MySQL数据库优化（基于酒店2000w条数据）

接上一篇博客：http://my.oschina.net/twinkling/blog/180619。确定了表设计：

 CREATE TABLE `customer` (
  `Name` varchar(80) NOT NULL,
  `CardNo` varchar(10) DEFAULT NULL,
  `Descriot` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `CtfTp` varchar(4) DEFAULT NULL,
  `CtfId` varchar(40) DEFAULT NULL,
  `Gender` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `Birthday` int(9) DEFAULT NULL,
  `Address` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `Zip` int(10) DEFAULT NULL,
  `Dirty` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `District1` varchar(6) DEFAULT NULL,
  `District2` varchar(4) DEFAULT NULL,
  `District3` varchar(6) DEFAULT NULL,
  `District4` varchar(6) DEFAULT NULL,
  `District5` varchar(8) DEFAULT NULL,
  `District6` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `FirstNm` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `LastNm` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `Duty` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `Mobile` varchar(40) DEFAULT NULL,
  `Tel` varchar(40) DEFAULT NULL,
  `Fax` varchar(40) DEFAULT NULL,
  `EMail` varchar(60) DEFAULT NULL,
  `Nation` varchar(25) DEFAULT NULL,
  `Taste` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `Education` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `Company` varchar(80) DEFAULT NULL,
  `CTel` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `CAddress` varchar(60) DEFAULT NULL,
  `CZip` int(8) DEFAULT NULL,
  `Family` int(10) DEFAULT NULL,
  `Version` datetime DEFAULT NULL,
  `id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `index_Name_Id` (`Name`, `id`) USING BTREE,
  KEY `index_CtfId_Id` (`CtfId`, `id`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;

1、参数设置

由于是查询为主的数据库，所以选用了MyISAM数据库引擎。开始使用前需要配置一下参数，参考文章：http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-cache-parameter ，主要修改这个参数。

key_buffer_size （global） 

Key Buffer 可能是大家最为熟悉的一个 MySQL 缓存参数了，尤其是在 MySQL 没有更换默认存储引擎的时候，很多朋友可能会发现，默认的 MySQL 配置文件中设置最大的一个内存参数就是这个参数了。key_buffer_size 参数用来设置用于缓存 MyISAM存储引擎中索引文件的内存区域大小。如果我们有足够的内存，这个缓存区域最好是能够存放下我们所有的 MyISAM 引擎表的所有索引，以尽可能提高性能。 此外，当我们在使用MyISAM 存储的时候有一个及其重要的点需要注意，由于 MyISAM 引擎的特性限制了他仅仅只会缓存索引块到内存中，而不会缓存表数据库块。所以，我们的 SQL 一定要尽可能让过滤条件都在索引中，以便让缓存帮助我们提高查询效率。

所以，该值是越大越好，在/etc/my.cnf文件的[mysqld]头下，增加：

key_buffer_size=1024M #我的系统内存是2G

注意：1024M是根据系统的内存来设置，要留点内存给系统用。

为了避免乱码问题，全部采用utf8编码。

2、建表索引说明

关于为什么索引能够提高效率，请参看这篇文章： http://isky000.com/database/mysql-performance-tuning-index

之所以需要建立复合索引：

1. 需要通过索引关键字去查找id（确保这个过程是在内存中进行）
2. 由于复合索引检索时只以第一个为准，所以检索关键字需要放在第一个位置，只能是(name, id) 不能是（id, name）

但是，在索引查询的时候需要注意几个问题：

1. 条件过滤时，最好在索引上完成过滤，回表只是取出额外的数据字段；
2. 过滤条件好的字段要更靠前；
3. 当读取的数据量占整个数据比例很大，使用索引不一定优于全表扫描；注：在有些模糊查询中，索引检索结果有2百万左右时，再去回表查数据就很慢
4. 一次数据访问一般只能利用到一个索引，也就是说并不是所有where条件都能用上索引。

3、检索时SQL语句优化

1. 条件扫描时，不要搞这种：

   # 虽说是要走索引，但是回表操作太慢
   select * from customer where name like '陈%';
   # 没有关联的索引也不要使用， name 和 ctfid 之间没有关联
   select id, name, ctfid from customer_bk where name like '徐%' ;

2. 慎用两个索引条件一起使用，同1，部分走索引，然后回表取数据，再对比

   explain select id from customer_bk where name like '徐%' and ctfid like '5%';
   # 哪个条件放前面都无所谓，MySQL内部优化了，取数据量少的索引，然后再对比其他条件

3. 避免类似IN的子查询，不能出现如下的SQL语句：
5. select * from customer where id in (select id from customer where name like '陈'); # 通过 explain 语句，可以分析其检索范围 mysql> explain select * from customer_bk where id in (select id from customer_bk where name like '陈'); +----+--------------------+-------------+-----------------+-----------------------+---------+---------+------+----------+-------------+ | id | select_type        | table       | type            | possible_keys         | key     | key_len | ref  | rows     | Extra       | +----+--------------------+-------------+-----------------+-----------------------+---------+---------+------+----------+-------------+ |  1 | PRIMARY            | customer_bk | ALL             | NULL                  | NULL    | NULL    | NULL | 20050144 | Using where | |  2 | DEPENDENT SUBQUERY | customer_bk | unique_subquery | PRIMARY,index_Name_Id | PRIMARY | 4       | func |        1 | Using where | +----+--------------------+-------------+-----------------+-----------------------+---------+---------+------+----------+-------------+ 2 rows in set (0.00 sec)

4、其他优化

1. 表Customer含有大量不需要的字段，可以考虑分表。但是对于这个简单业务来说，可以忍受的。
2. 编码问题，在只有中文和英文的情况下，可以考虑只使用latin1编码，减少数据存储量。