超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

t_custom_piont 表数据在 370多万，原有的sql 查询耗时160秒左右，导致微服务之间调用超时

优化后 可以在6秒左右

先对t_custom_goods 等用户领取表先按offer id 分组 count 完当成一个子表，数据减少了很多，再关联查询，降低了查询时间；

1. 对order by使用复合索引

order by和limit一起使用，避免引起全表扫描和数据排序是非常重要的，因此借助合适的索引提高查询效率。

使用联合索引

联合索引又叫复合索引，是由表中的几个列联合组成的索引。联合索引生效需满足最左前缀原则，即如果联合索引列为a,b,c三列，a,b,c 、a,b 、a生效，b,c、a,c、b、c等不生效（此处的顺序不是where条件后面的先后顺序，而是where条件中是否存在这些列，如果where中只存在a,c列，则不生效）。

索引生效，与where条件的顺序无关：

索引失效，与where条件的列是否存在有关：

带IN条件的联合索引失效

in的参数个数为1个，联合索引生效，大于1个，索引失效。所以使用了强制索引使联合索引生效。

原因分析：

第一、取决于B树的数据结构，单参数的IN只会得到一颗基于model子树，该子树的code本身是有序的，所以索引生效，查询效率高；多参数的IN会得到多颗基于model的子树，每颗子树的code字段是有序的，但是总体上可能不是有序的，所以索引失效，查询效率低。

第二、使用强制索引后，理论上无法保证order by的顺序，但是如果数据本身的特性，比如时间递增的这类数据，总体上还是有序的，笔者试过多中途径想要迫使强制索引得到错误的结果，结果都对了。强制索引需进一步研究。

2. 大数据量limit慎用

limit常用于分页中，有两种用法，三种写法：

偏移量offset较大的优化

limit偏移量较小时性能优秀，分页越到后面，偏移量递增，limit的性能会逐渐下降。

此时，通过子查询优化limit，效果如下：

以上数据来自一张超过2000万的MySQL单表，仅供参考，能够说明子查询明显能够提升效率，笔者开始尝试把子查询的order by去掉，发现查询效率又提升2倍，但是对比发现数据不正确，explain后发现查询优化器给出的子查询索引并不是id（此表建有多个索引，id是主键，区分度最高），这一点比较困惑。

ps：在sql语句中，limt关键字是最后才用到的。以下条件的出现顺序一般是：where->group by->having-order by->limit

mysql中查询第几行到第几行的记录

1、查询前n行

       查询第一行

2、查询第n行到第m行

        查询第4行到 第6行

3、查询后n行

查询最后一行

4、查询一条记录的下一条记录

查询一条记录的上一条记录

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