mysql优化（基础）

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数据库的基本结构

1.客户端层
	处理连接,授权认证

2.mysql的核心服务层
	查询解析,分析优化,缓存,内置函数(时间,数学...)

3.存储引擎
	存数据

##数据库的设计和数据类型的优化

数据库设计的陷阱:
1.避免太多列 
2.避免太多的关联,粗略的经验法则,单个查询最好在12表以内关联
3.防止过度使用枚举
4.范式和反范式(了解..)

范式优点和缺点:
更新快,没有或者很少有重复的数据
通常都有关联多个表才能查询想要的数据

反范式优点和缺点:
查询减少关联
存在冗余的数据

数据类型的优化:
1.更小的通常更好
2.简单就好,例子:操作数字比操作字符代价更低     
3.尽量避免使用null

整型类型:18
tinyint    8位
smallint  16位
mediumint 24位
int       32位
bigint    64位

使用原则:根据需要

实数类型:18.88
decimal: 定点数据类型,存储精确的小数
decimal(m,d) m<65, d<30

float:单精度浮点型
float(m,d) 只能保证6位有效数字是精确,使用4个字节

double:双精度浮点类型,使用8个字节
double(m,d)

使用原则:
精度要求不高: float,double,比decimal少占用空间
精度准确: decimal,需要额外空间和开销

char(10)    定长型
varchar(10) 可变长度,通常情况下比char节省空间,varchar需要额外的字节去记录字符串的长度

使用原则:
不确定长度:使用varchar
确定长度:char
  

blob(二进制)和text(文本)存储大的数据
使用建议:大量数据,存储文件的路径

枚举类型:
使用枚举类型代替字符串,mysql存储枚举的时候,内部把每个值都保存为整数

例子:
创建表
CREATE TABLE enum_test(e ENUM('fish','apple','dog'));

插入数据:
INSERT INTO enum_test(e) VALUES('fish'),('dog'),('apple');

查询数据:
SELECT e+0 FROM enum_test;

注意:使用整数当做枚举,容易混乱


日期和时间类型:
datetime :使用8个字节  1001-9999
timestamp: 如果没有指定时间,会使用系统时间,使用4个字节1970-2038


bit: 位,尽量避免使用

创建高性能的索引

索引的优点:
1.减少服务器需要扫描的数据量
2.避免服务器的排序和临时表
3.将随机I/O变成顺序I/O

索引添加到哪些列上面比较好?
1.比较频繁作为查询条件字段应该创建索引
select * from tablename where english...
2.唯一性太差的字段不适合创建索引
select * from student where sex=男/女
3.更新比较频繁的字段不适合创建索引
4.考虑在where以及order by涉及的列上创建索引


例子:
创建表:
CREATE TABLE test(
	id INT NOT NULL, 
	username VARCHAR(16) NOT NULL
)

插入100000数据:
DELIMITER #
CREATE PROCEDURE pro1()
BEGIN
	DECLARE i INT DEFAULT 0;
	WHILE i<100000 DO
		INSERT INTO test VALUES(i, CONCAT('aa', i));  
		SET i=i+1;
	END WHILE;
END #

调用:
CALL pro1();

查询一条记录:
select * from test where id=54321;

通过explain查看执行信息
EXPLAIN select * from test where id=54321;

explain关键参数分析:
type:连接访问类型 一般来说,至少range级别,最好能够达到ref级别
rows:估计值,mysql认为获取一个查询结果需要扫描的行数


添加索引:	
CREATE INDEX index_id ON test(id);

测试:
EXPLAIN select * from test where id=54321;


普通索引:加速查询
1.创建表时候创建索引
create table test2(
	id int not null,
	username varchar(200) not null,
	index index_username (username(15))
)

2.使用create创建索引
CREATE INDEX index_username ON test2(username(10));

3.使用alter创建索引
ALTER TABLE test2 ADD INDEX index_username(username(10));


唯一索引:加速查询,唯一约束(可以含有null)
1.创建表时候
CREATE TABLE test3(
	id INT NOT NULL,
	username VARCHAR(20) NOT NULL,
	UNIQUE INDEX index_username (username(10))
)


2.使用create
CREATE UNIQUE INDEX index_username ON test3(username(10));

3.使用alter
ALTER TABLE test3 ADD UNIQUE INDEX index_username(username(10));

复合(组合/多列)索引:
1.创建表
create table test4(
	name varchar(20) not null,
	age int not null,
	index index_name_age(name(10), age)
)

2.使用create
CREATE INDEX index_name_age ON test4(NAME(10), age);

3.使用alter
ALTER TABLE test4 ADD INDEX index_name_age(NAME(10), age);

主键索引:加速查询,唯一约束(不可以含有null)
create table test5(
	id int not null PRIMARY key AUTO_INCREMENT,
	username varchar(20) not null
)

注意:创建索引的时候长度要合适

索引缺点:
1.降低表的更新速度
2.创建索引占用磁盘空间.

查询性能优化

查询优化分析步骤:
1.应用查询是否超过需要数据
select name, age, height form userinfo
2.mysql服务器是否分析超出需要的数据
SELECT * FROM test WHERE id=54321;

正确使用索引:
1.like语句的操作
一般不使用%或_开头
select * from tablename where name like "cn%"

2.组合索引
例如:索引 index index_name(a, b, c),只支持a或a,b或a,b,c 最左前缀

3.尽量避免在where子句进行null判断
例如: select * from t where num is null;
	 select * from t where num = 0;

4.尽量避免在where子句使用!=,or

5.in和not in也要谨慎使用
例子: select id from t where num in(1,2,3);
修改:对于连续的值,使用between
	select id from t where num between 1 and 3;

6.如果在where子句中使用参数,也会导致全表扫描
mysql在 运行时候才会解析变量,mysql语句优化的时间在编译的时候

7.尽量避免在where子句的=左面进行运算
例如:select * from t where num/2 = 100;
修改:select * from t where num = 100*2;

例如:select * from t where substring(name, 1, 3) = 'abc';
	select * from t where name like 'abc%';

其他的优化点:
1.尽量使用数字类型的字段

2.在join表要使用相当类型的字段,并将其建立索引
例如: select * from users left join company on users.state = company.state

3.尽量避免使用 order by rand();  

4.尽量避免使用 select * 

5.一定要为每张表设置主键,最好是int类型,最好设置auto_increment

6.优化count查询
select count(*)

7.不要添加重复或者冗余的索引,删除长期不用索引
例如:创建组合索引(A,B),不要再单独为(A)创建索引

8.尽量避免大的事务操作,降低并发性能

9.优化or条件
创建表
CREATE TABLE test6(

	id INT NOT NULL,
	NAME VARCHAR(20) NOT NULL,
	INDEX index_id(id),
	INDEX index_name(NAME(20))
)

插入数据
INSERT INTO test6 VALUES(1, 'zhangsan');
INSERT INTO test6 VALUES(2, 'lisi');

使用or
EXPLAIN SELECT * FROM test6 WHERE id=1 OR NAME='lisi';

使用union all
EXPLAIN SELECT * FROM test6 WHERE id=1 UNION ALL SELECT * FROM test6 WHERE NAME='lisi'


10.优化分页查询(limit)
创建表
create table test7(
	id int not null,
	username varchar(20) not null,
	index index_id(id)
)


插入数据
DELIMITER #
create PROCEDURE pro2()
begin
	DECLARE i int default 0;
	while i<10000 do
		insert into test7 values(i, concat('aa', i));  
		set i=i+1;
	end while;
end #

call pro2();

分页查询数据
explain select * from test7 order by id limit 1000, 20;

优化:
EXPLAIN SELECT * FROM test7 INNER JOIN (SELECT id FROM test7 ORDER BY id LIMIT 1000, 20) AS o USING(id);

EXPLAIN SELECT * FROM test7 t INNER JOIN (SELECT id FROM test7 ORDER BY id LIMIT 1000, 20) AS o ON t.id = o.id

mysql参数设置

不同存储引擎需要配置参数不一样,选择InnoDB

注意:
1.值不是越大越好
2.不要随意修改,大部分情况下只有很少的参数真正重要

两个重要参数:
1.InnoDB缓冲池

innodb_buffer_pool_size:一般情况可以设置为操作系统的内存70%-80%

2.InnoDB事务日志
减少事务的提交的开销,在日志记录事务
日志是环形写入,写到尾部,就会跳到开头重新写入

innodb_log_file_size:日志文件的大小,设置这个值缓冲池20%-100%
innodb_log_buffer_size:日志文件的缓冲区大小,默认1M,推荐1M-8M
innodb_flush_log_at_trx_commit:控制日志缓冲的频繁程度

操作系统和硬件优化

cpu  : 多和快之间选择,一般选择快(其他条件相同)
内存 :  大内存,位宽高,尽量不要出现SWAP(内存不足,用硬盘暂时存放内存中数据)
硬盘 :  机械(高转速),固态(ssd, PCIe)
操作系统: 尽量64位,可以利用更多的内存

应用层的优化

1.不要请求不需要的数据
2.应用处理本该由数据库处理的事情,或者反过来
例子:获取所有记录,count(*), 使用java代码,select * from table , list.size()
例子:在数据库重执行复杂的字符串操作
3.创建了没有必要mysql连接,使用连接池即可
4.尽量减少长连接使用
5.不使用的连接及时断开
6.缓存数据,用户昵称,id