询进行优化，应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。mysql

2.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，如：sql

select id from t where num is null

能够在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，而后这样查询：安全

select id from t where num=0

3.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。并发

4.应尽可能避免在 where 子句中使用 or 来链接条件，不然将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：函数

select id from t where num=10 or num=20

能够这样查询：性能

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，不然会致使全表扫描，如：测试

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：大数据

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将致使全表扫描：优化

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提升效率，能够考虑全文检索。ui

7.若是在 where 子句中使用参数，也会致使全表扫描。由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，若是在编译时创建访问计划，变量的值仍是未知的，于是没法做为索引选择的输入项。以下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

能够改成强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽可能避免在 where 子句中对字段进行表达式操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改成:

select id from t where num=100*2

9.应尽可能避免在where子句中对字段进行函数操做，这将致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ -–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0 -–‘2005-11-30’生成的id

应改成:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其余表达式运算，不然系统将可能没法正确使用索引。

11.在使用索引字段做为条件时，若是该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段做为条件时才能保证系统使用该索引，不然该索引将不会被使用，而且应尽量的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如须要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，可是会消耗系统资源的，应改为这样：

create table #t(…)

13.不少时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并非全部索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即便在sex上建了索引也对查询效率起不了做用。

15.索引并非越多越好，索引当然能够提升相应的 select 的效率，但同时也下降了 insert 及 update 的效率，由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，因此怎样建索引须要慎重考虑，视具体状况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.应尽量的避免更新 clustered 索引数据列，由于 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将致使整个表记录的顺序的调整，会耗费至关大的资源。若应用系统须要频繁更新 clustered 索引数据列，那么须要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽可能使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型，这会下降查询和链接的性能，并会增长存储开销。这是由于引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每个字符，而对于数字型而言只须要比较一次就够了。

18.尽量的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，由于首先变长字段存储空间小，能够节省存储空间，其次对于查询来讲，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽可能使用表变量来代替临时表。若是表变量包含大量数据，请注意索引很是有限（只有主键索引）。

21.避免频繁建立和删除临时表，以减小系统表资源的消耗。

22.临时表并非不可以使用，适当地使用它们可使某些例程更有效，例如，当须要重复引用大型表或经常使用表中的某个数据集时。可是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，若是一次性插入数据量很大，那么可使用 "select into" 代替 "create table"，避免形成大量 log ，以提升速度；若是数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先"create table"，而后insert。

24.若是使用到了临时表，在存储过程的最后务必将全部的临时表显式删除，先 "truncate table" ，而后 "drop table" ，这样能够避免系统表的较长时间锁定。

25.尽可能避免使用游标，由于游标的效率较差，若是游标操做的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法以前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法一般更有效。

27.与临时表同样，游标并非不可以使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标一般要优于其余逐行处理方法，尤为是在必须引用几个表才能得到所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程一般要比使用游标执行的速度快。若是开发时间容许，基于游标的方法和基于集的方法均可以尝试一下，看哪种方法的效果更好。

28.在全部的存储过程和触发器的开始处设置 "SET NOCOUNT ON" ，在结束时设置 "SET NOCOUNT OFF" 。无需在执行存储过程和触发器的每一个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽可能避免大事务操做，提升系统并发能力。

30.尽可能避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

转载2：你可能不知道的MySQL

前言：

实验的数据表以下定义：

mysql> desc tbl_name;
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
| uid   | int(11)      | NO   |     | NULL    |       |
| sid   | mediumint(9) | NO   |     | NULL    |       |
| times | mediumint(9) | NO   |     | NULL    |       |
+-------+--------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

存储引擎是MyISAM，里面有10,000条数据。

1、"\G"的做用

mysql> select * from tbl_name limit 1;
+--------+--------+-------+
| uid    | sid    | times |
+--------+--------+-------+
| 104460 | 291250 |    29 |
+--------+--------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from tbl_name limit 1\G;
*************************** 1. row ***************************
  uid: 104460
  sid: 291250
times: 29
1 row in set (0.00 sec)

有时候，操做返回的列数很是多，屏幕不能一行显示完，显示折行，试试"\G"，把列数据逐行显示（"\G"挽救了我，之前看explain语句横向显示不全折行看起来巨费劲，还要把数据和列对应起来）。

2、"Group by"的"隐形杀手"

mysql> explain select uid,sum(times) from tbl_name group by uid\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using temporary; Using filesort
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select uid,sum(times) from tbl_name group by uid order by null\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using temporary
1 row in set (0.00 sec)

默认状况下，Group by col会对col字段进行排序，这就是为何第一语句里面有Using filesort的缘由，若是你不须要对col字段进行排序，加上order by null吧，要快不少，由于filesort很慢的。

3、大批量数据插入

最高效的大批量插入数据的方法：

load data infile '/path/to/file' into table tbl_name;

若是没有办法先生成文本文件或者不想生成文本文件，能够一次插入多行：

insert into tbl_name values (1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)...

注意一条sql语句的最大长度是有限制的。若是还不想这样，能够试试MySQL的prepare，应该都会比硬生生的逐条插入要快许多。

若是数据表有索引，建议先暂时禁用索引：

alter table tbl_name disable keys;

插入完毕以后再激活索引：

alter table tbl_name enable keys;

对MyISAM表尤为有用。避免每插入一条记录系统更新一下索引。

4、最快复制表结构方法

mysql> create table clone_tbl select * from tbl_name limit 0;
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)

只会复制表结构，索引不会复制，若是还要复制数据，把limit 0去掉便可。

5、加引号和不加引号区别

给数据表tbl_name添加索引：

create index uid on tbl_name(uid);

测试以下查询：

mysql> explain select * from tbl_name where uid = '1081283900'\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ref
possible_keys: uid
          key: uid
      key_len: 4
          ref: const
         rows: 143
        Extra:
1 row in set (0.00 sec)

咱们在整型字段的值上加索引，是能够用到索引的，网上很多人误传在整型字段上加引号没法使用索引。修改uid字段类型为varchar(12):

alter table tbl_name change uid uid varchar(12) not null;

测试以下查询：

mysql> explain select * from tbl_name where uid = 1081283900\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: uid
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

咱们在查询值上不加索引，结果索引没法使用，注意安全。

6、前缀索引

有时候咱们的表中有varchar(255)这样的字段，并且咱们还要对该字段建索引，通常没有必要对整个字段建索引，创建前8~12个字符的索引应该就够了，不多有连续8~12个字符都相等的字段。

为何？更短的索引意味索引更小、占用CPU时间更少、占用内存更少、占用IO更少和很更好的性能。

7、MySQL索引使用方式

MySQL在一个查询中只能用到一个索引（5.0之后版本引入了index_merge合并索引，对某些特定的查询能够用到多个索引），因此要根据查询条件创建联合索引，联合索引只有第一位的字段在查询条件中能才能使用到。

若是MySQL认为不用索引比用索引更快的话，那么就不会用索引。

mysql> create index times on tbl_name(times);
Query OK, 10000 rows affected (0.10 sec)
Records: 10000  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select * from tbl_name where times > 20\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: ALL
possible_keys: times
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from tbl_name where times > 200\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: tbl_name
         type: range
possible_keys: times
          key: times
      key_len: 3
          ref: NULL
         rows: 1599
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

数据表中times字段绝大多数都比20大，因此第一个查询没有用索引，第二个才用到索引。