MySQL 数据库调优基本策略

MySQL 数据库调优基本策略

一、SQL 层面调优

1. 性能分析

使用 explain 语句查看 SQL 语句的执行计划相关信息，可以通过查看返回的 可供使用索引、实际使用索引 等信息对 SQL 语句的执行情况进行分析，并进行针对性的优化。

2. 建立、优化索引

1. 索引是 SQL 调优最重要的、最有效的方式，恰当的使用索引，可以大幅提升 SQL 的执行效率，让数据库优化器更好优化 SQL 的执行过程。

2. 索引并不是越多越好，过多的索引个数，会增加优化器的筛选负担。

3. 如果遇到通过一个字段，查询另一个字段的值的情况，可以建立联合索引，来避免数据库回表，优化查询效率。

   注意：主键会默认添加至索引中，所以在联合索引中，不需要手动再次添加主键

4. 尽可能地避免函数调用，同时要注意隐式的函数调用（隐式数据类型转换），函数调用会强制禁止使用索引，导致索引建立后并不能得到有效的使用。

5. 使用索引虽然会在一些场景中，大幅提升查询效率，但也会增加存储消耗，更重要的是，在有数据更新（插入、修改、删除）时，需要对索引进行修改，会大幅降低数据更新效率，所以采用索引必须要慎重考虑。

二、DDL 层面调优

1. 尽可能地采用足以容纳数据的最小存储类型，让数据库在执行查询语句的过程中，能够将更多的数据载入内存进行处理。

2. 相比于 varchar ，数据库更适合对 int 类型的数据进行处理，如果条件允许，可以将 IP地址、时间戳 等数据通过 int 或 bigint 类型来存储。

3. 尽量不要使用 text 类型字段，若必须要使用，且不常需要查询，则可以考虑将其提出到一张数据表中单独存储，并使用关联查询获取。

4. 尽可能地使用 not null 标记，这将大大减小采用了 innoDB 引擎的负担。

5. 若数据库读取需求远大于修改需求，且不是很需要数据库事务提供支持，可以将数据库引擎由默认的 innoDB 更改为 MyISAM，相比于前者，后者提供了更快的数据读取支持。

   注：MyISAM 与 innoDB 引擎还存在其他差别，需要根据具体业务情况进行选择。

6. 在对数据库进行表结构设计时，就要充分考虑到查询性能相关的问题，一句具体的应用场景，基于基本的数据库设计准则，对数据库进行合理的结构设计，在某些时候，可以违背第三范式设计准则，对数据表增加冗余字段，通过数据的冗余存储，来降低联查的频率。

7. 针对经常需要进行联查的字段，也可以通过建立中间表的方法，直接从中间表中获取需要联合查询的数据，以此来减少联合查询的频率，提高查询效率。

三、数据库层面调优

1. 分库、分表

当表中数据达到一定数据量时，单次查询遍历全表速度过慢，可以考虑分库分表。

1. 分库：

   1. 在数据量过大，一个数据库无法满足业务查询需求时，需要同时开启多台数据库服务器，同时提供服务，以提高系统的访问载荷。
   2. 在通常情况下，为了保证数据的一致性，采用 Master/Slave（主/从）模式来构建数据库架构，主库负责修改，从库负责查询。
   3. 但需要注意的是，一旦采用分库技术，数据库之间相互独立，就不能再依赖数据库自身的主键生成方法，需要使用独立的主键生成工具，生成全局主键，才能避免主键冲突。
   4. 还需要注意的是，使用分库技术后，数据表之间无法跨数据库联查，所以通常需要两次查询来近似实现联查功能。
   5. 若系统中涉及到频繁的数据更新操作，可以通过增加数据库服务器的方式解决，但由于数据库服务器通常是成本高昂的高性能服务器，无限扩充服务器数量，从实际上讲并不现实。在这种情况下，更适合引入为高并发、频繁修改设计的高性能内存数据库（redis 等），用内存数据库充当中间件，并定期将内存数据库中的最新数据持久化到数据库中。

2. 分表

   1. 垂直分表

      将不常需要查询的数据列单独分出到新表，以此来提高数据库载入内存的数据数量。

   2. 水平分表

      当数据行数过大时，可以通过水平分表，按指定的行数将数据表分开，例如规定 500w 行一张表。

四、服务器性能层面调优

通过测试查看造成服务器性能瓶颈的硬件（CPU、内存、磁盘），并对其进行及时升级更换。