MYSQL優化，提升你的20%的工做效率

## 1.在全部用於where,order by和group by的列上添加索引 ##
1）索引除了可以確保惟一的標記一條記錄，還能是MySQL服務器更快的從數據庫中獲取結果。索引在排序中的做用也很是大。
Mysql的索引可能會佔據額外的空間，而且會必定程度上下降插入，刪除和更新的性能。可是，若是你的表格有超過10行數據，那麼索引就能極大的下降查找的執行時間。

2）強烈建議使用「最壞狀況的數據樣本」來測試MySql查詢，從而更清晰的瞭解查詢在生產中的行爲方式。

3）假設你正在一個超過500行的數據庫表中執行以下的查詢語句：

```
mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'
```
上述查詢會迫使Mysql服務器執行一個全表掃描來得到所查找的數據。

4）型號，Mysql提供了一個特別的Explain語句，用來分析你的查詢語句的性能。當你將查詢語句添加到該關鍵詞後面時，MySql會顯示優化器對該語句的全部信息。

若是咱們用explain語句分析一下上面的查詢，會獲得以下的分析結果：

```
mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | customers | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where |
```
能夠看到，優化器展現出了很是重要的信息，這些信息能夠幫助咱們微調數據庫表。首先，MySql會執行一個全表掃描，由於key列爲Null。其次，MySql服務器已經明確表示它將要掃描500行的數據來完成此次查詢。

5）爲了優化上述查詢，咱們只須要在customer_id這一列上添加一個索引m便可：

```
mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
```
若是咱們再次執行explain語句，會獲得以下結果：

```
mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | customers | NULL | ref | customer_id | customer_id | 13 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
```
## 2. 用Union優化Like語句 ##
1）有時候，你可能須要在查詢中使用or操做符進行比較。當or關鍵字在where子句中使用頻率太高的時候，它可能會使MySQL優化器錯誤的選擇全表掃描來檢索記錄。union子句能夠是查詢執行的更快，尤爲是當其中一個查詢有一個優化索引，而另外一個查詢也有一個優化索引的時候。

好比，在first_name和last_name上分別存在索引的狀況下，執行以下查詢語句：

```
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'
```

上述查詢和下面使用union合併兩條充分利用查詢語句的查詢相比，速度慢了許多。

```
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students wherelast_name like 'Ade%'
```

## 3. 避免使用帶有前導通配符的表達式 ##
當查詢中存在前導通配符時，Mysql沒法使用索引。以上面的student表爲例，以下的查詢會致使MySQL執行全表掃描，及時first_name字段上加了索引。

```
mysql> select * from students where first_name like '%Ade'
```

使用explain分析獲得以下結果：

```
| possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | students | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
```
如上所示，Mysql將掃描所有500行數據，這將使得查詢極其緩慢。

## 4. 優化數據庫架構 ##
***1）規範化***
首先，規範化全部數據庫表，即便可能會有些損失。好比，若是你須要建立兩張表分別用來記錄customers和orders數據，你應當在order表上用顧客id引用顧客，而不是反過來。下圖顯示了沒有任何數據冗餘而設計的數據庫架構。


## 5.使用最佳數據類型 ##
1）MySQL支持各類數據類型，包括integer，float，double，date，datetime，varchar，text等。當設計數據庫表時，應當儘量使用可以知足特性的最短的數據類型。

好比，若是你在設計一個系統用戶表，而該用戶數量不會超過100我的，你就應該對user_ud使用'TINYINT'類型，該類型的取值範圍爲-128至128。若是一個字段須要存儲date型值，使用datetime類型比較好，由於在查詢的時候無需進行復雜的類型轉換。

當值全爲數字類型時，使用Integer。在進行計算時，Integer類型的值比文本類型的值速度更快。

關注回覆word，獲取跟word相關的全部資

關注回覆workerman，獲取跟workerman相關的全部資料！

關注回覆雙機熱備，獲取跟 雙機熱備 相關的全部資料！

更多精彩，竟在公衆號內更新。