mysql優化和類型

MySQL還支持選擇在該類型關鍵字後面的括號內指定整數值的顯示寬度(例如，INT(4))。int(M) 在 integer 數據類型中，M 表示最大顯示寬度，該可選顯示寬度規定用於顯示寬度小於指定的列寬度的值時從左側填滿寬度。

 

顯示寬度並不限制能夠在列內保存的值的範圍，也不限制超過列的指定寬度的值的顯示。

 

在 int(M) 中，M 的值跟 int(M) 所佔多少存儲空間並沒有任何關係。和數字位數也無關係， int(3)、int(4)、

 

int(8) 在磁盤上都是佔用 4 btyes 的存儲空間。

 

當結合可選擴展屬性ZEROFILL使用時， 默認補充的空格用零代替。例如，對於聲明爲INT(5) ZEROFILL的列，

 

值4檢索爲00004。

 

 bigint 用於某些特殊的狀況，當整數值超過 int 數據類型支持的範圍時，就能夠採用 bigint。
 

使用同類型進行比較

儘可能避免在WHERE子句中使用!=或<>操做符，不然將引擎放棄使用索引而進行全表掃描

少用JOIN

不用SELECT *

可經過開啓慢查詢日誌來找出較慢的SQL

不用外鍵

值分佈很稀少的字段不適合建索引

索引並非越多越好，要根據查詢有針對性的建立，考慮在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列創建索引，可根據EXPLAIN來查看是否用了索引仍是全表掃描

選擇合適引擎：

MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及以前版本的默認引擎，它的特色是：

不支持行鎖，讀取時對須要讀到的全部表加鎖，寫入時則對錶加排它鎖

不支持事務

不支持外鍵

不支持崩潰後的安全恢復

在表有讀取查詢的同時，支持往表中插入新紀錄

支持BLOB和TEXT的前500個字符索引，支持全文索引

支持延遲更新索引，極大提高寫入性能

對於不會進行修改的表，支持壓縮表，極大減小磁盤空間佔用

InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5後成爲默認索引，它的特色是：

支持行鎖，採用MVCC來支持高併發

支持事務

支持外鍵

支持崩潰後的安全恢復

不支持全文索引

整體來說，MyISAM適合SELECT密集型的表，而InnoDB適合INSERT和UPDATE密集型的表

 

系統調優參數

可使用下面幾個工具來作基準測試：

sysbench：一個模塊化，跨平臺以及多線程的性能測試工具

iibench-mysql：基於 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引進行插入性能測試工具

tpcc-mysql：Percona開發的TPC-C測試工具

具體的調優參數內容較多，具體可參考官方文檔，這裏介紹一些比較重要的參數：

back_log：back_log值指出在MySQL暫時中止回答新請求以前的短期內多少個請求能夠被存在堆棧中。也就是說，若是MySql的鏈接數據達到max_connections時，新來的請求將會被存在堆棧中，以等待某一鏈接釋放資源，該堆棧的數量即back_log，若是等待鏈接的數量超過back_log，將不被授予鏈接資源。能夠從默認的50升至500

wait_timeout：數據庫鏈接閒置時間，閒置鏈接會佔用內存資源。能夠從默認的8小時減到半小時

max_user_connection: 最大鏈接數，默認爲0無上限，最好設一個合理上限

thread_concurrency：併發線程數，設爲CPU核數的兩倍

skip_name_resolve：禁止對外部鏈接進行DNS解析，消除DNS解析時間，但須要全部遠程主機用IP訪問

key_buffer_size：索引塊的緩存大小，增長會提高索引處理速度，對MyISAM表性能影響最大。對於內存4G左右，可設爲256M或384M，經過查詢show status like 'key_read%'，保證key_reads / key_read_requests在0.1%如下最好

innodb_buffer_pool_size：緩存數據塊和索引塊，對InnoDB表性能影響最大。經過查詢show status like 'Innodb_buffer_pool_read%'，保證 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好

innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存儲引擎用來存放數據字典信息以及一些內部數據結構的內存空間大小，當數據庫對象很是多的時候，適當調整該參數的大小以確保全部數據都能存放在內存中提升訪問效率，當太小的時候，MySQL會記錄Warning信息到數據庫的錯誤日誌中，這時就須要該調整這個參數大小

innodb_log_buffer_size：InnoDB存儲引擎的事務日誌所使用的緩衝區，通常來講不建議超過32MB

query_cache_size：緩存MySQL中的ResultSet，也就是一條SQL語句執行的結果集，因此僅僅只能針對select語句。當某個表的數據有任何任何變化，都會致使全部引用了該表的select語句在Query Cache中的緩存數據失效。因此，當咱們的數據變化很是頻繁的狀況下，使用Query Cache可能會得不償失。根據命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))進行調整，通常不建議太大，256MB可能已經差很少了，大型的配置型靜態數據可適當調大.
能夠經過命令show status like 'Qcache_%'查看目前系統Query catch使用大小

read_buffer_size：MySql讀入緩衝區大小。對錶進行順序掃描的請求將分配一個讀入緩衝區，MySql會爲它分配一段內存緩衝區。若是對錶的順序掃描請求很是頻繁，能夠經過增長該變量值以及內存緩衝區大小提升其性能

sort_buffer_size：MySql執行排序使用的緩衝大小。若是想要增長ORDER BY的速度，首先看是否可讓MySQL使用索引而不是額外的排序階段。若是不能，能夠嘗試增長sort_buffer_size變量的大小

read_rnd_buffer_size：MySql的隨機讀緩衝區大小。當按任意順序讀取行時(例如，按照排序順序)，將分配一個隨機讀緩存區。進行排序查詢時，MySql會首先掃描一遍該緩衝，以免磁盤搜索，提升查詢速度，若是須要排序大量數據，可適當調高該值。但MySql會爲每一個客戶鏈接發放該緩衝空間，因此應儘可能適當設置該值，以免內存開銷過大。

record_buffer：每一個進行一個順序掃描的線程爲其掃描的每張表分配這個大小的一個緩衝區。若是你作不少順序掃描，可能想要增長該值

thread_cache_size：保存當前沒有與鏈接關聯可是準備爲後面新的鏈接服務的線程，能夠快速響應鏈接的線程請求而無需建立新的

table_cache：相似於thread_cache_size，但用來緩存表文件，對InnoDB效果不大，主要用於MyISAM

升級硬件

Scale up，這個很少說了，根據MySQL是CPU密集型仍是I/O密集型，經過提高CPU和內存、使用SSD，都能顯著提高MySQL性能

讀寫分離

也是目前經常使用的優化，從庫讀主庫寫，通常不要採用雙主或多主引入不少複雜性，儘可能採用文中的其餘方案來提升性能。同時目前不少拆分的解決方案同時也兼顧考慮了讀寫分離

緩存

緩存能夠發生在這些層次：

MySQL內部：在系統調優參數介紹了相關設置

數據訪問層：好比MyBatis針對SQL語句作緩存，而Hibernate能夠精確到單個記錄，這裏緩存的對象主要是持久化對象Persistence object

應用服務層：這裏能夠經過編程手段對緩存作到更精準的控制和更多的實現策略，這裏緩存的對象是數據傳輸對象Data Transfer object

Web層：針對web頁面作緩存

瀏覽器客戶端：用戶端的緩存

能夠根據實際狀況在一個層次或多個層次結合加入緩存。這裏重點介紹下服務層的緩存實現，目前主要有兩種方式：

直寫式（Write Through）：在數據寫入數據庫後，同時更新緩存，維持數據庫與緩存的一致性。這也是當前大多數應用緩存框架如Spring Cache的工做方式。這種實現很是簡單，同步好，但效率通常。

回寫式（Write Back）：當有數據要寫入數據庫時，只會更新緩存，而後異步批量的將緩存數據同步到數據庫上。這種實現比較複雜，須要較多的應用邏輯，同時可能會產生數據庫與緩存的不一樣步，但效率很是高。

表分區

MySQL在5.1版引入的分區是一種簡單的水平拆分，用戶須要在建表的時候加上分區參數，對應用是透明的無需修改代碼

對用戶來講，分區表是一個獨立的邏輯表，可是底層由多個物理子表組成，實現分區的代碼其實是經過對一組底層表的對象封裝，但對SQL層來講是一個徹底封裝底層的黑盒子。MySQL實現分區的方式也意味着索引也是按照分區的子表定義，沒有全局索引



用戶的SQL語句是須要針對分區表作優化，SQL條件中要帶上分區條件的列，從而使查詢定位到少許的分區上，不然就會掃描所有分區，能夠經過EXPLAIN PARTITIONS來查看某條SQL語句會落在那些分區上，從而進行SQL優化

分區的好處是：

可讓單表存儲更多的數據

 

垂直拆分垂直分庫是根據數據庫裏面的數據表的相關性進行拆分，好比：一個數據庫裏面既存在用戶數據，又存在訂單數據，那麼垂直拆分能夠把用戶數據放到用戶庫、把訂單數據放到訂單庫。垂直分表是對數據表進行垂直拆分的一種方式，常見的是把一個多字段的大表按經常使用字段和很是用字段進行拆分，每一個表裏面的數據記錄數通常狀況下是相同的，只是字段不同，使用主鍵關聯垂直拆分的優勢是：可使得行數據變小，一個數據塊(Block)就能存放更多的數據，在查詢時就會減小I/O次數(每次查詢時讀取的Block 就少)能夠達到最大化利用Cache的目的，具體在垂直拆分的時候能夠將不常變的字段放一塊兒，將常常改變的放一塊兒數據維護簡單缺點是：主鍵出現冗餘，須要管理冗餘列會引發錶鏈接JOIN操做（增長CPU開銷）能夠經過在業務服務器上進行join來減小數據庫壓力依然存在單表數據量過大的問題（須要水平拆分）事務處理複雜水平拆分概述水平拆分是經過某種策略將數據分片來存儲，分庫內分表和分庫兩部分，每片數據會分散到不一樣的MySQL表或庫，達到分佈式的效果，可以支持很是大的數據量。前面的表分區本質上也是一種特殊的庫內分表庫內分表，僅僅是單純的解決了單一表數據過大的問題，因爲沒有把表的數據分佈到不一樣的機器上，所以對於減輕MySQL服務器的壓力來講，並無太大的做用，你們仍是競爭同一個物理機上的IO、CPU、網絡，這個就要經過分庫來解決實際狀況中每每會是垂直拆分和水平拆分的結合，即將Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，這樣一共四張表水平拆分的優勢是:不存在單庫大數據和高併發的性能瓶頸應用端改造較少提升了系統的穩定性和負載能力缺點是：分片事務一致性難以解決跨節點Join性能差，邏輯複雜數據屢次擴展難度跟維護量極大