MySQL数据库优化

1. 优化目的

1. 避免出现页面访问错误

   1. timeout产生页面的500凑无
   2. 慢查询页面无法加载
   3. 阻塞导致数据无法提交

2. 增加数据库的稳定性

3. 优化用户体验

2. 优化方法

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3. SQL语句优化

1. 数据准备

2. MySQL慢查日志的开启方式和存储格式

   1. 主要是用来监控出执行效率有问题的SQL进行记录到日志中

           show variables like 'slow_query_log'
           set global slow_query_log_file='/home/mysql/sql_log/mysql-show.log'
           set global log_queries_not_using_indexes=on
           set global log_query_time=1
      

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3. 慢查日志分析工具:mysqldumpslow

4. 通过Explain查询和分析sql的执行计划

   1. 如何分析SQL查询
   2. explain select * from tb_item where id > 100

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3. table : 显示这一行的数据是那一张表的
4. type : 是重要的列,显示连接使用了何种类型,从最好到最差的连接类型是const,eq_reg,ref,range,index和All
5. possible_keys : 显示可能应用在这张表的索引,如果为空,没有可能的索引
6. key : 实际使用到的索引,如果是null,没有可能的索引
7. key_len : 使用的索引的长度,在不损失精确情况下,越小越好
8. ref : 显示索引被那一列使用了,如果可能的话,是一个常数
9. rows : mysql认为返回的数据行 

3. SQL及索引优化

   1. count()和max()的优化方法
   2. 查询最后支付时间--优化max()函数
      1. 创建索引:通过explain前后对比可以发现
   3. 优化count()的方法
      1. select count(product_name='wazi' or null) from tb_product;
      2. 利用count(某字段),如果某个字段是null,就不会被记录进来

4. 子查询的优化方法

   1. 通常情况下,需要把子查询优化为join方式进行查询,但是优化的时候注意关联键是否是一对多的方式.
   2. 如果出现一对多的情况,要使用distinct进行去重

5. group by 的优化

6. limit性能的优化

   1. limit常用于分页处理,伴随order by使用,大多数情况下会使用filesorts这样造成大量的i/o问题
   2. 优化步骤1:
      1. 使用有索引的列或是主键进行order by操作
   3. 主键自增,可以根据主键进行自动分页

4. SQL索引进行优化

1. 如何选择合适的列建立索引

   1. where从句,group by从句,order by从句,on 从句中出现的列
   2. 索引字段越小越好
   3. 离散度大的列放入到联合索引前面
   4. 判断离散程度:
      1. 根据distinct数量,唯一性
      2. select count(DISTINCT title),count(DISTINCT price) from tb_item
   5. 建立联合索引
      1. ALTER TABLE tb_item ADD INDEX union_index_hello(title,price)
   6. MySql中的索引有: 主键索引,联合索引,唯一索引,普通索引

2. 索引优化SQL的方法:

   1. 索引的维护和优化:--重复及冗余索引

   2. 通常来说,索引建立有利于查询,但是不利于更新和插入操作,但是索引太多了,查询效率也会很低.

   3. 重复索引就是指相同的顺序建立同类型的索引

      1. 比如id是primary key 同时又是 唯一索引

   4. 冗余索引:

      1. 比如主键同时又是联合索引的内容

   5. 有SQL可以查询出数据库中所有的重复索引和冗余索引

      1. 需要使用information_schemal

   6. 使用pt-duplicate-key-checker工具来查询

3. 索引维护方法--删除不用的索引

   1. 通过慢查日志和pt-index-usage工具进行索引使用情况分析

5. 数据库结构优化

1. 选择合适的数据类型
   1. 可以存下你的数据最小的数据类型,比如时间:用int最小
   2. 选择最简单的数据类型
   3. 尽可能使用not null定义字段
   4. 尽可能少用text类型,非用不可,放大附加表中
   5. 比如时间使用int类型存储
      1. 使用相应的时间转换函数进行查询
      2. 使用bigint来存ip地址,通过inet_aton(),inet_ntoa()两个函数来转换

2. 数据库表的范式化优化
   1. 满足数据库的第三范式

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3. 数据库的反范式化

   1. 反范式化是为了查询效率把原来符合第三范式的表适当增加冗余,以达到优化查询效率的目的,反范式化是以时间换空间的方式
   2. 反范式化操作可以尽可能少关联表,然后提高查询的效率

4. 数据库表的垂直拆分

   1. 把原来的表很多列拆分成很多表,避免表宽度问题
   2. 原则是:
      1. 不常用的字段单独放到一个表中:rf_user 和 rf_user_data
      2. 大字段单独放到一个表中 : tb_item 和 tb_item_desc
      3. 把经常一起使用的字段放到一张表中

5. 数据库的水平拆分

   1. 是为了解决单表数据量过大的问题,水平拆分的表每一个表的表结构是相同的
   2. 表分区
   3. 对主键进行hash运算,取%,分到五张表中,然后对外提供统一的视图

6. 数据库系统的优化

1. 数据库系统配置优化
2. MySQL配置文件优化
3. 第三方配置工具优化

7. 服务器硬件优化