MySQL性能優化

在互聯網公司MySQL的使用很是普遍，你們常常會有MySQL性能優化方面的需求。整理了一些在MySQL優化方面的實用技巧。

Schema與數據類型優化

1. 整數一般是標識列最好的選擇，由於它們很快而且可使用AUTO_INCREMENT

2. 徹底「隨機」的字符串（如：MD5()、SHA1()或者UUID()等產生的字符串）會任意分佈在很大的空間內，會致使INSERT以及一些SELECT語句變的很慢

3. 若是但願查詢執行得快速且併發性好，單個查詢最好不要作太多的關聯查詢（互聯網公司很是忌諱關聯查詢），利用程序來完成關聯操做

4. 若是須要對一張比較大的表作表結構變動（ALTER TABLE操做增長一列），建議先拷貝一張與原表結構同樣的表，再將數據複製進去，最後經過重命名將新表的表名稱修改成原表的表名稱。由於在變動表結構的時候頗有可能會鎖住整個表，而且可能會有長時間的不可用

5. 避免多表關聯的時候能夠適當考慮一些反範式的建表方案，增長一些冗餘字段

InnoDB索引優化

1. 若是不是按照索引的最左列開始查找，則沒法使用索引

2. 全部的非聚簇索引都須要先經過索引定位到對應的主鍵，而後在到聚簇索引查找數據，因此在定義主鍵索引的時候必定要謹慎

3. 只有當索引的列順序和ORDER BY子句的順序徹底一致，而且全部列的排序方向（倒序或者正序）都同樣時，MySQL纔可以使用索引來對結果作排序。有一種狀況下ORDER BY子句能夠不知足索引的最左前綴的要求，就是前導列爲常量的時候。

4. 在使用like來匹配字符串類型的字段的值時，儘量的使用前綴匹配like ‘XX%’，避免使用 like ‘%XX’

5. 哈希索引是基於哈希表實現的，只有精確匹配索引全部列的查詢纔有效，也不遵循索引的最左匹配原則

6. 當服務器須要對多個索引作聯合操做時（一般有多個OR條件），建議修改爲UNION的方式，這樣方便命中索引

7. 對於如何選擇索引的列順序有一個經驗法則：將選擇性最高的列放到索引最前列

8. 儘量多的使用覆蓋索引（若是一個索引包含或者說覆蓋全部須要查詢的字段的值，咱們就稱之爲覆蓋索引），經過EXPLAIN的Extra列能夠看到「Using index」信息

9. 當ID爲主鍵時，建立索引(A)，至關於建立了(A)和(A, ID)兩個索引

10. 表中的索引越多對SELECT、UPDATE和DELETE操做速度變慢，同時佔用的內存也會比較多

11. InnoDB在二級索引上使用共享鎖，可是訪問主鍵索引須要排他鎖

12. 儘量的使用WHERE IN和WHERE BETWEEN AND的方式來進行範圍查詢

13. LIMIT的偏移量越大性能越慢

14. 編寫查詢語句時應該避免單行查找、儘量的使用數據原生順序從而避免額外的排序操做，並儘量使用索引覆蓋查詢

查詢性能優化

1. 對於低效的查詢，一般從兩個方面來分析：

   • 確認應用程序是否在檢索大量超過須要的數據。這一般意味着訪問了太多的行，但有時候多是訪問了太多的列
   • 確認MySQL服務器層是否在分析大量超過須要的數據行

2. 通常MySQL可以使用如下三種方式應用WHERE條件，從好到壞依次爲：

   • 在索引中使用WHERE條件倆過濾不匹配的記錄
   • 使用索引覆蓋掃描來返回記錄
   • 從數據表中返回數據，而後過濾不知足條件的記錄

3. MySQL從設計上讓鏈接和斷開鏈接都很輕量級，在返回一個小的查詢結果方面很高效。在一個通用服務器上，也可以運行每秒超過10萬的查詢，一個千兆網卡也能輕鬆知足每秒超過2000次的查詢，MySQL內部每秒可以掃描內存中上百萬行數據

4. 在刪除大量數據時，建議每次刪除一小批量數據後，暫停一下子再作下一次的刪除

5. 不管如何排序都是一個成本很高的操做，因此從性能角度考慮，應儘量避免排序或者儘量避免對大量數據進行排序

6. COUNT()函數有兩種不一樣的做用：它能夠統計某個列值的數量，也能夠統計行數。最簡單的就是經過COUNT(*)來統計行數

7. 關聯查詢的時候要確保關聯的字段上有索引

8. 在數據量很大而且歷史數據須要按期刪除的狀況下，能夠考慮使用分區表

9. 若是定了的索引列和分區列不匹配，會致使查詢沒法進行分區過濾

10. 外鍵約束儘量避免，一般經過程序來實現，心中要有外鍵

11. 觸發器、存儲過程、自定義函數等最好不要使用

12. 儘量的利用查詢緩存，若是在寫查詢語句的時候有一些不肯定的數據（NOW()或者CURRENT_DATE()等）時，則不會被緩存

13. 用多個小表代替一個大表對查詢緩存有好處

14. 批量寫入時只須要作一次緩存失效，因此相比單條寫入（每寫入一次，緩存就失效）效率更好，對於寫密集型的應用，直接禁用查詢緩存

15. 若是緩存的空間太大，在過時操做的時候可能會致使服務器僵死

以上是我的在工做中的經驗總結，若是有描述錯誤的地方但願你們能夠幫忙指出，一塊兒交流學習！