mysql數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方式匯總

這篇文章主要講解了“mysql數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方式匯總”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“mysql數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化方式匯總”吧！

數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化

sql語(yǔ)句優(yōu)化

索引優(yōu)化

加緩存

讀寫(xiě)分離

分區(qū)

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（垂直切分）

水平切分 www.walekan.com/kj/kjpp/1459

MyISAM和InnoDB的區(qū)別：

1. InnoDB支持事務(wù)，MyISAM不支持，對(duì)于InnoDB每一條SQL語(yǔ)言都默認(rèn)封裝成事務(wù)，自動(dòng)提交，這樣會(huì)影響速度，所以最好把多條SQL語(yǔ)言放在begin和commit之間，組成一個(gè)事務(wù)；

2. InnoDB支持外鍵，而MyISAM不支持。對(duì)一個(gè)包含外鍵的InnoDB表轉(zhuǎn)為MYISAM會(huì)失??；

3. InnoDB不保存表的具體行數(shù)，執(zhí)行select count(*) from table時(shí)需要全表掃描。而MyISAM用一個(gè)變量保存了整個(gè)表的行數(shù)，執(zhí)行上述語(yǔ)句時(shí)只需要讀出該變量即可，速度很快；

4. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查詢效率上MyISAM要高；

5. 鎖機(jī)制不同: InnoDB 為行級(jí)鎖，myisam 為表級(jí)鎖。

注意：當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法確定，所找的行時(shí)，也會(huì)變?yōu)殒i定整個(gè)表。

如： update table set num = 10 where username like “%test%”;

一，SQL語(yǔ)句性能優(yōu)化

1， 對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)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(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，創(chuàng)建表時(shí)NULL是默認(rèn)值，但大多數(shù)時(shí)候應(yīng)該使用NOT NULL，或者使用一個(gè)特殊的值，如0，-1作為默 認(rèn)值。

3，應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有對(duì)以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時(shí)候的LIKE。

4，應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件， 否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描， 可以 使用UNION合并查詢： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5，in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，對(duì)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

6，下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：select id from t where name like ‘%abc%’ 或者select id from t where name like ‘%abc’若要提高效率，可以考慮全文檢索。而select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’ 才用到索引

7， 如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。

8，應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作

9,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(yǔ)句替換： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

10,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(huì)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(guò)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。

11,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(chǔ)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(huì)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。

12，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(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。

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

14，最好不要使用”“返回所有： 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。

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

16，使用表的別名(Alias)：當(dāng)在SQL語(yǔ)句中連接多個(gè)表時(shí),請(qǐng)使用表的別名并把別名前綴于每個(gè)Column上.這樣一來(lái),就可以減少解析的時(shí)間并減少那些由Column歧義引起的語(yǔ)法錯(cuò)誤。

17，使用“臨時(shí)表”暫存中間結(jié)果

簡(jiǎn)化SQL語(yǔ)句的重要方法就是采用臨時(shí)表暫存中間結(jié)果，但是，臨時(shí)表的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，將臨時(shí)結(jié)果暫存在臨時(shí)表，后面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執(zhí)行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了并發(fā)性能。

18，一些SQL查詢語(yǔ)句應(yīng)加上nolock，讀、寫(xiě)是會(huì)相互阻塞的，為了提高并發(fā)性能，對(duì)于一些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時(shí)候可以允許寫(xiě)，但缺點(diǎn)是可能讀到未提交的臟數(shù)據(jù)。使用 nolock有3條原則。查詢的結(jié)果用于“插、刪、改”的不能加nolock ！查詢的表屬于頻繁發(fā)生頁(yè)分裂的，慎用nolock ！使用臨時(shí)表一樣可以保存“數(shù)據(jù)前影”，起到類似Oracle的undo表空間的功能，能采用臨時(shí)表提高并發(fā)性能的，不要用nolock 。

19，常見(jiàn)的簡(jiǎn)化規(guī)則如下：不要有超過(guò)5個(gè)以上的表連接（JOIN），考慮使用臨時(shí)表或表變量存放中間結(jié)果。少用子查詢，視圖嵌套不要過(guò)深,一般視圖嵌套不要超過(guò)2個(gè)為宜。

20，將需要查詢的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢的時(shí)候再Select。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。

21，用OR的字句可以分解成多個(gè)查詢，并且通過(guò)UNION 連接多個(gè)查詢。他們的速度只同是否使用索引有關(guān),如果查詢需要用到聯(lián)合索引，用UNION all執(zhí)行的效率更高.多個(gè)OR的字句沒(méi)有用到索引，改寫(xiě)成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題是否用到索引。

22，在IN后面值的列表中，將出現(xiàn)最頻繁的值放在最前面，出現(xiàn)得最少的放在最后面，減少判斷的次數(shù)。

23，盡量將數(shù)據(jù)的處理工作放在服務(wù)器上，減少網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)銷，如使用存儲(chǔ)過(guò)程。存儲(chǔ)過(guò)程是編譯好、優(yōu)化過(guò)、并且被組織到一個(gè)執(zhí)行規(guī)劃里、且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的SQL語(yǔ)句，是控制流語(yǔ)言的集合，速度當(dāng)然快。反復(fù)執(zhí)行的動(dòng)態(tài)SQL,可以使用臨時(shí)存儲(chǔ)過(guò)程，該過(guò)程（臨時(shí)表）被放在Tempdb中。

24，當(dāng)服務(wù)器的內(nèi)存夠多時(shí)，配制線程數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，這樣能發(fā)揮最大的效率；否則使用 配制線程數(shù)量<最大連接數(shù)啟用SQL SERVER的線程池來(lái)解決,如果還是數(shù)量 = 最大連接數(shù)+5，嚴(yán)重的損害服務(wù)器的性能。

25，查詢的關(guān)聯(lián)同寫(xiě)的順序

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ （A = B ,B = ‘號(hào)碼’）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where a.personMemberID = b.referenceid and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ and b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ （A = B ,B = ‘號(hào)碼’， A = ‘號(hào)碼’）

select a.personMemberID, * from chineseresume a,personmember b where b.referenceid = ‘JCNPRH39681’ and a.personMemberID = ‘JCNPRH39681’ （B = ‘號(hào)碼’， A = ‘號(hào)碼’）

26，盡量使用exists代替select count(1)來(lái)判斷是否存在記錄，count函數(shù)只有在統(tǒng)計(jì)表中所有行數(shù)時(shí)使用，而且count(1)比count(*)更有效率。

27，盡量使用“>=”，不要使用“>”。

28，索引的使用規(guī)范：索引的創(chuàng)建要與應(yīng)用結(jié)合考慮，建議大的OLTP表不要超過(guò)6個(gè)索引；盡可能的使用索引字段作為查詢條件，尤其是聚簇索引，必要時(shí)可以通過(guò)index index_name來(lái)強(qiáng)制指定索引；避免對(duì)大表查詢時(shí)進(jìn)行table scan，必要時(shí)考慮新建索引；在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是聯(lián)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(huì)被使用；要注意索引的維護(hù)，周期性重建索引，重新編譯存儲(chǔ)過(guò)程。

29，下列SQL條件語(yǔ)句中的列都建有恰當(dāng)?shù)乃饕?，但?zhí)行速度卻非常慢：

SELECT * FROM record WHERE substrINg(card_no,1,4)=’5378’ (13秒)

SELECT * FROM record WHERE amount/30< 1000 （11秒）

SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201’ （10秒）

分析：

WHERE子句中對(duì)列的任何操作結(jié)果都是在SQL運(yùn)行時(shí)逐列計(jì)算得到的，因此它不得不進(jìn)行表搜索，而沒(méi)有使用該列上面的索引；如果這些結(jié)果在查詢編譯時(shí)就能得到，那么就可以被SQL優(yōu)化器優(yōu)化，使用索引，避免表搜索，因此將SQL重寫(xiě)成下面這樣：

SELECT * FROM record WHERE card_no like ‘5378%’ （< 1秒）

SELECT * FROM record WHERE amount< 1000*30 （< 1秒）

SELECT * FROM record WHERE date= ‘1999/12/01’ （< 1秒）

30，當(dāng)有一批處理的插入或更新時(shí)，用批量插入或批量更新，絕不會(huì)一條條記錄的去更新!

31，在所有的存儲(chǔ)過(guò)程中，能夠用SQL語(yǔ)句的，我絕不會(huì)用循環(huán)去實(shí)現(xiàn)!

(例如：列出上個(gè)月的每一天，我會(huì)用connect by去遞歸查詢一下，絕不會(huì)去用循環(huán)從上個(gè)月第一天到最后一天)

32，選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)：

oracle 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，F(xiàn)ROM子句中寫(xiě)在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個(gè)表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有3個(gè)以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表, 交叉表是指那個(gè)被其他表所引用的表.

33，提高GROUP BY語(yǔ)句的效率, 可以通過(guò)將不需要的記錄在GROUP BY 之前過(guò)濾掉.下面兩個(gè)查詢返回相同結(jié)果，但第二個(gè)明顯就快了許多.

低效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

GROUP BY JOB

HAVING JOB =’PRESIDENT’

OR JOB =’MANAGER’

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL)

FROM EMP

WHERE JOB =’PRESIDENT’

OR JOB =’MANAGER’

GROUP BY JOB

34，sql語(yǔ)句用大寫(xiě)，因?yàn)閛racle 總是先解析sql語(yǔ)句，把小寫(xiě)的字母轉(zhuǎn)換成大寫(xiě)的再執(zhí)行。

35，別名的使用，別名是大型數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用技巧，就是表名、列名在查詢中以一個(gè)字母為別名，查詢速度要比建連接表快1.5倍。

36，避免死鎖，在你的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器中訪問(wèn)同一個(gè)表時(shí)總是以相同的順序;事務(wù)應(yīng)經(jīng)可能地縮短，在一個(gè)事務(wù)中應(yīng)盡可能減少涉及到的數(shù)據(jù)量;永遠(yuǎn)不要在事務(wù)中等待用戶輸入。

37，避免使用臨時(shí)表，除非卻有需要，否則應(yīng)盡量避免使用臨時(shí)表，相反，可以使用表變量代替;大多數(shù)時(shí)候(99%)，表變量駐扎在內(nèi)存中，因此速度比臨時(shí)表更快，臨時(shí)表駐扎在TempDb數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此臨時(shí)表上的操作需要跨數(shù)據(jù)庫(kù)通信，速度自然慢。

38，最好不要使用觸發(fā)器，觸發(fā)一個(gè)觸發(fā)器，執(zhí)行一個(gè)觸發(fā)器事件本身就是一個(gè)耗費(fèi)資源的過(guò)程;如果能夠使用約束實(shí)現(xiàn)的，盡量不要使用觸發(fā)器;不要為不同的觸發(fā)事件(Insert，Update和Delete)使用相同的觸發(fā)器;不要在觸發(fā)器中使用事務(wù)型代碼。

39，索引創(chuàng)建規(guī)則：

表的主鍵、外鍵必須有索引；

數(shù)據(jù)量超過(guò)300的表應(yīng)該有索引；

經(jīng)常與其他表進(jìn)行連接的表，在連接字段上應(yīng)該建立索引；

經(jīng)常出現(xiàn)在Where子句中的字段，特別是大表的字段，應(yīng)該建立索引；

索引應(yīng)該建在選擇性高的字段上；

索引應(yīng)該建在小字段上，對(duì)于大的文本字段甚至超長(zhǎng)字段，不要建索引；

復(fù)合索引的建立需要進(jìn)行仔細(xì)分析，盡量考慮用單字段索引代替；

正確選擇復(fù)合索引中的主列字段，一般是選擇性較好的字段；

復(fù)合索引的幾個(gè)字段是否經(jīng)常同時(shí)以AND方式出現(xiàn)在Where子句中？單字段查詢是否極少甚至沒(méi)有？如果是，則可以建立復(fù)合索引；否則考慮單字段索引；

如果復(fù)合索引中包含的字段經(jīng)常單獨(dú)出現(xiàn)在Where子句中，則分解為多個(gè)單字段索引；

如果復(fù)合索引所包含的字段超過(guò)3個(gè)，那么仔細(xì)考慮其必要性，考慮減少?gòu)?fù)合的字段；

如果既有單字段索引，又有這幾個(gè)字段上的復(fù)合索引，一般可以刪除復(fù)合索引；

頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的表，不要建立太多的索引；

刪除無(wú)用的索引，避免對(duì)執(zhí)行計(jì)劃造成負(fù)面影響；

表上建立的每個(gè)索引都會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷，索引對(duì)于插入、刪除、更新操作也會(huì)增加處理上的開(kāi)銷。另外，過(guò)多的復(fù)合索引，在有單字段索引的情況下，一般都是沒(méi)有存在價(jià)值的；相反，還會(huì)降低數(shù)據(jù)增加刪除時(shí)的性能，特別是對(duì)頻繁更新的表來(lái)說(shuō)，負(fù)面影響更大。

盡量不要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中某個(gè)含有大量重復(fù)的值的字段建立索引。

40，mysql查詢優(yōu)化總結(jié)：使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢，使用執(zhí)行計(jì)劃去判斷查詢是否正常運(yùn)行，總是去測(cè)試你的查詢看看是否他們運(yùn)行在最佳狀態(tài)下。久而久之性能總會(huì)變化，避免在整個(gè)表上使用count(*),它可能鎖住整張表，使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存

，在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂肎ROUP BY而不是DISTINCT，在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列，保持索引簡(jiǎn)單,不在多個(gè)索引中包含同一個(gè)列，有時(shí)候MySQL會(huì)使用錯(cuò)誤的索引,對(duì)于這種情況使用USE INDEX，檢查使用SQL_MODE=STRICT的問(wèn)題，對(duì)于記錄數(shù)小于5的索引字段，在UNION的時(shí)候使用LIMIT不是是用OR。

為了 避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去實(shí)現(xiàn)，不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M，N實(shí)際上可以減緩查詢?cè)谀承┣闆r下，有節(jié)制地使用，在WHERE子句中使用UNION代替子查詢，在重新啟動(dòng)的MySQL，記得來(lái)溫暖你的數(shù)據(jù)庫(kù)，以確保您的數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快，考慮持久連接，而不是多個(gè)連接，以減少開(kāi)銷，基準(zhǔn)查詢，包括使用服務(wù)器上的負(fù)載，有時(shí)一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢可以影響其他查詢，當(dāng)負(fù)載增加您的服務(wù)器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有問(wèn)題的查詢，在開(kāi)發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中 測(cè)試的所有可疑的查詢。

41，MySQL 備份過(guò)程:

從二級(jí)復(fù)制服務(wù)器上進(jìn)行備份。在進(jìn)行備份期間停止復(fù)制，以避免在數(shù)據(jù)依賴和外鍵約束上出現(xiàn)不一致。徹底停止MySQL，從數(shù)據(jù)庫(kù)文件進(jìn)行備份。

如果使用 MySQL dump進(jìn)行備份，請(qǐng)同時(shí)備份二進(jìn)制日志文件 – 確保復(fù)制沒(méi)有中斷。不要信任LVM 快照，這很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致，將來(lái)會(huì)給你帶來(lái)麻煩。為了更容易進(jìn)行單表恢復(fù)，以表為單位導(dǎo)出數(shù)據(jù) – 如果數(shù)據(jù)是與其他表隔離的。

當(dāng)使用mysqldump時(shí)請(qǐng)使用 –opt。在備份之前檢查和優(yōu)化表。為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用外鍵約束。

為了更快的進(jìn)行導(dǎo)入，在導(dǎo)入時(shí)臨時(shí)禁用唯一性檢測(cè)。在每一次備份后計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)，表以及索引的尺寸，以便更夠監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)尺寸的增長(zhǎng)。

通過(guò)自動(dòng)調(diào)度腳本監(jiān)控復(fù)制實(shí)例的錯(cuò)誤和延遲。定期執(zhí)行備份。

42，查詢緩沖并不自動(dòng)處理空格，因此，在寫(xiě)SQL語(yǔ)句時(shí)，應(yīng)盡量減少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格(因?yàn)椋樵兙彌_并不自動(dòng)截取首尾空格)。

43，member用mid做標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分表方便查詢么？一般的業(yè)務(wù)需求中基本上都是以u(píng)sername為查詢依據(jù)，正常應(yīng)當(dāng)是username做hash取模來(lái)分表吧。分表的話 mysql 的partition功能就是干這個(gè)的，對(duì)代碼是透明的；

在代碼層面去實(shí)現(xiàn)貌似是不合理的。

44，我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫(kù)里的每張表都設(shè)置一個(gè)ID做為其主鍵，而且最好的是一個(gè)INT型的（推薦使用UNSIGNED），并設(shè)置上自動(dòng)增加的AUTO_INCREMENT標(biāo)志。

45，在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。

無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

46，MySQL查詢可以啟用高速查詢緩存。這是提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能的有效Mysql優(yōu)化方法之一。當(dāng)同一個(gè)查詢被執(zhí)行多次時(shí)，從緩存中提取數(shù)據(jù)和直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中返回?cái)?shù)據(jù)快很多。

47，EXPLAIN SELECT 查詢用來(lái)跟蹤查看效果

使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道MySQL是如何處理你的SQL語(yǔ)句的。這可以幫你分析你的查詢語(yǔ)句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN 的查詢結(jié)果還會(huì)告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的……等等，等等。

48，當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用 LIMIT 1

當(dāng)你查詢表的有些時(shí)候，你已經(jīng)知道結(jié)果只會(huì)有一條結(jié)果，但因?yàn)槟憧赡苄枰etch游標(biāo)，或是你也許會(huì)去檢查返回的記錄數(shù)。在這種情況下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索，而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)。

49,選擇表合適存儲(chǔ)引擎：

myisam: 應(yīng)用時(shí)以讀和插入操作為主，只有少量的更新和刪除，并且對(duì)事務(wù)的完整性，并發(fā)性要求不是很高的。

Innodb： 事務(wù)處理，以及并發(fā)條件下要求數(shù)據(jù)的一致性。除了插入和查詢外，包括很多的更新和刪除。（Innodb有效地降低刪除和更新導(dǎo)致的鎖定）。對(duì)于支持事務(wù)的InnoDB類型的表來(lái)說(shuō)，影響速度的主要原因是AUTOCOMMIT默認(rèn)設(shè)置是打開(kāi)的，而且程序沒(méi)有顯式調(diào)用BEGIN 開(kāi)始事務(wù)，導(dǎo)致每插入一條都自動(dòng)提交，嚴(yán)重影響了速度?？梢栽趫?zhí)行sql前調(diào)用begin，多條sql形成一個(gè)事物（即使autocommit打開(kāi)也可以），將大大提高性能。

50,優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型,選擇合適的數(shù)據(jù)類型：

原則：更小通常更好，簡(jiǎn)單就好，所有字段都得有默認(rèn)值,盡量避免null。

例如：數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)時(shí)候更小的占磁盤(pán)空間盡可能使用更小的整數(shù)類型.(mediumint就比int更合適)

比如時(shí)間字段：datetime和timestamp, datetime占用8個(gè)字節(jié)，而timestamp占用4個(gè)字節(jié)，只用了一半，而timestamp表示的范圍是1970—2037適合做更新時(shí)間

MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說(shuō)來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)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(kù)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(lái)定義整型字段。

應(yīng)該盡量把字段設(shè)置為NOT NULL，這樣在將來(lái)執(zhí)行查詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)不用去比較NULL值。

對(duì)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(lái)處理，

而數(shù)值型數(shù)據(jù)被處理起來(lái)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(kù)的性能。

51， 字符串?dāng)?shù)據(jù)類型：char，varchar，text選擇區(qū)別

52，任何對(duì)列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫(kù)函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等等，查詢時(shí)要盡可能將操作移至等號(hào)右邊。

二、索引優(yōu)化

1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)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(duì)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可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)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，否則引擎將放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用or 來(lái)連接條件，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=10 or num=20可以這樣查詢：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：select id from t where num in(1,2,3) 對(duì)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

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：select id from t where name like ‘李%’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(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)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(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)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

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)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(duì)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(kāi)頭的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’

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(wú)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(huì)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(xiě)一些沒(méi)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(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13.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(yǔ)句替換：

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

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15.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(huì)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(guò)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。

16.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(chǔ)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(huì)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。

17.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(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

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

19.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。

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

21.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。

22.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В?，?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(duì)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(chǔ)過(guò)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(zhǎng)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(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫(xiě)。

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(lái)解決問(wèn)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(duì)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(kāi)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(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)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(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

三、 加緩存

緩存之所以有效，主要是因?yàn)槌绦蜻\(yùn)行時(shí)對(duì)內(nèi)存或者外存的訪問(wèn)呈現(xiàn)局部性特征，局部性特征為空間局部性和時(shí)間局部性兩方面。時(shí)間局部性是指剛剛訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)近期可能再次被訪問(wèn)，空間局部性是指，某個(gè)位置被訪問(wèn)后，其相鄰的位置的數(shù)據(jù)很可能被訪問(wèn)到。而MySQL的緩存機(jī)制就是把剛剛訪問(wèn)的數(shù)據(jù)（時(shí)間局部性）以及未來(lái)即將訪問(wèn)到的數(shù)據(jù)（空間局部性）保存到緩存中，甚至是高速緩存中。從而提高I/O效率。

按照緩存讀寫(xiě)功能的不同，MySQL將緩存分為Buffer緩存和Cache緩存。

Buffer緩存。由于硬盤(pán)的寫(xiě)入速度過(guò)慢，或者頻繁的I/O，對(duì)于硬盤(pán)來(lái)說(shuō)是極大的效率浪費(fèi)。那么可以等到緩存中儲(chǔ)存一定量的數(shù)據(jù)之后，一次性的寫(xiě)入到硬盤(pán)中。Buffer 緩存主要用于寫(xiě)數(shù)據(jù)，提升I/O性能。

Cache 緩存。 Cache 緩存一般是一些訪問(wèn)頻繁但是變更較少的數(shù)據(jù)，如果Cache緩存已經(jīng)存儲(chǔ)滿，則啟用LRU算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰。淘汰掉最遠(yuǎn)未使用的數(shù)據(jù)，從而開(kāi)辟新的存儲(chǔ)空間。不過(guò)對(duì)于特大型的網(wǎng)站，依靠這種策略很難緩解高頻率的讀請(qǐng)求，一般會(huì)把訪問(wèn)非常頻繁的數(shù)據(jù)靜態(tài)化，直接由nginx返還給用戶。程序和數(shù)據(jù)庫(kù)I/O設(shè)備交互的越少，則效率越高。

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