MySql优化 一

设计流程

1. 概要设计产物-ER图
2. 详细设计产物-数据模型图-pdshell

MySQL整体逻辑结构

1. 先连接mysql
2. 查询缓存：提高效率（mysql8之后移除）
3. 解析器：校验sql语法
4. 优化器：对sql查询结果进行优化
5. 执行计划：怎么干
6. 存储引擎层：接口，开放性的，可安装新的实现。
   

MySQL存储引擎的特点

1. 5.5后推荐选用InnoDB
2. MyISAM引擎，它是一个适合于读多写少的引擎，但是每次写操作都会锁表，不支持并发读写，且不支持事务。
3. InnoDB引擎，支持事务，每次写操作是行锁，支持并发读写，所以适合读多写多的场景。
4. TokuDB引擎，支持事务，适合写多读少的场景，适合于做归档操作，比如，InnoDB引擎的表如果超过 2000万（500万），那么读写性能会明显下降，那么我们一般的做法是将不常用的数据转移到归档表里 面，这样业务表的数据就可以瘦身，那么这个采用TokuDB引擎来操作归档表，其写性能可以达到 InnoDB引擎的10倍，且数据压缩比也达到了10倍以上。

建表原则

1. 数据类型从小出发。应该选择可以正确存储数据的最小数据类型。 最小的数据类型意味占用更小的磁盘，内存和CPU缓存。
2. 但是提醒一点，要正确估算存储的数据的取值范围，后期修改数据类型会是一个非常耗时的过程。
3. 列避免NULL，一般设置为NOT NULL。通常情况下，列的值出现NULL，不利于MySQL做优化

选择适合的数据类型

int类型

数据类型	位数
tinyint	8（无符号 0-255，有符号-128-127）
smallint	16
mediumint	24
int	32
bigint	64

注意事项： 我们通常会见到一些客户端软件，给我们的创建的字段类型设置为int(11),其实，它不会限制 值的合法范围，只是规定了MySQL的交互工具（客户端）用来显示字符的个数，对于存储和计算而言， int(1)和int(32)没什么区别

float类型

1. 浮点类型有float(32),double(64)，但对于需要精确点计算的，不建议采用这两种类型。严禁使用。
2. 比如对精确度要求高的“金额”字段应该采用什么样的类型？
   2.1 选择一：decimel需要额外的空间和计算开销，
   2.2 选择二：采用整数类型,比如bigint，在显示时需要通过程序换算，才可以展示小数点的信息（约定只保 留几位小数）

字符串类型

日期类型

建立合适的索引

1. 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。（书的目录）
2. ALTER TABLE t_user ADD INDEX idx_username (username) USING BTREE ;
3. 索引应该是对查询性能优化最有效的手段。
4. 如果查询，没有索引，查数据就需要“全表扫描”，这就是我们要避免的问题。相反，如果查询操作可以使用上索引，那么就可以提高我们的查询性能。
5. 优点：提高读的效率，适合读多写少。
6. 缺点：降低了写的效率，因为写的时候，需要去维护索引信息。# 写多读多，千万不要用索引。

索引的创建和删除

创建索引：create [unique|fulltext] index 索引名 on 表名 (属性名[长度]);
删除索引：drop index 索引名 on 表名;

索引的数据结构

1. 问题：索引到底是一种什么样的数据结构？为什么可以提高查询效率？
2. 底层分类：MySQL索引的底层数据结构，主要有两种，一种是B+tree，一种是哈希索引。
3. 问题：哪种索引的查询效率更高？
4. 很明显是哈希索引，在定值查询方面，时间复杂度为O(1)，那为什么不采用哈希索引，原因是哈希索引 无法实现范围查找，而范围查找在业务系统中非常常见。

索引的使用原则

什么时候该添加索引

1. where字句中的列，频繁作为查询字段的列，优先考虑建立组合索引
2. 表连接关联的列
3. 排序用到的列
4. 索引的区分度高，索引的效率就越高，这样的列就适合创建索引，比如手机号，邮箱这的字段

什么时候不适合添加索引

1. 表的数据量很小，这个时候创建索引就是一种浪费，反而对性能没有帮助
2. 该字段数据是属于写多读少的场景
3. 区分度低的字段，比如性别，是否删除，是否激活这样的字段

如何合理的创建索引

1. 应该将区分度更高的列放在前面，区分度更高，索引的性能也会更好。
2. 比如唯一索引的区分度就最高，是1，而像性别这样的字段，区分度就不高，因为数据值不是男就是女。
3. Select count(distinct column)/count(*) from table;

前缀索引

1. 选择字符列的前n个字符作为索引，这样可以减少索引空间大小，提高索引效率。
2. Alter table table_name add index index_name (index_column(length));
3. 注意:MySQL无法使用前缀索引做ORDER BY 和GROUP BY
4. UUID字符串的特点是无规则的，这样会导致索引树的生成经常变动，建议采用一个与业务无关的字段作为主键.

达到的标准

1. 字段命名，见名知意
2. 字段的类型选择合理
3. 创建合理的索引字段
4. 表之间的关系理顺
5. 一切都要以需求理解为最初的出发点！