數據庫優化

目的：1.避免慢查詢形成頁面沒法加載

           2.因爲數據庫鏈接timeout產生5xx錯誤

           3.因爲阻塞形成數據沒法提交

慢查詢分析日誌：pt-query-digest分析前幾個查詢

優化當面入手：

硬件，系統配置，數據庫表結構，sql及索引   效果：低到高  成本： 高到低

rpm -qal | grep mysql  查找mysql字段目錄

ps -ef | grep mysql  查看線程號和目錄

cat /etc/my.conf  mysql配置文件

 

datadir是你數據文件的存放路徑

basedir纔是mysql軟件的安裝路徑

explain      --查詢sql執行技術

 

key_len:使用的索引的長度，在不損失精確度狀況下，長度越短越好

ref:顯示索引的哪一列被使用，若是可能的話，是一個常數最好

type 顯示鏈接使用什麼類型，從好到差：const,eq_reg,ref,range,index,all

         extra列須要注意的返回值

                Using filesort: 查詢須要優化,須要額外的步驟來發現如何對返回的行排序，使用文件排序

                Using temporary:   查詢須要優化 ,這裏建立臨時表進行存儲結構，一般發生在不一樣列集上的order by,而不是group by

備份

           mysqldump --all-databases > all-databases.sql（將全部數據庫備份到all-databases.sql文件，all-databases.sql是一個文本文件，文件名任取。）

count()和max()優化：

        count(*)查詢行數

        count(1)查詢不爲null的行數

        max(age)->age字段創建索引 count()同理

子查詢優化：

        改成鏈接join查詢（注意1對多關係）

group by優化方式：

         在子查詢用group by過濾條件  

         例如：

 

優化前：explain select a.name,c.cnt from a inner join b  using id group by b.id;

 

優化後：explain select a.name,c.cnt from a inner join(select id,count(*) from b group by id)  as c using id;

 

limit優化方式：

        limit經常使用分頁處理，時常會伴隨order by 從句使用，所以常常會形成filesort這樣的I/O問題

        步驟1:使用索引的列或者主鍵進行order by操做

        步驟2:藉助上一次返回的id，用id進行過濾，缺點：id自增且連續   --->避免數量亮大時掃描過多的記錄

                   例如：select id from a where id >55 and id<=60 order by id limit 1,5;

如何選擇合適的列創建索引？

        1.在where,group by ,order by,on 從句中出現的列

        2.索引字段越小越好

        3.離散度大的列放在聯合索引前面

          例如：select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584;

          因爲customer_id離散度更大，因此應該是（customer_id,staff_id）;

          如何判斷列的離散度大小    ---> select count(distinct customer_id) from payment;   -->599

                                                             select count(distinct staff_id) from payment; -->2

索引優化   

         過多的索引會影響寫入，有時也會影響查詢

         冗餘索引：多個索引的前綴列相同，或在聯合索引中包含了主鍵的索引，下面key(name,id)就是一個冗餘索引

                           create table test(

                           id int not null primay key,

                           name varchar(10) not null,

                           title varchar(50) not null,

                           key(name,id)

                           )engine=innodb

         重複索引：相同的列以相同的順序創建的同類型的索引。下面primary key和id列上的索引就是重複索引                    

                            create table test(

                           id int not null primay key,

                           name varchar(10) not null,

                           title varchar(50) not null,

                           unique(id)

                           )engine=innodb

        使用pt-duplicate-key-checker  -uroot -p'' -h127.0.0.1檢查重複索引和冗餘索引

選擇的合適的數據類型

       1.使用能夠存下你的數據的最小數據類型

       2.使用簡單的數據類型，int要比varchar類型在mysql處理上簡單

       3.儘量使用not null定義字段

       4.儘可能少用text類型，非用不可時最好考慮分表

       使用int來存儲日期時間，利用from_unixtime(),unix_timestamp()2個函數來進行轉換

       使用bigint來存ip地址，使用inet_aton()，inet_ntoa()2個函數來替換

表的垂直拆分，水平拆分

       垂直拆分：將單表按照業務拆分多個表

       水平拆分：單表分紅多個相同的表，表1，表2，表3。。。。。

操做系統配置優化