【转】【MySql】MySql优化要点

  现在随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增加，从GB到TB到PB。对数据的各类操做也是越发的困难，传统的关系性数据库已经没法知足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它经过下降数据的安全性，减小对事务的支持，减小对复杂查询的支持，来获取性能上的提高。可是，在有些场合NoSQL一些折衷是没法知足使用场景的，就好比有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL确定是没法知足的，因此仍是须要使用关系性数据库。

  虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL数据库，可是若是你操做正确，它的性能仍是会知足你的需求的。针对数据的不一样操做，其优化方向也是不尽相同。对于数据移植，查询和插入等操做，能够从不一样的方向去考虑。而在优化的时候还须要考虑其余相关操做是否会产生影响。就好比你能够经过建立索引提升查询性能，可是这会致使插入数据的时候由于要创建更新索引致使插入性能下降，你是否能够接受这一下降那。因此，对数据库的优化是要考虑多个方向，寻找一个折衷的最佳方案。

  一：查询优化

  1：建立索引。

  最简单也是最经常使用的优化就是查询。由于对于CRUD操做，read操做是占据了绝大部分的比例，因此read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最经常使用的就是建立索引。通过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录须要一分钟，而当建立了索引的时候查询时间能够忽略。可是，当你在已有数据上添加索引的时候，则须要耗费很是大的时间。我插入2000万条记录以后，再建立索引大约话费了几十分钟的样子。

  建立索引的弊端和场合。虽然建立索引能够很大程度上优化查询的速度，可是弊端也是很明显的。一个是在插入数据的时候，建立索引也须要消耗部分的时间，这就使得插入性能在必定程度上下降；另外一个很明显的是数据文件变的更大。在列上建立索引的时候，每条索引的长度是和你建立列的时候制定的长度相同的。好比你建立varchar(100)，当你在该列上建立索引，那么索引的长度则是102字节，由于长度超过64字节则会额外增长2字节记录索引的长度。

  从上图能够看到我在YCSB_KEY这一列(长度100)上建立了一个名字为index_ycsb_key的索引，每条索引长度都为102，想象一下当数据变的巨大无比的时候，索引的大小也是不能够小觑的。并且从这也能够看出，索引的长度和列类型的长度还不一样，好比varchar它是变长的字符类型(请看MySQL数据类型分析)，实际存储长度是是实际字符的大小，可是索引倒是你声明的长度的大小。你建立列的时候声明100字节，那么索引长度就是这个字节再加上2，它无论你实际存储是多大。

  除了建立索引须要消耗时间，索引文件体积会变的愈来愈大以外，建立索引也须要看的你存储数据的特征。当你存储数据很大一部分都是重复记录，那这个时候建立索引是百害而无一利。请先查看MySQL索引介绍。因此，当不少数据重复的时候，索引带来的查询提高的效果是能够直接忽略的，可是这个时候你还要承受插入数据的时候建立索引带来的性能消耗。

  2：缓存的配置。

  在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端没法操做，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不一样操做进行不断更新。经过其配置文件咱们能够看到在MySQL中的缓存：

  在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，因此当你设置的足够大，数据能够彻底缓存到内存，速度就会很是之快。

  可是，query cache也有它的弊端。当你对数据表作任何的更新操做(update/insert/delete)等操做，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，致使缓存数据所有失效。因此，当一个表格的更新数据表操做很是多的话，query cache是不会起到查询提高的性能，还会影响其余操做的性能。

  3：slow_query_log分析。

  其实对于查询性能提高，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。

  当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间 (long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就能够分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。能够经过建立各类索引，能够经过分表等操做。那为何要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面咱们就简单介绍。

  4：分库分表

  分库分表应该算是查询优化的杀手锏了。上述各类措施在数据量达到必定等级以后，能起到优化的做用已经不明显了。这个时候就必须对数据量进行分流。分流通常有分库与分表两种措施。而分表又有垂直切分与水平切分两种方式。下面咱们就针对每一种方式简单介绍。

  对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大的时候，操做系统对大文件的操做就会比较麻烦与耗时，并且有的操做系统就不支持大文件，因此这个时候就必须分表了。另外对于mysql经常使用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，B+树就会从层次和节点上比较多，当查询一个节点的时候可能会查询不少层次，而这一定会致使屡次IO操做进行装载进内存，确定会耗时的。除此以外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每一个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这能够认为是不可实现的。 

  因此综上咱们就必须进行分表与分库的操做。

5：子查询优化

  在查询中常常会用到子查询，在子查询的时候通常使用in或者exist关键词。针对in和exist在查询的时候当数据量大到必定程度之后，查询执行时间就差异比较大。可是，为了不此类状况出现，最好的方式是使用join查询。由于在绝大多数状况下，服务器对join的查询优化要远远高于子查询优化。在比较高的版本5.6，mysql查询会自动把in查询优化成joint查询，就不会出现子查询比较慢的问题。有时候也能够采用distinct关键词来限制子查询的数量，可是须要注意的是distinct不少时候会转化为group by，这个时候就会出现一个 临时表，就会出现copy数据到临时表的时延。

  更多的子查询优化  请点击。

 

 二：数据转移

  当数据量达到必定等级以后，那么移库将是一个很是慎重又危险的工做。在移库中保证先后数据的一致性，各类突发状况的处理，移库过程当中数据的变迁，每个都是一个很是困难的问题。

  2.1：插入数据

  当进行数据迁移的时候，确定会存在大数据的从新导入，你能够选择直接load文件，有的时候可能就须要代码插入了。这个时候就须要对插入语句进行必定的优化了。这个时候能够使用INSERT DELAYED语句，该语句是当你发出插入请求的时候，不是立刻就插入到数据库而是放在缓存里面，等待时机成熟以后再进行插入。

一、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。

 

二、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：

 

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：

 

select id from t where num=0;

三、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。

 

四、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：

 

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

--能够这样查询：

 

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20;

五、in 和 not in 也要慎用、不然会致使全表扫描、如：

 

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：

 

select id from t where num between 1 and 3;

六、下面的查询也将致使全表扫描：

 

select id from t where name like '%abc%';//开头模糊查询会致使全表查询

--若要提升效率、能够考虑全文检索。

 

七、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 ;

八、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;

 

MyISAM不会全表扫描，InnoDB会全表扫描

 

九、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';

十、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。

 

十一、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。

 

十二、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(...);

1三、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);

EXISTS与IN的使用效率的问题，一般状况下采用exists要比in效率高，由于IN不走索引，但要看实际状况具体使用：
IN适合于外表大而内表小的状况；EXISTS适合于外表小而内表大的状况。

 

1四、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。

 

1五、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。

 

1六、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。

 

1七、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链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。

 

1八、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。

 

1九、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）。

 

2一、避免频繁建立和删除临时表、以减小系统表资源的消耗。

 

2二、临时表并非不可以使用、适当地使用它们能够使某些例程更有效、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。

 

2三、在新建临时表时、若是一次性插入数据量很大、那么能够使用 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。

 

2四、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。

 

2五、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。

 

2六、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。

 

2七、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。

 

2八、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。

 

2九、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。

1. 为查询缓存优化你的查询

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。当有不少相同的查询被执行了多 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。

这里最主要的问题是，对于程序员来讲，这个事情是很容易被忽略的。由于，咱们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：

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// 查询缓存不开启 $r = mysql_query( "SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()" );   // 开启查询缓存 $today = date ( "Y-m-d" ); $r = mysql_query( "SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'" );

上面两条SQL语句的差异就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起做用。因此，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。因此，你所须要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而 开启缓存。

 

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询

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。

挑一个你的SELECT语句（推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的），把关键字EXPLAIN加到前面。你能够使用phpmyadmin来作这个 事。而后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，咱们忘记加上了group_id索引，而且有表联接：

当咱们为 group_id 字段加上索引后：

咱们能够看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，然后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可让咱们找到潜在的性能问题。

3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1

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。

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。

下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会比前面的更有效率。（请注意，第一条中是Select *，第二条是Select 1）

// 没有效率的：
$r = mysql_query( "SELECT * FROM user WHERE country = 'China'" );
if (mysql_num_rows( $r ) > 0) {
     // ...
}

// 有效率的：
$r = mysql_query( "SELECT 1 FROM user WHERE country = 'China' LIMIT 1" );
if (mysql_num_rows( $r ) > 0) {
     // ...
}

4. 为搜索字段建索引

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。

从上图你能够看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。

另外，你应该也须要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你须要在一篇大的文章中搜索一个词时，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引多是没有意义的。你可能须要使用MySQL 全文索引 或是本身作一个索引（好比说：搜索关键词或是Tag什么的）

5. 在Join表的时候使用至关类型的例，并将其索引

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。

并且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：若是你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一块儿，MySQL就没法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还须要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不同）

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// 在state中查找company $r = mysql_query("SELECT company_name FROM users      LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state)      WHERE users.id = $user_id ");   // 两个 state 字段应该是被建过索引的，并且应该是至关的类型，相同的字符集。

6. 千万不要 ORDER BY RAND()

想打乱返回的数据行？随机挑一个数据？真不知道谁发明了这种用法，但不少新手很喜欢这样用。但你确不了解这样作有多么可怕的性能问题。

若是你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法能够达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的降低。这里的问题是：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）

下面的示例是随机挑一条记录

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// 千万不要这样作： $r = mysql_query( "SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1" );   // 这要会更好： $r = mysql_query( "SELECT count(*) FROM user" ); $d = mysql_fetch_row( $r ); $rand = mt_rand(0, $d [0] - 1);   $r = mysql_query( "SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1" );

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。

因此，你应该养成一个须要什么就取什么的好的习惯。

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// 不推荐 $r = mysql_query( "SELECT * FROM user WHERE user_id = 1" ); $d = mysql_fetch_assoc( $r ); echo "Welcome {$d['username']}" ;   // 推荐 $r = mysql_query( "SELECT username FROM user WHERE user_id = 1" ); $d = mysql_fetch_assoc( $r ); echo "Welcome {$d['username']}" ;

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。

就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段，你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能降低。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

并且，在MySQL数据引擎下，还有一些操做须要使用主键，在这些状况下，主键的性能和设置变得很是重要，好比，集群，分区……

在这里，只有一个状况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，经过若干个别的表的主键构成。咱们把这个状况叫作“外键”。比 如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课 程ID叫“外键”其共同组成主键。

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。

若是你有一个字段，好比“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限并且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

MySQL也有一个“建议”（见第十条）告诉你怎么去从新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时，这个建议会告诉你把其改为 ENUM 类型。使用 PROCEDURE ANALYSE() 你能够获得相关的建议。

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。

例如，若是你建立了一个 INT 字段做为你的主键，然而并无太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改为 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段，由于数据很少，你可能会获得一个让你把它改为 ENUM 的建议。这些建议，都是可能由于数据不够多，因此决策作得就不够准。

在phpmyadmin里，你能够在查看表时，点击 “Propose table structure” 来查看这些建议

必定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据愈来愈多时，这些建议才会变得准确。必定要记住，你才是最终作决定的人。

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。这看起来好像有点争议，请往下看。

首先，问问你本身“Empty”和“NULL”有多大的区别（若是是INT，那就是0和NULL）？若是你以为它们之间没有什么区别，那么你就不要 使用NULL。（你知道吗？在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是同样的！)

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。 固然，这里并非说你就不能使用NULL了，现实状况是很复杂的，依然会有些状况下，你须要使用NULL值。

下面摘自MySQL本身的文档：

“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”

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。

Prepared Statements 能够检查一些你绑定好的变量，这样能够保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。固然，你也能够手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题， 并且很常常会被程序员忘了。当咱们使用一些framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。

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。

虽然最新版本的MySQL在传输Prepared Statements是使用二进制形势，因此这会使得网络传输很是有效率。

固然，也有一些状况下，咱们须要避免使用Prepared Statements，由于其不支持查询缓存。但听说版本5.1后支持了。

在PHP中要使用prepared statements，你能够查看其使用手册：mysqli 扩展 或是使用数据库抽象层，如： PDO .

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// 建立 prepared statement 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 以使用无缓冲查询来改变这个行为。

关于这个事情，在PHP的文档中有一个很是不错的说明： mysql_unbuffered_query() 函数：

“mysql_unbuffered_query() sends the SQL query query to MySQL without automatically fetching and buffering the result rows as mysql_query() does. This saves a considerable amount of memory with SQL queries that produce large result sets, and you can start working on the result set immediately after the first row has been retrieved as you don’t have to wait until the complete SQL query has been performed.”

上面那句话翻译过来是说，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，你能够使用 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() 。

1	$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON('{$_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：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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。

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

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。

 补充：

2二、Inner join 比直接逗号内联速度要快

select * from a,b where a.id=b.id;
select * from a inner join b on a.id=b.id;

虽然都是内联效果，但测试结果是inner join 速度要快一些

 

PS.explain 命令

　　mysql中有一个explain 命令能够用来分析select 语句的运行效果，例如explain能够得到select语句使用的索引状况、排序的状况等等。

除此之外，explain 的extended 扩展可以在本来explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息能够经过mysql的show warnings命令获得。

下面是一个最简单的例子:

首先执行对想要分析的语句进行explain，并带上extended选项
mysql> explain extended select * from account\G;

示例：

mysql> explain select * from event;
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+——-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+——-+
| 1 | SIMPLE | event | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13 | |
+—-+————-+——-+——+—————+——+———+——+——+——-+
1 row in set (0.00 sec)

各个属性的含义

id

select查询的序列号

select_type

select查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。

table

输出的行所引用的表。

type

联合查询所使用的类型。

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

通常来讲，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

possible_keys

指出MySQL能使用哪一个索引在该表中找到行。若是是空的，没有相关的索引。这时要提升性能，可经过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。

key

显示MySQL实际决定使用的键。若是没有索引被选择，键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。若是键是NULL，长度就是NULL。文档提示特别注意这个值能够得出一个多重主键里mysql实际使用了哪一部分。

ref

显示哪一个字段或常数与key一块儿被使用。

rows

这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到，在innodb上是不许确的。

Extra

若是是Only index，这意味着信息只用索引树中的信息检索出的，这比扫描整个表要快。

若是是where used，就是使用上了where限制。

若是是impossible where 表示用不着where，通常就是没查出来啥。

若是此信息显示Using filesort或者Using temporary的话会很吃力，WHERE和ORDER BY的索引常常没法兼顾，若是按照WHERE来肯定索引，那么在ORDER BY时，就必然会引发Using filesort，这就要看是先过滤再排序划算，仍是先排序再过滤划算。

 

PS.Clustered索引和nonClustered索引

 Clustered 索引（汇集索引、聚簇索引）在数据表中按照物理顺序存储数据。由于在表中只有一个物理顺序，因此在每一个表中只能有一个clustered索引。在查找某个范围内的数据 时，Clustered索引是一种很是有效的索引，由于这些数据在存储的时候已经按照物理顺序排好序了。

Nonclustered索引（非汇集索引、非聚簇索引）不会影响到下面的物理存储，可是它是由数据行指针构成的。若是已经存在一个clustered索引，在 nonclustered中的索引指针将包含clustered索引的位置参考。这些索引比数据更紧促，并且对这些索引的扫描速度比对实际的数据表扫描要 快得多。

主键就是汇集索引      
        这种想法是极端错误的，是对汇集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上创建汇集索引的。      
        一般，咱们会在每一个表中都创建一个ID列，以区分每条数据，而且这个ID列是自动增大的，步长通常为1。咱们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，若是咱们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为汇集索引。这样作有好处，就是可让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样作意义不大。      
        显而易见，汇集索引的优点是很明显的，而每一个表中只能有一个汇集索引的规则，这使得汇集索引变得更加珍贵。    
        从汇集索引的定义咱们能够看出，使用汇集索引的最大好处就是可以根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，由于ID号是自动生成的，咱们并不知道每条记录的ID号，因此咱们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键做为汇集索引成为一种资源浪费。其次，让每一个ID号都不一样的字段做为汇集索引也不符合"大数目的不一样值状况下不该创建聚合索引"规则；固然，这种状况只是针对用户常常修改记录内容，特别是索引项的时候会负做用，但对于查询速度并无影响。   

 

普通索引：最基本的索引，没有任何限制
惟一索引：与"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。
主键索引：它 是一种特殊的惟一索引，不容许有空值。 
全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提升mysql效率可创建组合索引，遵循”最左前缀“原则。查询的时候用到AB列，有时候只会单独用B，有时候又会单独用到C，这个时候创建BA复合索引和C索引

 multi column的索引与isolate的column索引，到底孰优孰劣？结论以下：

1. 对于具备2个用and链接条件的语句，且2个列之间的关联度较低的状况下，multi col index有必定优点。
2. 对于具备2个用and链接条件的语句，且2个列之间的关联度较高的状况下，multi col index有很大优点。
3. 对于具备2个用or链接条件的语句，isolate col index有必定优点，由于这种状况下multi col index 将会致使全表扫描，而前者能够用到index merge的优化。

 

	2个单列索引	一个列	复合索引
低关联度and	70ms	290ms	10ms
高关联度and	360ms	290ms	300ms
or	66ms		3370ms

 

补充：

刚遇到一个问题，就是带索引查询语句，行锁无效了，锁的仍是整张表。(2017/07/03)

通过网上查阅，确认当字段重复率过高，好比只有 2 个值，分别是 a 和 b， 而数据量相对于这两个值来讲倒是比较大的，好比有 10 条， 5 倍的关系，这个时候行锁就无效了。具体边界值多少不太清楚。

缘由是mysql 在解释 sql 的时候，会忽略索引，由于它的优化器发现：即便使用了索引，仍是要作全表扫描，故而放弃了索引，也就没有使用行锁，却使用了表锁。简单的讲，就是 MYSQL 无视了你的索引，它以为与其行锁，还不如直接表锁，毕竟它以为表锁所花的代价比行锁来的小。以上问题即使你使用了 force index 强制索引，结果仍是同样，永远都是表锁。

 

原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1430901016179.html#articleHeader0