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简介：《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 57版本进行了内容升级，同时也对MySQL 80的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。

《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为“基础篇”“开发篇”“优化篇”“管理维护篇”和“架构篇”5个部分，共32章。基础篇面向MySQL的初学者，介绍了MySQL的安装与配置、SQL基础、MySQL支持的数据类型、MySQL中的运算符、常用函数等内容。开发篇面向的是MySQL设计和开发人员，内容涵盖了表类型（存储引擎）的选择、选择合适的数据类型、字符集、索引的设计和使用、开发常用数据库对象、事务控制和锁定语句、SQL中的安全问题、SQL Mode及相关问题、MySQL分区等。优化篇针对的是开发人员和数据库管理人员，内容包括SQL优化、锁问题、优化MySQL Server、磁盘I/O问题、应用优化、PS/SYS数据库、故障诊断等内容。管理维护篇适合数据库管理员阅读，介绍了MySQL高级安装和升级、MySQL中的常用工具、MySQL日志、备份与恢复、MySQL权限与安全、MySQL监控、MySQL常见问题和应用技巧、自动化运维系统的开发等内容。架构篇主要面向高级数据库管理人员和数据库架构设计师，内容包括MySQL复制、高可用架构、MySQL中间件等内容。   

优化数据库的方法

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从41开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：

DELETEFROMcustomerinfo

WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL *** 作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

SELECTFROMcustomerinfo

WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)

如果使用连接（JOIN）来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，

mysql数据库cpu飙升800%，基本上就两种原因：

访问量大，大到你8核cpu都承受不了；

慢查询，数据库执行sql语句 *** 作（查询数据、修改数据）会产生大量的逻辑读，将读出来的数据维护到临时表中（内存），系统需要消耗较多的cpu来维持内存与磁盘数据的一致性。

大多数情况下都是开发人员对sql的把握质量不够，导致慢sql查询的产生，进而影响数据库的整体运行状况。

大量行锁冲突、行锁等待或后台任务也有可能会导致实例的CPU使用率过高，但这些情况出现的概率非常低。

当我们的数据库性能下降的厉害或者cpu飙升时候，可以进行如下 *** 作定位问题：

查询mysql进程列表

showfullprocesslist;

获取到mysql当前使用的进程：

如果进程很多，说明请求量很大，需要区分是否正常业务流量，还是代码问题导致的。

查询慢查询日志

showvariableslike'%slow_query_log%';

找到慢查询日志文件/home/mysql/data3085/mysql/

slow_querylog

，即可找到慢查询日志信息，解决这些慢sql，你的cpu一定会降下来。

避免数据库cpu飙升

实际开发过程中，我们对数据库的使用一定要小心，不能等问题发生了再去排查问题解决问题，而是要预防问题的发生，并且在问题可能发生的情况下，提前介入，避免问题扩大化。平时开发过程中需要做好一些准备工作：

增加CPU使用率告警机制，比如使用率超过80%就短信告警；

所有的sql语句必须走索引，有DBA则由DBA统一调控，没有的话开发人员先执行explain看sql执行计划，必须走索引，属于强制规则；

新功能上线必须进行压测；

日常mysql运行监控，慢查日志查看，将隐患扼杀在摇篮之中。

以上就是一些mysql稳定运行的个人看法，大家还有什么好的建议，欢迎评论去交流讨论，批评指正～

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化

1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；

2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。

2、sql语句的优化

1、 尽量稍作计算

Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

3尽量少排序

排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：

通过利用索引来排序的方式进行优化

减少参与排序的记录条数

非必要不对数据进行排序

4尽量避免 select

在数据量少并且访问量不大的情况下，select 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。

之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大，并发高的情况下把网络带宽跑满的情况，造成网站打不开或是打开速度极慢的情况。

5尽量用 join 代替子查询

虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。

6尽量少 or

当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

7尽量用 union all 代替 union

union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤 *** 作，这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算，加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候，尽量使用 union all 而不是 union。

8尽量早过滤

这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。

在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候，我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页，然后再用分好页的结果集与另外的表 Join，这样可以尽可能多的减少不必要的 IO *** 作，大大节省 IO *** 作所消耗的时间。

9避免类型转换

这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换：

A:人为在column_name 上通过转换函数进行转换

直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引，如果非要转换，应该在传入的参数上进行转换

B:由数据库自己进行转换

如果我们传入的数据类型和字段类型不一致，同时我们又没有做任何类型转换处理，MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换 *** 作，也可能不进行处理而交由存储引擎去处理，这样一来，就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。

以上两种情况在开发者因为某种原因经常会有，本来可以用到索引的结果类型不对没有用到索引，或是因为类型不对又有越界的情况发生造成无法使用索引的情况，结果造成很严重的事故。

10优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL

对于破坏性来说，高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的 SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。

11从全局出发优化，而不是片面调整

SQL 优化不能是单独针对某一个进行，而应充分考虑系统中所有的 SQL，尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候，千万不能顾此失彼，因小失大。

12尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain

优化 SQL，需要做到心中有数，知道SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地，才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题 SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的 explain *** 作收集执行计划，并判断是否需要进行优化。

body{

line-height:200%;

}

如何优化MySQL数据库

当MySQL数据库邂逅优化，它有好几个意思，今天我们所指的是性能优化。

我们究竟该如何对MySQL数据库进行优化呢？下面我就从MySQL对硬件的选择、Mysql的安装、myf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分等方面来说明这个问题。

1服务器物理硬件的优化

1)磁盘(I/O)，MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询 *** 作，对磁盘的读写量可想而知，所以推荐使用RAID10磁盘阵列，如果资金允许，可以选择固态硬盘做RAID10；

2)cpu对Mysql的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。

2MySQL应该采用编译安装的方式

MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。

3MySQL配置文件的优化

1)skip

-name

-resolve，禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间；

2)back_log

=

384，back_log指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中，对于Linux系统而言，推荐设置小于512的整数。

3)如果key_reads太大，则应该把myf中key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_requests至少在1/100以上，越小越好。

4MySQL上线后根据status状态进行适当优化

1)打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主-从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。

2)MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上限256，应该不会出现1040错误。比较理想的设置是：Max_used_connections/max_connections

100%

=85%

5MySQL数据库的可扩展架构方案

1)MySQL

cluster，其特点为可用性非常高，性能非常好，但它的维护非常复杂，存在部分Bug;

2)DRBD磁盘网络镜像方案，其特点为软件功能强大，数据可在底层块设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。

bulk_insert_buffer_size参数相对增大———用于存放insert语句的缓存空间，增大可以提高insert的速度

对于insert频率较大的表，可以适当删除不常用的索引，可以减少对表索引维护的开销

在业务允许的情况下，也就是说不需要事物机制，建议用myisam引擎，相比较而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，当然还有archive引擎，不过这个引擎很少用，所以建议还是用myisam

1优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。

2写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。将用户数据存入内存，再次读取避免从数据库查找。

3分布式，搞集群，扩大配置。

一条新闻的相关信息，来源，作者，正文，这些基本不变咯，除了正文可能文字比较多，其他的你可以存进缓存，正文的话，你这里可以把前面200字作为正文缩略，存进缓存。

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