MySQL/Oracle數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“MySQL/Oracle數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法有哪些”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

1、選取最適用的字段屬性

MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會越快。因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。

例如，在定義郵政編碼這個(gè)字段時(shí)，如果將其設(shè)置為CHAR(255),顯然給數(shù)據(jù)庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因?yàn)镃HAR(6)就可以很好的完成任務(wù)了。同樣的，如果可以的話，我們應(yīng)該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。

另外一個(gè)提高效率的方法是在可能的情況下，應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOTNULL，這樣在將來執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫不用去比較NULL值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因?yàn)樵贛ySQL中，ENUM類型被當(dāng)作數(shù)值型數(shù)據(jù)來處理，而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數(shù)據(jù)庫的性能。

2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個(gè)技術(shù)可以使用SELECT語句來創(chuàng)建一個(gè)單列的查詢結(jié)果，然后把這個(gè)結(jié)果作為過濾條件用在另一個(gè)查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發(fā)出訂單的客戶ID取出來，然后將結(jié)果傳遞給主查詢，如下所示：

DELETEFROMcustomerinfo

WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)

使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個(gè)步驟才能完成的SQL操作，同時(shí)也可以避免事務(wù)或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）..替代。例如，假設(shè)我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個(gè)查詢完成：

SELECT*FROMcustomerinfo

WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)

如果使用連接（JOIN）..來完成這個(gè)查詢工作，速度將會快很多。尤其是當(dāng)salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢?nèi)缦拢?/p>

SELECT*FROMcustomerinfo

LEFTJOINsalesinfoONcustomerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID

WHEREsalesinfo.CustomerIDISNULL

連接（JOIN）..之所以更有效率一些，是因?yàn)镸ySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時(shí)表來完成這個(gè)邏輯上的需要兩個(gè)步驟的查詢工作。

3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動創(chuàng)建的臨時(shí)表

MySQL從4.0的版本開始支持union查詢，它可以把需要使用臨時(shí)表的兩條或更多的select查詢合并的一個(gè)查詢中。在客戶端的查詢會話結(jié)束的時(shí)候，臨時(shí)表會被自動刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。使用union來創(chuàng)建查詢的時(shí)候，我們只需要用UNION作為關(guān)鍵字把多個(gè)select語句連接起來就可以了，要注意的是所有select語句中的字段數(shù)目要想同。下面的例子就演示了一個(gè)使用UNION的查詢。

SELECTName,PhoneFROMclientUNION

SELECTName,BirthDateFROMauthorUNION

SELECTName,SupplierFROMproduct

4、事務(wù)

盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時(shí)候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當(dāng)這個(gè)語句塊中的某一條語句運(yùn)行出錯(cuò)的時(shí)候，整個(gè)語句塊的操作就會變得不確定起來。設(shè)想一下，要把某個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)插入兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表中，可能會出現(xiàn)這樣的情況：第一個(gè)表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個(gè)表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至?xí)茐臄?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應(yīng)該使用事務(wù)，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗。換句話說，就是可以保持?jǐn)?shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。事物以BEGIN關(guān)鍵字開始，COMMIT關(guān)鍵字結(jié)束。在這之間的一條SQL操作失敗，那么，ROLLBACK命令就可以把數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到BEGIN開始之前的狀態(tài)。

BEGIN; INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';COMMIT;

事務(wù)的另一個(gè)重要作用是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)使用相同的數(shù)據(jù)源時(shí)，它可以利用鎖定數(shù)據(jù)庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。

5、鎖定表

盡管事務(wù)是維護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的一個(gè)非常好的方法，但卻因?yàn)樗莫?dú)占性，有時(shí)會影響數(shù)據(jù)庫的性能，尤其是在很大的應(yīng)用系統(tǒng)中。由于在事務(wù)執(zhí)行的過程中，數(shù)據(jù)庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時(shí)等待直到該事務(wù)結(jié)束。如果一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)只有少數(shù)幾個(gè)用戶來使用，事務(wù)造成的影響不會成為一個(gè)太大的問題；但假設(shè)有成千上萬的用戶同時(shí)訪問一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，例如訪問一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，就會產(chǎn)生比較嚴(yán)重的響應(yīng)延遲。

其實(shí)，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個(gè)例子中事務(wù)的功能。

LOCKTABLEinventoryWRITESELECTQuantityFROMinventoryWHEREItem='book';

...

UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREItem='book';UNLOCKTABLES

這里，我們用一個(gè)select語句取出初始數(shù)據(jù)，通過一些計(jì)算，用update語句將新值更新到表中。包含有WRITE關(guān)鍵字的LOCKTABLE語句可以保證在UNLOCKTABLES命令被執(zhí)行之前，不會有其它的訪問來對inventory進(jìn)行插入、更新或者刪除的操作。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，但是它卻不能保證數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。這個(gè)時(shí)候我們就可以使用外鍵。

例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個(gè)存在的客戶。在這里，外鍵可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。

CREATETABLEcustomerinfo( CustomerIDINTNOTNULL,PRIMARYKEY(CustomerID))TYPE=INNODB;

CREATETABLEsalesinfo( SalesIDINTNOTNULL,CustomerIDINTNOTNULL,

PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID),

FOREIGNKEY(CustomerID)REFERENCEScustomerinfo(CustomerID)ONDELETECASCADE)TYPE=INNODB;

注意例子中的參數(shù)“ONDELETECASCADE”。該參數(shù)保證當(dāng)customerinfo表中的一條客戶記錄被刪除的時(shí)候，salesinfo表中所有與該客戶相關(guān)的記錄也會被自動刪除。如果要在MySQL中使用外鍵，一定要記住在創(chuàng)建表的時(shí)候?qū)⒈淼念愋投x為事務(wù)安全表InnoDB類型。該類型不是MySQL表的默認(rèn)類型。定義的方法是在CREATETABLE語句中加上TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫性能的常用方法，它可以令數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當(dāng)中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時(shí)候，性能提高更為明顯。

那該對哪些字段建立索引呢？

一般說來，索引應(yīng)建立在那些將用于JOIN,WHERE判斷和ORDERBY排序的字段上。盡量不要對數(shù)據(jù)庫中某個(gè)含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。對于一個(gè)ENUM類型的字段來說，出現(xiàn)大量重復(fù)值是很有可能的情況

例如customerinfo中的“province”..字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什么幫助；相反，還有可能降低數(shù)據(jù)庫的性能。我們在創(chuàng)建表的時(shí)候可以同時(shí)創(chuàng)建合適的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后創(chuàng)建索引。此外，MySQL從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一個(gè)FULLTEXT類型索引，但僅能用于MyISAM類型的表。對于一個(gè)大的數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)裝載到一個(gè)沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX創(chuàng)建索引，將是非?？斓?。但如果將數(shù)據(jù)裝載到一個(gè)已經(jīng)有FULLTEXT索引的表中，執(zhí)行過程將會非常慢。

8、優(yōu)化的查詢語句

絕大多數(shù)情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當(dāng)?shù)脑?，索引將無法發(fā)揮它應(yīng)有的作用。

下面是應(yīng)該注意的幾個(gè)方面。

首先，最好是在相同類型的字段間進(jìn)行比較的操作。

在MySQL3.23版之前，這甚至是一個(gè)必須的條件。例如不能將一個(gè)建有索引的INT字段和BIGINT字段進(jìn)行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時(shí)候，可以將它們進(jìn)行比較。

其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數(shù)進(jìn)行操作。

例如，在一個(gè)DATE類型的字段上使用YEAE()函數(shù)時(shí)，將會使索引不能發(fā)揮應(yīng)有的作用。所以，下面的兩個(gè)查詢雖然返回的結(jié)果一樣，但后者要比前者快得多。

第三，在搜索字符型字段時(shí)，我們有時(shí)會使用LIKE關(guān)鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統(tǒng)性能為代價(jià)的。

例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。

SELECT*FROMbooks

WHEREnamelike"MySQL%"

但是如果換用下面的查詢，返回的結(jié)果一樣，但速度就要快上很多：

SELECT*FROMbooks

WHEREname＞="MySQL"andname＜"MySQM"

最后，應(yīng)該注意避免在查詢中讓MySQL進(jìn)行自動類型轉(zhuǎn)換，因?yàn)檗D(zhuǎn)換過程也會使索引變得不起作用。

優(yōu)化Mysql數(shù)據(jù)庫的8個(gè)方法

本文通過8個(gè)方法優(yōu)化Mysql數(shù)據(jù)庫：創(chuàng)建索引、復(fù)合索引、索引不會包含有NULL值的列、使用短索引、排序的索引問題、like語句操作、不要在列上進(jìn)行運(yùn)算、不使用NOT IN和<>操作

1、創(chuàng)建索引

對于查詢占主要的應(yīng)用來說，索引顯得尤為重要。很多時(shí)候性能問題很簡單的就是因?yàn)槲覀兺颂砑铀饕斐傻?，或者說沒有添加更為有效的索引導(dǎo)致。如果不加索引的話，那么查找任何哪怕只是一條特定的數(shù)據(jù)都會進(jìn)行一次全表掃描，如果一張表的數(shù)據(jù)量很大而符合條件的結(jié)果又很少，那么不加索引會引起致命的性能下降。但是也不是什么情況都非得建索引不可，比如性別可能就只有兩個(gè)值，建索引不僅沒什么優(yōu)勢，還會影響到更新速度，這被稱為過度索引。

2、復(fù)合索引

比如有一條語句是這樣的：select * from users where area='beijing' and age=22;

如果我們是在area和age上分別創(chuàng)建單個(gè)索引的話，由于mysql查詢每次只能使用一個(gè)索引，所以雖然這樣已經(jīng)相對不做索引時(shí)全表掃描提高了很多效率，但是如果在area、age兩列上創(chuàng)建復(fù)合索引的話將帶來更高的效率。如果我們創(chuàng)建了(area, age, salary)的復(fù)合索引，那么其實(shí)相當(dāng)于創(chuàng)建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三個(gè)索引，這被稱為最佳左前綴特性。因此我們在創(chuàng)建復(fù)合索引時(shí)應(yīng)該將最常用作限制條件的列放在最左邊，依次遞減。

3、索引不會包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，復(fù)合索引中只要有一列含有NULL值，那么這一列對于此復(fù)合索引就是無效的。所以我們在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時(shí)不要讓字段的默認(rèn)值為NULL。

4、使用短索引

對串列進(jìn)行索引，如果可能應(yīng)該指定一個(gè)前綴長度。例如，如果有一個(gè)CHAR(255)的 列，如果在前10 個(gè)或20 個(gè)字符內(nèi)，多數(shù)值是惟一的，那么就不要對整個(gè)列進(jìn)行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節(jié)省磁盤空間和I/O操作。

5、排序的索引問題

mysql查詢只使用一個(gè)索引，因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引的。因此數(shù)據(jù)庫默認(rèn)排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個(gè)列的排序，如果需要最好給這些列創(chuàng)建復(fù)合索引。

6、like語句操作

一般情況下不鼓勵(lì)使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個(gè)問題。like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

7、不要在列上進(jìn)行運(yùn)算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;

將在每個(gè)行上進(jìn)行運(yùn)算，這將導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描，因此我們可以改成

select * from users where adddate<‘2007-01-01';

8、不使用NOT IN和<>操作

NOT IN和<>操作都不會使用索引將進(jìn)行全表掃描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3則可使用id>3 or id<3來代替。

數(shù)據(jù)庫SQL優(yōu)化大總結(jié)之 百萬級數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方案

網(wǎng)上關(guān)于SQL優(yōu)化的教程很多，但是比較雜亂。近日有空整理了一下，寫出來跟大家分享一下，其中有錯(cuò)誤和不足的地方，還請大家糾正補(bǔ)充。

這篇文章我花費(fèi)了大量的時(shí)間查找資料、修改、排版，希望大家閱讀之后，感覺好的話推薦給更多的人，讓更多的人看到、糾正以及補(bǔ)充。

1.對查詢進(jìn)行優(yōu)化，要盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

最好不要給數(shù)據(jù)庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充數(shù)據(jù)庫.

備注、描述、評論之類的可以設(shè)置為 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以為 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時(shí)，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內(nèi)），都是占用 100個(gè)字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不占用空間。

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num = 0

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個(gè)字段有索引，一個(gè)字段沒有索引，將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以這樣查詢：

select id from t where num = 10

union all

select id from t where Name = 'admin'

5.in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num = @num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2 = 100

應(yīng)改為:

select id from t where num = 100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       -–name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    --生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13.Update 語句，如果只更改1、2個(gè)字段，不要Update全部字段，否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗，同時(shí)帶來大量日志。

14.對于多張大數(shù)據(jù)量（這里幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。

15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，并且沒有任何業(yè)務(wù)意義，是一定要杜絕的。

16.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

18.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B 接時(shí)會逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

19.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

20.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

21.盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

22. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對于一次性事件， 最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

實(shí)際案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 語句，批量提交SQL語句

　　如果你需要在一個(gè)在線的網(wǎng)站上去執(zhí)行一個(gè)大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個(gè)網(wǎng)站停止相應(yīng)。因?yàn)檫@兩個(gè)操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進(jìn)不來了。

　　Apache 會有很多的子進(jìn)程或線程。所以，其工作起來相當(dāng)有效率，而我們的服務(wù)器也不希望有太多的子進(jìn)程，線程和數(shù)據(jù)庫鏈接，這是極大的占服務(wù)器資源的事情，尤其是內(nèi)存。

　　如果你把你的表鎖上一段時(shí)間，比如30秒鐘，那么對于一個(gè)有很高訪問量的站點(diǎn)來說，這30秒所積累的訪問進(jìn)程/線程，數(shù)據(jù)庫鏈接，打開的文件數(shù)，可能不僅僅會讓你的WEB服務(wù)崩潰，還可能會讓你的整臺服務(wù)器馬上掛了。

　　所以，如果你有一個(gè)大的處理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個(gè)好的方法。下面是一個(gè)mysql示例：

while(1){

 　　//每次只做1000條

　　 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);

 　　if(mysql_affected_rows() == 0){

　　 　　//刪除完成，退出！

　　 　　break；

　　}

//每次暫停一段時(shí)間，釋放表讓其他進(jìn)程/線程訪問。

usleep(50000)

}

好了，到這里就寫完了。我知道還有很多沒有寫到的，還請大家補(bǔ)充。后面有空會介紹一些SQL優(yōu)化工具給大家。讓我們一起學(xué)習(xí)，一起進(jìn)步吧！

運(yùn)維角度淺談MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

 一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)并不是一開始設(shè)計(jì)就具備高可用、高伸縮等特性的，它是隨著用戶量的增加，基礎(chǔ)架構(gòu)才逐漸完善。這篇博文主要談MySQL數(shù)據(jù)庫發(fā)展周期中所面臨的問題及優(yōu)化方案，暫且拋開前端應(yīng)用不說，大致分為以下五個(gè)階段：

1、數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)

  項(xiàng)目立項(xiàng)后，開發(fā)部根據(jù)產(chǎn)品部需求開發(fā)項(xiàng)目，開發(fā)工程師工作其中一部分就是對表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。對于數(shù)據(jù)庫來說，這點(diǎn)很重要，如果設(shè)計(jì)不當(dāng)，會直接影響訪問速度和用戶體驗(yàn)。影響的因素很多，比如慢查詢、低效的查詢語句、沒有適當(dāng)建立索引、數(shù)據(jù)庫堵塞（死鎖）等。當(dāng)然，有測試工程師的團(tuán)隊(duì)，會做壓力測試，找bug。對于沒有測試工程師的團(tuán)隊(duì)來說，大多數(shù)開發(fā)工程師初期不會太多考慮數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是否合理，而是盡快完成功能實(shí)現(xiàn)和交付，等項(xiàng)目有一定訪問量后，隱藏的問題就會暴露，這時(shí)再去修改就不是這么容易的事了。

2、數(shù)據(jù)庫部署

  該運(yùn)維工程師出場了，項(xiàng)目初期訪問量不會很大，所以單臺部署足以應(yīng)對在1500左右的QPS（每秒查詢率）。考慮到高可用性，可采用MySQL主從復(fù)制+Keepalived做雙擊熱備，常見集群軟件有Keepalived、Heartbeat。

雙機(jī)熱備博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1362313

3、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

  如果將MySQL部署到普通的X86服務(wù)器上，在不經(jīng)過任何優(yōu)化情況下，MySQL理論值正?？梢蕴幚?000左右QPS，經(jīng)過優(yōu)化后，有可能會提升到2500左右QPS，否則，訪問量當(dāng)達(dá)到1500左右并發(fā)連接時(shí)，數(shù)據(jù)庫處理性能就會變慢，而且硬件資源還很富裕，這時(shí)就該考慮軟件問題了。那么怎樣讓數(shù)據(jù)庫最大化發(fā)揮性能呢？一方面可以單臺運(yùn)行多個(gè)MySQL實(shí)例讓服務(wù)器性能發(fā)揮到最大化，另一方面是對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行優(yōu)化，往往操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫默認(rèn)配置都比較保守，會對數(shù)據(jù)庫發(fā)揮有一定限制，可對這些配置進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，盡可能的處理更多連接數(shù)。

具體優(yōu)化有以下三個(gè)層面：

  3.1 數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化

  MySQL常用有兩種存儲引擎，一個(gè)是MyISAM，不支持事務(wù)處理，讀性能處理快，表級別鎖。另一個(gè)是InnoDB，支持事務(wù)處理（ACID），設(shè)計(jì)目標(biāo)是為處理大容量數(shù)據(jù)發(fā)揮最大化性能，行級別鎖。

  表鎖：開銷小，鎖定粒度大，發(fā)生死鎖概率高，相對并發(fā)也低。

  行鎖：開銷大，鎖定粒度小，發(fā)生死鎖概率低，相對并發(fā)也高。

  為什么會出現(xiàn)表鎖和行鎖呢？主要是為了保證數(shù)據(jù)的完整性，舉個(gè)例子，一個(gè)用戶在操作一張表，其他用戶也想操作這張表，那么就要等第一個(gè)用戶操作完，其他用戶才能操作，表鎖和行鎖就是這個(gè)作用。否則多個(gè)用戶同時(shí)操作一張表，肯定會數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突或者異常。

  根據(jù)以上看來，使用InnoDB存儲引擎是最好的選擇，也是MySQL5.5以后版本中默認(rèn)存儲引擎。每個(gè)存儲引擎相關(guān)聯(lián)參數(shù)比較多，以下列出主要影響數(shù)據(jù)庫性能的參數(shù)。

  公共參數(shù)默認(rèn)值：

1

2

3

4

5

6

max_connections = 151

#同時(shí)處理最大連接數(shù)，推薦設(shè)置最大連接數(shù)是上限連接數(shù)的80%左右   

sort_buffer_size = 2M

#查詢排序時(shí)緩沖區(qū)大小，只對order by和group by起作用，可增大此值為16M

open_files_limit = 1024 

#打開文件數(shù)限制，如果show global status like 'open_files'查看的值等于或者大于open_files_limit值時(shí)，程序會無法連接數(shù)據(jù)庫或卡死

  MyISAM參數(shù)默認(rèn)值：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

key_buffer_size = 16M

#索引緩存區(qū)大小，一般設(shè)置物理內(nèi)存的30-40%

read_buffer_size = 128K  

#讀操作緩沖區(qū)大小，推薦設(shè)置16M或32M

query_cache_type = ON

#打開查詢緩存功能

query_cache_limit = 1M  

#查詢緩存限制，只有1M以下查詢結(jié)果才會被緩存，以免結(jié)果數(shù)據(jù)較大把緩存池覆蓋

query_cache_size = 16M  

#查看緩沖區(qū)大小，用于緩存SELECT查詢結(jié)果，下一次有同樣SELECT查詢將直接從緩存池返回結(jié)果，可適當(dāng)成倍增加此值

  InnoDB參數(shù)默認(rèn)值：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

innodb_buffer_pool_size = 128M

#索引和數(shù)據(jù)緩沖區(qū)大小，一般設(shè)置物理內(nèi)存的60%-70%

innodb_buffer_pool_instances = 1    

#緩沖池實(shí)例個(gè)數(shù)，推薦設(shè)置4個(gè)或8個(gè)

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1  

#關(guān)鍵參數(shù)，0代表大約每秒寫入到日志并同步到磁盤，數(shù)據(jù)庫故障會丟失1秒左右事務(wù)數(shù)據(jù)。1為每執(zhí)行一條SQL后寫入到日志并同步到磁盤，I/O開銷大，執(zhí)行完SQL要等待日志讀寫，效率低。2代表只把日志寫入到系統(tǒng)緩存區(qū)，再每秒同步到磁盤，效率很高，如果服務(wù)器故障，才會丟失事務(wù)數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)安全性要求不是很高的推薦設(shè)置2，性能高，修改后效果明顯。

innodb_file_per_table = OFF  

#默認(rèn)是共享表空間，共享表空間idbdata文件不斷增大，影響一定的I/O性能。推薦開啟獨(dú)立表空間模式，每個(gè)表的索引和數(shù)據(jù)都存在自己獨(dú)立的表空間中，可以實(shí)現(xiàn)單表在不同數(shù)據(jù)庫中移動。

innodb_log_buffer_size = 8M  

#日志緩沖區(qū)大小，由于日志最長每秒鐘刷新一次，所以一般不用超過16M

  3.2 系統(tǒng)內(nèi)核優(yōu)化

  大多數(shù)MySQL都部署在linux系統(tǒng)上，所以操作系統(tǒng)的一些參數(shù)也會影響到MySQL性能，以下對linux內(nèi)核進(jìn)行適當(dāng)優(yōu)化。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

#TIME_WAIT超時(shí)時(shí)間，默認(rèn)是60s

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1    

#1表示開啟復(fù)用，允許TIME_WAIT socket重新用于新的TCP連接，0表示關(guān)閉

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1  

#1表示開啟TIME_WAIT socket快速回收，0表示關(guān)閉

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 4096   

#系統(tǒng)保持TIME_WAIT socket最大數(shù)量，如果超出這個(gè)數(shù)，系統(tǒng)將隨機(jī)清除一些TIME_WAIT并打印警告信息

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096

#進(jìn)入SYN隊(duì)列最大長度，加大隊(duì)列長度可容納更多的等待連接

  在linux系統(tǒng)中，如果進(jìn)程打開的文件句柄數(shù)量超過系統(tǒng)默認(rèn)值1024，就會提示“too many files open”信息，所以要調(diào)整打開文件句柄限制。

1

2

3

4

# vi /etc/security/limits.conf  #加入以下配置，*代表所有用戶，也可以指定用戶，重啟系統(tǒng)生效

* soft nofile 65535

* hard nofile 65535

# ulimit -SHn 65535   #立刻生效

  3.3 硬件配置

  加大物理內(nèi)存，提高文件系統(tǒng)性能。linux內(nèi)核會從內(nèi)存中分配出緩存區(qū)（系統(tǒng)緩存和數(shù)據(jù)緩存）來存放熱數(shù)據(jù)，通過文件系統(tǒng)延遲寫入機(jī)制，等滿足條件時(shí)（如緩存區(qū)大小到達(dá)一定百分比或者執(zhí)行sync命令）才會同步到磁盤。也就是說物理內(nèi)存越大，分配緩存區(qū)越大，緩存數(shù)據(jù)越多。當(dāng)然，服務(wù)器故障會丟失一定的緩存數(shù)據(jù)。

  SSD硬盤代替SAS硬盤，將RAID級別調(diào)整為RAID1+0，相對于RAID1和RAID5有更好的讀寫性能（IOPS），畢竟數(shù)據(jù)庫的壓力主要來自磁盤I/O方面。

4、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)擴(kuò)展

  隨著業(yè)務(wù)量越來越大，單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能已無法滿足業(yè)務(wù)需求，該考慮加機(jī)器了，該做集群了~~~。主要思想是分解單臺數(shù)據(jù)庫負(fù)載，突破磁盤I/O性能，熱數(shù)據(jù)存放緩存中，降低磁盤I/O訪問頻率。

  4.1 主從復(fù)制與讀寫分離

  因?yàn)樯a(chǎn)環(huán)境中，數(shù)據(jù)庫大多都是讀操作，所以部署一主多從架構(gòu)，主數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)寫操作，并做雙擊熱備，多臺從數(shù)據(jù)庫做負(fù)載均衡，負(fù)責(zé)讀操作，主流的負(fù)載均衡器有LVS、HAProxy、Nginx。

  怎么來實(shí)現(xiàn)讀寫分離呢？大多數(shù)企業(yè)是在代碼層面實(shí)現(xiàn)讀寫分離，效率比較高。另一個(gè)種方式通過代理程序?qū)崿F(xiàn)讀寫分離，企業(yè)中應(yīng)用較少，常見代理程序有MySQL Proxy、Amoeba。在這樣數(shù)據(jù)庫集群架構(gòu)中，大大增加數(shù)據(jù)庫高并發(fā)能力，解決單臺性能瓶頸問題。如果從數(shù)據(jù)庫一臺從庫能處理2000 QPS，那么5臺就能處理1w QPS，數(shù)據(jù)庫橫向擴(kuò)展性也很容易。

  有時(shí)，面對大量寫操作的應(yīng)用時(shí)，單臺寫性能達(dá)不到業(yè)務(wù)需求。如果做雙主，就會遇到數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致現(xiàn)象，產(chǎn)生這個(gè)原因是在應(yīng)用程序不同的用戶會有可能操作兩臺數(shù)據(jù)庫，同時(shí)的更新操作造成兩臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)發(fā)生沖突或者不一致。在單庫時(shí)MySQL利用存儲引擎機(jī)制表鎖和行鎖來保證數(shù)據(jù)完整性，怎樣在多臺主庫時(shí)解決這個(gè)問題呢？有一套基于perl語言開發(fā)的主從復(fù)制管理工具，叫MySQL-MMM（Master-Master replication managerfor Mysql，Mysql主主復(fù)制管理器），這個(gè)工具最大的優(yōu)點(diǎn)是在同一時(shí)間只提供一臺數(shù)據(jù)庫寫操作，有效保證數(shù)據(jù)一致性。

  主從復(fù)制博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1290431

  讀寫分離博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1305083

 MySQL-MMM博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1354576

  4.2 增加緩存

  給數(shù)據(jù)庫增加緩存系統(tǒng)，把熱數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，如果緩存中有要請求的數(shù)據(jù)就不再去數(shù)據(jù)庫中返回結(jié)果，提高讀性能。緩存實(shí)現(xiàn)有本地緩存和分布式緩存，本地緩存是將數(shù)據(jù)緩存到本地服務(wù)器內(nèi)存中或者文件中。分布式緩存可以緩存海量數(shù)據(jù)，擴(kuò)展性好，主流的分布式緩存系統(tǒng)有memcached、redis，memcached性能穩(wěn)定，數(shù)據(jù)緩存在內(nèi)存中，速度很快，QPS可達(dá)8w左右。如果想數(shù)據(jù)持久化就選擇用redis，性能不低于memcached。

  工作過程：

  4.3 分庫

  分庫是根據(jù)業(yè)務(wù)不同把相關(guān)的表切分到不同的數(shù)據(jù)庫中，比如web、bbs、blog等庫。如果業(yè)務(wù)量很大，還可將切分后的庫做主從架構(gòu)，進(jìn)一步避免單個(gè)庫壓力過大。

  4.4 分表

  數(shù)據(jù)量的日劇增加，數(shù)據(jù)庫中某個(gè)表有幾百萬條數(shù)據(jù)，導(dǎo)致查詢和插入耗時(shí)太長，怎么能解決單表壓力呢？你就該考慮是否把這個(gè)表拆分成多個(gè)小表，來減輕單個(gè)表的壓力，提高處理效率，此方式稱為分表。

  分表技術(shù)比較麻煩，要修改程序代碼里的SQL語句，還要手動去創(chuàng)建其他表，也可以用merge存儲引擎實(shí)現(xiàn)分表，相對簡單許多。分表后，程序是對一個(gè)總表進(jìn)行操作，這個(gè)總表不存放數(shù)據(jù)，只有一些分表的關(guān)系，以及更新數(shù)據(jù)的方式，總表會根據(jù)不同的查詢，將壓力分到不同的小表上，因此提高并發(fā)能力和磁盤I/O性能。

  分表分為垂直拆分和水平拆分：

  垂直拆分：把原來的一個(gè)很多字段的表拆分多個(gè)表，解決表的寬度問題。你可以把不常用的字段單獨(dú)放到一個(gè)表中，也可以把大字段獨(dú)立放一個(gè)表中，或者把關(guān)聯(lián)密切的字段放一個(gè)表中。

  水平拆分：把原來一個(gè)表拆分成多個(gè)表，每個(gè)表的結(jié)構(gòu)都一樣，解決單表數(shù)據(jù)量大的問題。

  4.5 分區(qū)

  分區(qū)就是把一張表的數(shù)據(jù)根據(jù)表結(jié)構(gòu)中的字段（如range、list、hash等）分成多個(gè)區(qū)塊，這些區(qū)塊可以在一個(gè)磁盤上，也可以在不同的磁盤上，分區(qū)后，表面上還是一張表，但數(shù)據(jù)散列在多個(gè)位置，這樣一來，多塊硬盤同時(shí)處理不同的請求，從而提高磁盤I/O讀寫性能，實(shí)現(xiàn)比較簡單。

注：增加緩存、分庫、分表和分區(qū)主要由程序猿來實(shí)現(xiàn)。

5、數(shù)據(jù)庫維護(hù)

  數(shù)據(jù)庫維護(hù)是運(yùn)維工程師或者DBA主要工作，包括性能監(jiān)控、性能分析、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)等。

  5.1 性能狀態(tài)關(guān)鍵指標(biāo)

  QPS，Queries Per Second：每秒查詢數(shù)，一臺數(shù)據(jù)庫每秒能夠處理的查詢次數(shù)

  TPS，Transactions Per Second：每秒處理事務(wù)數(shù)

  通過show status查看運(yùn)行狀態(tài)，會有300多條狀態(tài)信息記錄，其中有幾個(gè)值幫可以我們計(jì)算出QPS和TPS，如下：

  Uptime：服務(wù)器已經(jīng)運(yùn)行的實(shí)際，單位秒

  Questions：已經(jīng)發(fā)送給數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)

  Com_select：查詢次數(shù)，實(shí)際操作數(shù)據(jù)庫的

  Com_insert：插入次數(shù)

  Com_delete：刪除次數(shù)

  Com_update：更新次數(shù)

  Com_commit：事務(wù)次數(shù)

  Com_rollback：回滾次數(shù)

  那么，計(jì)算方法來了，基于Questions計(jì)算出QPS：

1

2

  mysql> show global status like 'Questions';

  mysql> show global status like 'Uptime';

  QPS = Questions / Uptime

  基于Com_commit和Com_rollback計(jì)算出TPS：

1

2

3

  mysql> show global status like 'Com_commit';

  mysql> show global status like 'Com_rollback';

  mysql> show global status like 'Uptime';

  TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Uptime

  另一計(jì)算方式：基于Com_select、Com_insert、Com_delete、Com_update計(jì)算出QPS

1

  mysql> show global status where Variable_name in('com_select','com_insert','com_delete','com_update');

  等待1秒再執(zhí)行，獲取間隔差值，第二次每個(gè)變量值減去第一次對應(yīng)的變量值，就是QPS

  TPS計(jì)算方法：

1

  mysql> show global status where Variable_name in('com_insert','com_delete','com_update');

  計(jì)算TPS，就不算查詢操作了，計(jì)算出插入、刪除、更新四個(gè)值即可。

  經(jīng)網(wǎng)友對這兩個(gè)計(jì)算方式的測試得出，當(dāng)數(shù)據(jù)庫中myisam表比較多時(shí)，使用Questions計(jì)算比較準(zhǔn)確。當(dāng)數(shù)據(jù)庫中innodb表比較多時(shí)，則以Com_*計(jì)算比較準(zhǔn)確。

  5.2 開啟慢查詢?nèi)罩?/p>

  MySQL開啟慢查詢?nèi)罩?，分析出哪條SQL語句比較慢，使用set設(shè)置變量，重啟服務(wù)失效，可以在my.cnf添加參數(shù)永久生效。

1

2

3

4

mysql> set global slow-query-log=on  #開啟慢查詢功能

mysql> set global slow_query_log_file='/var/log/mysql/mysql-slow.log';  #指定慢查詢?nèi)罩疚募恢?/p>

mysql> set global log_queries_not_using_indexes=on;   #記錄沒有使用索引的查詢

mysql> set global long_query_time=1;   #只記錄處理時(shí)間1s以上的慢查詢

  分析慢查詢?nèi)罩?，可以使用MySQL自帶的mysqldumpslow工具，分析的日志較為簡單。

  # mysqldumpslow -t 3 /var/log/mysql/mysql-slow.log    #查看最慢的前三個(gè)查詢

  也可以使用percona公司的pt-query-digest工具，日志分析功能全面，可分析slow log、binlog、general log。

  分析慢查詢?nèi)罩荆簆t-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log

  分析binlog日志：mysqlbinlog mysql-bin.000001 >mysql-bin.000001.sql 

  pt-query-digest --type=binlog mysql-bin.000001.sql 

  分析普通日志：pt-query-digest --type=genlog localhost.log

  5.3 數(shù)據(jù)庫備份

  備份數(shù)據(jù)庫是最基本的工作，也是最重要的，否則后果很嚴(yán)重，你懂得！但由于數(shù)據(jù)庫比較大，上百G，往往備份都很耗費(fèi)時(shí)間，所以就該選擇一個(gè)效率高的備份策略，對于數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)庫，一般都采用增量備份。常用的備份工具有mysqldump、mysqlhotcopy、xtrabackup等，mysqldump比較適用于小的數(shù)據(jù)庫，因?yàn)槭沁壿媯浞?，所以備份和恢?fù)耗時(shí)都比較長。mysqlhotcopy和xtrabackup是物理備份，備份和恢復(fù)速度快，不影響數(shù)據(jù)庫服務(wù)情況下進(jìn)行熱拷貝，建議使用xtrabackup，支持增量備份。

  Xtrabackup備份工具使用博文：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1612800

  5.4 數(shù)據(jù)庫修復(fù)

  有時(shí)候MySQL服務(wù)器突然斷電、異常關(guān)閉，會導(dǎo)致表損壞，無法讀取表數(shù)據(jù)。這時(shí)就可以用到MySQL自帶的兩個(gè)工具進(jìn)行修復(fù)，myisamchk和mysqlcheck。

  myisamchk：只能修復(fù)myisam表，需要停止數(shù)據(jù)庫

  常用參數(shù)：

  -f --force    強(qiáng)制修復(fù)，覆蓋老的臨時(shí)文件，一般不使用

  -r --recover  恢復(fù)模式

  -q --quik     快速恢復(fù)

  -a --analyze  分析表

  -o --safe-recover 老的恢復(fù)模式，如果-r無法修復(fù)，可以使用此參數(shù)試試

  -F --fast     只檢查沒有正常關(guān)閉的表

  快速修復(fù)weibo數(shù)據(jù)庫:

  # cd /var/lib/mysql/weibo 

  # myisamchk -r -q *.MYI

  mysqlcheck：myisam和innodb表都可以用，不需要停止數(shù)據(jù)庫，如修復(fù)單個(gè)表，可在數(shù)據(jù)庫后面添加表名，以空格分割

  常用參數(shù)：

  -a  --all-databases  檢查所有的庫

  -r  --repair   修復(fù)表

  -c  --check    檢查表，默認(rèn)選項(xiàng)

  -a  --analyze  分析表

  -o  --optimize 優(yōu)化表

  -q  --quik   最快檢查或修復(fù)表

  -F  --fast   只檢查沒有正常關(guān)閉的表

  快速修復(fù)weibo數(shù)據(jù)庫:

  mysqlcheck -r -q -uroot -p123 weibo 

  5.5 另外，查看CPU和I/O性能方法

  #查看CPU性能

  #參數(shù)-P是顯示CPU數(shù)，ALL為所有，也可以只顯示第幾顆CPU

  #查看I/O性能

  #參數(shù)-m是以M單位顯示，默認(rèn)K

  #%util：當(dāng)達(dá)到100%時(shí)，說明I/O很忙。

  #await：請求在隊(duì)列中等待時(shí)間，直接影響read時(shí)間。

  I/O極限：IOPS（r/s+w/s）,一般RAID0/10在1200左右。（IOPS，每秒進(jìn)行讀寫（I/O）操作次數(shù)）

  I/O帶寬：在順序讀寫模式下SAS硬盤理論值在300M/s左右，SSD硬盤理論值在600M/s左右。

“MySQL/Oracle數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！