1. 为什么要优化
2. 如何优化
1. 典型方案
①. 对精度有要求
②. 尽量使用整数表示字符串(IP)
inet_ aton("ip' )
inet_ ntoa(num)
③. 尽可能使用not null
④. 定长和非定长的选择
⑤. 字段数不要过多字段注释是必要的、字段命名见名思意、可以预留字段以备扩展
2. 范式
①. 第一范式:段原子性(关系型数据库有列的念,默认就符合了)
②. 第二范式:消除对主键的部分依赖(因为主键可能不止一个);使用一 个与业务无关的字段作为主键
③. 第三范式:消除对主键的传递依赖;高内聚, 如商品表可分为商品简略信息表和商品详情表两张表
1. 功能差异
Innodb支持事务、 行级锁定、外健
2. 存储差异
①. 存储方式:MyISAM的数据和索弓 |是分开存储的(.MYI.MYD) , 而Innodb是存在一起的(.frm)
②. 表可移动性:可以通过移动表对应的MYI和MYD能够实现表的移动,而Innodb还有 额外的关联文件
③. 碎片空间:MyISAM删除数据时会产生碎片空间(占用表文件空间),需要定期通过optimizetable table-name手动优化。而Innodb不会。
④. 有序存储:Innodb插入数据时按照主键有序来插入。因此表中数据默认按主键有序(耗费写入时间,因为需要在b+ tree中查找插入点,但查找效率高)
3. 选择差异
①. 读多写少用MyISAM:新闻、博客网站
②. 读多写也多用Innodb:
1. 什么是索引
从数据中提取的具有标识性的关键字,并且有到对应数据的映射关系
2. 类型
①. 主键索引primary key:要求关键字唯一且不为null
②. 普通索引key:符合索引仅按照第一字段有序
③. 唯一索引unique key:要求关键字唯一
④. 全文索引fulltext key (不支持中文)
3. 索引管理语法
①. 查看索引
②. 建立索引
③. 删除索引
4. 执行计划explain
分析SQL执行是否用到了索引,用到了什么索引
5. 索引使用的场景
6. 语法细节
即使建立了索引,有些场景也不一定使用
7. 索引的存储结构
btree:搜索多叉树:结点内关键字有序排列,关键字之间有一个指针,查找效率log(nodeSize,N),其中nodeSize指一 个结点内关键字数量 (这取决于关键字长度和结点大小)
b+ tree:由btree升级而来,数据和关键字存在一块空间,省去了由关键字到数据的映射找数据存放地的时间
1. 将select查询结果缓存起来,key为SQL语句,value为查询结果
如果SQL功能一样,但只是多个空格或略微改动都会导致key的不匹配
2. 客户端开启
query. cache. _type
3. 客户端设置缓存大小
query_ cache .size
4. 重蛋缓存
reset query cache
5. 缓存失效
日对数据表的改动会导致基 于该数据表的所有缓存失效(表层面的管理)
1. 默认情况下一张表对应一组存储文件,但当数据量较大时(通常千万条级别)需要将数据分到多组存储文件,保证单个文件的处理效率
2. partition by分区函数(分区字段)(分区逻辑)
3. 分区管理
4. 分区字段应选择常用的检素字段,否则分区意义不大
1. 水平
多张结构相同的表存储同一类型数据
单独一张表保证id唯一性
2. 垂直
分割字段到多张表,这些表记录是一对应关系
1. 主从复制
①. 首先手动将slave和master同步一下
②. start slave查看Slave_ IO_ Running和Slave_ SQL_ _Running,必须都为YES
③. master可读可写,但slave只能读,否则主从复制会失效需要重新手动同步
④. mysqlreplicate快速配置主从复制
2. 读写分离(基于主从复制)
①. 使用原stcConecton
WriteDatabase提供写连接
ReadDatabase提供读连接
②. 借助Sping AOP和Aspec实现数据源动态切换
RoutingDataSourcelmpl extends AbstractRoutingDataSource,重写determineDatasource,注入到SqISessionFactory, 配置defaultTargetDatasource和targetDatasource (根据determineDatasource的返回值选择 具体数据源value-ref)
DatasourceAspect切面组件,配置切入点@Pointcut aspect0 (所有DAO类的所有方法),配置前置增强@Before(" aspect0") before(Joinpoint point), 通过point.getSignature.getName获取方法名,与METHOD TYPE MAP的前缀集合比对,将write/read设置到当前线程上(也是接下来要执行DAO方法的线程,前置增强将其拦截下来了)
DatasourceHandler,使用ThreadLocal在前置通知中将方法要使用的数据源绑定到执行该方法的线程上,执行方法要获取数据源时再根据当前线程获取
3. 负载均衡
算法
4. 高可用
为单机服务提供一个冗余机
1. 线上DDL
为了避免长时间表级锁定
2. 批量导入
①. 先禁用索引和约束,导入之后统一建立
②. 避免逐条事务
innodb为了保证一致性,默认为每条SQL加事务(也是要耗费时间的),批量导入前应手动建立事务,导入完毕后手动提交事务。
3. limit offset,rows
避兔较大的offset (较大页码数)
offset用来跳过数据,完全可以用过滤筛选数据,而不是查出来之后再通过offset跳过
4. select *
尽量查询所需字段,减少网络传输延时(影响不大)
5. order by rand()
会为每条数据生成一个随机数最后根据随机数排序,可以使用应用程序生成随机主键代替
6. limit 1
如果确定了仅仅检索一条数据,建议都加上limit 1
1. 定位查询效率较低的SQL,针对性地做优化
2. 配置项
3. 慢查询日志会自己记录超过临界时间的SQL,并保存在datadir下的xxx-slow.log中
1. 自动记录每条SQL的执行时间和具体某个SQL的详细步骤花费的时间
2. 配置项日
开启profiling
3. 查看日志信息show profiles
4. 查看具体SQL的详细步骤花费的时间日
show profiles for query Query_ ID
1. max_ connections, 最大客户端连接数
2. table_ open_ cache, 表文件缓存句柄数,加快表文件的读写
3. key_ buffer. _size, 索引缓存大小
4. innodb_ buffer. pool size, innodb的缓冲池大小,实现innodb各种功能的前提
5. innodb_ file_ per_ table,每个表一个ibd文件, 否则innodb共享 表空间
1. 自动生成sq|并执行来测试性能
myqslap -a-to-generate sql -root -root
2. 并发测试
mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency= 100 -uroot -proot,模拟100个客户端执行sql
3. 多轮测试,反应平均情况
mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency= 100 --interations=3 -uroot -proot,模拟100个客户端执行sql.执行3轮
4. 存储引擎测试
–engine=innodb:mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency= 100 --interations=3 – engine-innodb -uroot -proot,模拟100个客户端执行sql.执行3轮,innodb的处理性能
– engine= myisam:mysqlslap – auto-generate-sql --concurrency= 100 --interations=3 --engine-innodb -uroot -proot,模拟100个客户端执行sql.执行3轮,myisam的处理性能