几个常见的MySQL的可优化点归纳总结_MySQL
索引相关
1 查询(或更新,删除,可以转换为查询)没有用到索引
这是最基础的步骤,需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引,需要重点关注type=ALL, key=NULL的字段。
2 在索引字段上施加函数
to_char(gmt_created, ‘mmdd') = '0101′
正确的写法
gmt_created between to_date(“20090101″, “yyyymmdd”) and to_date(“20090102″, “yyyymmdd”)
3 在索引字段上使用全模糊
member_id like ‘%alibab%'
B树无法解决此类问题,可以考虑搜索引擎。
但是member_id like ‘alibab%'可以用到索引。
其实,对任何一个字段使用 like ‘%xxxx%'都是一种不规范的做法,需要能检查到这种错误用法。
4 多列字段的索引,没有用到前导索引
索引:(memeber_id, group_id)
where group_id=9234,实际上,这个条件是没有办法用到上面的索引的。这是一个很常见的误用。要理解为什么不能用到这个索引,需要理解mysql如何构造多列索引的。
索引是一棵B树,问题是,对于多列索引,mysql将索引字段按照索引建立的顺序进行拼装,组成一个新的字符串,这个字符串被用来做为构建B树的键。所以,在查询条件里,如果没有用到前导列,就没办法访问多列索引的B树。
应该建立索引:(group_id, member_id)
5 访问到了索引之外的字段
索引(member_id, subject)
select subject from offer where member_id=234
在member_id=234记录数很多的情况下,会优于
select subject, gmt_created from offer where member_id=234
原因是第二条sql会根据索引查找到的rowid访问表里的记录。第一条sql使用索引范围扫描就可以得到结果。
如果某个sql执行次数很多,但是读取的字段没有被索引覆盖,那么,可能需要建立覆盖性索引。
6 计数count(id)有时比count()慢
count(id) === count(1) where id is not null
如果没有(id)索引,那么会用全表扫描,而count()会使用最优的索引进行用索引快速全扫描
计数统一使用count()
7 正确使用stop机制
判断member_id在offer表中是否存在记录:
select count() from offer where member_id=234 limit 1
优于
select count() from offer where member_id=234
原因是第一条sql会在得到第一条符合条件的记录后停止。
高效分页
1 高效的分页
使用join技术,利用索引查找到符合条件的id,构造成临时表,用这个小的临时表与原表做join
select
from
(
select t, rownum AS rn
from
(select from blogblog_article
where domain_id=1
and draft=0
order by domain_id, draft, gmt_created desc) t
where rownum >= 2
) a
where arn
应该改写成
select blog_article
from
(
select rid, rownum as rn
from
(
select rowid as id from blogblog_article
where domain_id=1
and draft=0
order by domain_id, draft, gmt_created desc
) t
where rownum >= 2
) a, blog_article
where arn >= 3
and arid = blog_articlerowid
2 order by没有用到索引
有索引(a, b,c )
混合排序规则
ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC / mixed sort direction /
缺失了前导列
WHERE g = const ORDER BY b, c / a prefix is missing /
缺失了中间列
WHERE a = const ORDER BY c / b is missing /
使用了不在索引中的列进行排序
WHERE a = const ORDER BY a, d / d is not part of index /
高效地利用primary key
随机查询
一个错误的做法:
select from title where kind_id=1 order by rand() limit 1;
create index k on title(kind_id);
这个sql执行过程中需要全表扫描,并且将数据保存到临时表,这是一个非常耗时的操作。
改进的做法,利用偏移量。
select round(rand() count()) from title where kind_id=1;
select from title where kind_id=1 limit 1 offset $random;
create index k on title(kind_id);
相比上面的做法,这种写法能够利用到kind_id上的索引,减少了需要扫描的数据块。但是,如果offset非常大,那么需要扫描的数据块也非常大,极端情况是扫描索引k的所有数据块。
最优的做法,利用主键进行范围查找
select round(rand() count()) from title where kind_id=1;
select from title where kind_id = and id > $random limit 1;
这个sql利用primary key进行范围查询,完全走索引,并且只读取一条记录,速度非常快。但是,这种用法的限制是primary key必须是int型,并且是连续自增长的。
高效join
1 小表驱动大表进行join
2 避免子查询
子查询是一个影响性能的隐患。应该使用join改写sql。
数据类型
1 避免隐式转换
CREATE TABLE `user` (
`id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`account` char(11) NOT NULL COMMENT ”,
`email` varchar(128),
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `username` (`account`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8;
mysql> explain select from user where account=123 \G
1 row
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
type: ALL
possible_keys: username
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 2
Extra: Using where
1 row in set (000 sec)
可以看到,account=123的条件并没有用到唯一索引`username`。mysql的server从storage engine中读取所有的记录,使用to_number()函数,将记录中的account转换成数字,被转换后的数字用来和参数比较。我们的测试表里有2条记录,而执行计划中rows的值也是2,并且type的值为ALL,这也说明索引`username`并没有被用到。
代码如下:
mysql> explain select from user where account='123′ \G
1 row
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
type: const
possible_keys: username
key: username
key_len: 33
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (000 sec)
参数为字符串类型,我们可以看到索引`username`,被使用到了。
这是一个经常被误用的做法。
2 主键不是自增列
自增列的主键有多个好处:
插入性能高。
减小page的碎片。
提供二级索引的性能,降低二级索引的空间,因为二级索引存储的是主键的值,并不是page中的行id。
mysql的高并发其实是基于硬件的
这个配置要和服务器的硬件配置和负载来慢慢调
没有统一配置的
简单的说一点 其他的你最好去查手册
然后根据你的业务需要来调整
default-storage-engine=INNODB //事务引擎,如果不用事务支持可以不用,速度稍慢于MYSIM
max_connections=20000 //这个需要看你的硬件是否足够牛
query_cache_size=440M //查询的缓存 如果内存够大可以再大点
table_cache=2028 //表的缓存 表如果很对的话可以大点
tmp_table_size=512M //临时表空间,看你的应用了,是否用了临时表
thread_cache_size=80 //线程缓存 看你的业务是否有很多重复的请求
myisam_max_sort_file_size=100G //排序或索引文件的最大值(看你的表友多少数据和有多少索引)
后面的查手册吧 这东西设置太高太低都不太好 ,从小到大按业务需要慢慢调整吧
在mysql安装目录下,比如:D:ProgramFilesMySQLMySQLServer51
里面有几个配置文件,只要修改名字成为myini即可,比如:
my-hugeini巨型服务器
my-largeini大型
my-mediumini中型
my-smallini小型
备份原来的,并重命名,重新启动即可。其中,[mysqld]这一节是mysql服务器的配置信息。
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