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93.MySQL性能优化.md

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MySQL性能优化

使用索引

在前面《关系型数据库MySQL》一文中,我们已经讲到过索引的相关知识,这里我们做一个简单的回顾。

索引的设计原则

  1. 创建索引的列并不一定是select操作中要查询的列,最适合做索引的列是出现在where子句中经常用作筛选条件或连表子句中作为表连接条件的列。
  2. 具有唯一性的列,索引效果好;重复值较多的列,索引效果差。
  3. 如果为字符串类型创建索引,最好指定一个前缀长度,创建短索引。短索引可以减少磁盘I/O而且在做比较时性能也更好,更重要的是MySQL底层的高速索引缓存能够缓存更多的键值。
  4. 创建一个包含N列的复合索引(多列索引)时,相当于是创建了N个索引,此时应该利用最左前缀进行匹配。
  5. 不要过度使用索引。索引并不是越多越好,索引需要占用额外的存储空间而且会影响写操作的性能(插入、删除、更新数据时索引也需要更新)。MySQL在生成执行计划时,要考虑各个索引的使用,这个也是需要耗费时间的。
  6. 要注意可能使索引失效的场景,例如:模糊查询使用了前置通配符、使用负向条件进行查询等。

使用过程

过程,通常也称之为存储过程,它是事先编译好存储在数据库中的一组SQL的集合。调用存储过程可以简化应用程序开发人员的工作,减少与数据库服务器之间的通信,对于提升数据操作的性能是有帮助的,这些我们在之前的《关系型数据库MySQL》一文中已经提到过。

数据分区

MySQL支持做数据分区,通过分区可以存储更多的数据、优化查询,获得更大的吞吐量并快速删除过期的数据。关于这个知识点建议大家看看MySQL的官方文档。数据分区有以下几种类型:

  1. RANGE分区:基于连续区间范围,把数据分配到不同的分区。

    CREATE TABLE tb_emp (
        eno INT NOT NULL,
        ename VARCHAR(20) NOT NULL,
        job VARCHAR(10) NOT NULL,
        hiredate DATE NOT NULL,
        dno INT NOT NULL
    )
    PARTITION BY RANGE( YEAR(hiredate) ) (
        PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1960),
        PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1970),
        PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1980),
        PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1990),
        PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
    );
  2. LIST分区:基于枚举值的范围,把数据分配到不同的分区。

  3. HASH分区 / KEY分区:基于分区个数,把数据分配到不同的分区。

    CREATE TABLE tb_emp (
        eno INT NOT NULL,
        ename VARCHAR(20) NOT NULL,
        job VARCHAR(10) NOT NULL,
        hiredate DATE NOT NULL,
        dno INT NOT NULL
    )
    PARTITION BY HASH(dno)
    PARTITIONS 4;

SQL优化

  1. 定位低效率的SQL语句 - 慢查询日志。

  2. 通过explain了解SQL的执行计划。例如:

    explain select ename, job, sal from tb_emp where dno=20\G
    *************************** 1. row ***************************
               id: 1
      select_type: SIMPLE
            table: tb_emp
             type: ref
    possible_keys: fk_emp_dno
              key: fk_emp_dno
          key_len: 5
              ref: const
             rows: 7
            Extra: NULL
    1 row in set (0.00 sec)
    • select_type:查询类型(SIMPLE - 简单查询、PRIMARY - 主查询、UNION - 并集、SUBQUERY - 子查询)。
    • table:输出结果集的表。
    • type:访问类型(ALL - 全表查询性能最差、index、range、ref、eq_ref、const、NULL)。
    • possible_keys:查询时可能用到的索引。
    • key:实际使用的索引。
    • key_len:索引字段的长度。
    • rows:扫描的行数,行数越少肯定性能越好。
    • extra:额外信息。
  3. 通过show profilesshow profile for query分析SQL。

  4. 优化CRUD操作。

    • 优化insert语句
      • insert语句后面跟上多组值进行插入在性能上优于分开insert
      • 如果有多个连接向同一个表插入数据,使用insert delayed可以获得更好的性能。
      • 如果要从一个文本文件装载数据到表时,使用load data infileinsert性能好得多。
    • 优化order by语句
      • 如果where子句的条件和order by子句的条件相同,而且排序的顺序与索引的顺序相同,如果还同时满足排序字段都是升序或者降序,那么只靠索引就能完成排序。
    • 优化group by语句
      • 在使用group by子句分组时,如果希望避免排序带来的开销,可以用order by null禁用排序。
    • 优化嵌套查询
    • 优化or条件
      • 如果条件之间是or关系,则只有在所有条件都用到索引的情况下索引才会生效。
    • 优化分页查询
    • 使用SQL提示
      • USE INDEX
      • IGNORE INDEX
      • FORCE INDEX

配置优化

可以使用下面的命令来查看MySQL服务器配置参数的默认值。

show variables;
show variables like 'key_%';
show variables like '%cache%';
show variables like 'innodb_buffer_pool_size';

通过下面的命令可以了解MySQL服务器运行状态值。

show status;
show status like 'com_%';
show status like 'innodb_%';
show status like 'connections';
show status like 'slow_queries';
  1. 调整max_connections
  2. 调整back_log
  3. 调整table_open_cache
  4. 调整thread_cache_size
  5. 调整innodb_lock_wait_timeout
  6. 调整innodb_buffer_pool_size:InnoDB数据和索引的内存缓冲区大小,以字节为单位,这个值设置得越高,访问表数据需要进行的磁盘I/O操作就越少,如果可能甚至可以将该值设置为物理内存大小的80%。

架构优化

  1. 通过拆分提高表的访问效率。
    • 垂直拆分
    • 水平拆分
  2. 逆范式理论。数据表设计的规范程度称之为范式(Normal Form),要提升表的规范程度通常需要将大表拆分为更小的表,范式级别越高数据冗余越小,而且在插入、删除、更新数据时出问题的可能性会大幅度降低,但是节省了空间就意味着查询数据时可能花费更多的时间,原来的单表查询可能会变成连表查询。为此,项目实践中我们通常会进行逆范式操作,故意降低范式级别增加冗余来减少查询的时间开销。
    • 1NF:列不能再拆分
    • 2NF:所有的属性都依赖于主键
    • 3NF:所有的属性都直接依赖于主键(消除传递依赖)
    • BCNF:消除非平凡多值依赖
  3. 使用中间表提高统计查询速度。
  4. 主从复制和读写分离,具体内容请参考《项目部署上线和性能调优》
  5. 配置MySQL集群。