【保姆级】-- MySql 优化(高薪常问)

1) 定位执行效率慢的 sql 语句.(了解)

命令:show status like 'Com____',通过这条命令, 我们可以知道当前数据库是以查询为主还是更新为主. 如果是查询为主, 就重点查询; 如果增删改多就重点优化写入操作.

explain + sql语句查询sql执行过程, 通过执行计划，我们能得到哪些信息：

A：哪些步骤花费的成本比较高

B：哪些步骤产生的数据量多，数据量的多少用线条的粗细表示，很直观

C：这条sql语句是否走索引

show profile 分析 SQL,可以查看所有 sql 语句的执行效率(所用时间). 前提是这个命令需要被打开, 严格的说也就是打开这个命令后执行的所有 sql 语句, 它都能记录下执行时间, 并展示出来. 可以通过这个命令分析哪些 sql 语句执行效率低. 耗时长, 就更有针对性的优化这条 sql.

慢查询日志(常用的工具)

慢 查 询 日 志 记 录 了 所 有 执 行 时 间 超 过 参 数 long_query_time 的 sql 语 句 的 日 志 ,

long_query_time 默认为 10 秒(可以通过配置文件设置), 日志保存在 /var/lib/mysql/目录下,

有个 slow_query.log 文件,

2) 优化索引(高薪)

2.1 索引设计原则

索引的设计需要遵循一些已有的原则, 这样便于提升索引的使用效率, 更高效的使用索引.

 对查询频次较高, 且数据量比较大的表, 建立索引.

 索引字段的选择, 最佳候选列应当从 where 子句的条件中提取, 如果 where 子句中的组合

比较多, 那么应当挑选最常用, 过滤效果最好的列的组合.

 使用唯一索引, 区分度越高, 使用索引的效率越高.

 索引并非越多越好, 如果该表赠,删,改操作较多, 慎重选择建立索引, 过多索引会降低表维

护效率.

 使用短索引, 提高索引访问时的 I/O 效率, 因此也相应提升了 Mysql 查询效率.

 如果 where 后有多个条件经常被用到, 建议建立符合 索引, 复合索引需要遵循最左前缀法

则, N 个列组合而成的复合索引, 相当于创建了 N 个索引. 复合索引命名规则 index_表名_列名 1_列名 2_列明 3 比如:create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name, status, address)

2.2 避免索引失效

 如果在查询的时候, 使用了复合索引, 要遵循最左前缀法则, 也就是查询从索引的最左列开始, 并且不能跳过索引中的列.

 尽量不要在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进 43行全表扫描

 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

 不做列运算where age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数.计算表达式等, 都会是索引失效.

 查询 like，如果是 ‘%aaa’ 也会造成索引失效.

 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

3) Sql 语句调优(高薪)

 根据业务场景建立复合索引只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极

大的提高查询效率.

 多表连接的字段上需要建立索引，这样可以极大提高表连接的效率.

 where 条件字段上需要建立索引, 但 Where 条件上不要使用运算函数，以免索引失效.

 排序字段上, 因为排序效率低, 添加索引能提高查询效率.

 优化 insert 语句: 批量列插入数据要比单个列插入数据效率高.

 优化 order by 语句: 在使用 order by 语句时, 不要使用 select *, select 后面要查有

索引的列, 如果一条 sql 语句中对多个列进行排序, 在业务允许情况下, 尽量同时用升

序或同时用降序.

 优化 group by 语句: 在我们对某一个字段进行分组的时候, Mysql 默认就进行了排序,

但是排序并不是我们业务所需的, 额外的排序会降低效率. 所以在用的时候可以禁止

排序, 使用 order by null 禁用.

select age, count(*) from emp group by age order by null

 尽量避免子查询, 可以将子查询优化为 join 多表连接查询.

4) 合理的数据库设计(了解)

根据数据库三范式来进行表结构的设计。设计表结构时，就需要考虑如何设计才能更有效的

查询, 遵循 数据库三范式：

i. 第一范式 ：数据表中每个字段都必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性；

ii. 第二范式 ：满足一范式后，表中每一列必须有唯一性，都必须依赖于主键；

iii. 第三范式 ：满足二范式后，表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关(外键也是直接相关)，字段没有冗余。

注意：没有最好的设计，只有最合适的设计，所以不要过分注重理论。三范式可以作为一个基本依

据，不要生搬硬套。有时候可以根据场景合理地反规范化：

A：保留冗余字段。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的字段，以 避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。

B：增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间, 前提是这个列经常被用到, 这也就是反第三范式。

C：分割表。

数据表拆分：主要就是垂直拆分和水平拆分。

水平切分: 将记录散列到不同的表中，各表的结构完全相同，每次从分表中查询, 提高效率。

垂直切分: 将表中大字段单独拆分到另外一张表, 形成一对一的关系。

D: 字段设计

1. 表的字段尽可能用 NOT NULL

2. 字段长度固定的表查询会更快

3. 把数据库的大表按时间或一些标志分成小表