MySQL中怎么優(yōu)化高并發(fā)

本篇文章為大家展示了MySQL中怎么優(yōu)化高并發(fā)，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

一、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的設(shè)計

表的設(shè)計具體注意的問題：

1、數(shù)據(jù)行的長度不要超過 8020 字節(jié)，如果超過這個長度的話在物理頁中這條數(shù)據(jù)會占用兩行從而造成存儲碎片，降低查詢效率。

2、能夠用數(shù)字類型的字段盡量選擇數(shù)字類型而不用字符串類型的（電話號碼），這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

3、對于不可變字符類型 char 和可變字符類型 varchar 都是 8000 字節(jié), char 查詢快，但是耗存儲空間，varchar 查詢相對慢一些但是節(jié)省存儲空間。在設(shè)計字段的時候可以靈活選擇，例如用戶名、密碼等長度變化不大的字段可以選擇 CHAR，對于評論等長度變化大的字段可以選擇 VARCHAR。

4、字段的長度在***限度的滿足可能的需要的前提下，應(yīng)該盡可能的設(shè)得短一些，這樣可以提高查詢的效率，而且在建立索引的時候也可以減少資源的消耗。

二、查詢的優(yōu)化 

保證在實現(xiàn)功能的基礎(chǔ)上，盡量減少對數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù) (可以用緩存保存查詢結(jié)果，減少查詢次數(shù))；通過搜索參數(shù)，盡量減少對表的訪問行數(shù), 最小化結(jié)果集，從而減輕網(wǎng)絡(luò)負擔(dān)；能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應(yīng)速度；在數(shù)據(jù)窗口使用 SQL 時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結(jié)構(gòu)盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符如 SELECT * FROM T1 語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECTCOL1,COL2 FROM T1；在可能的情況下盡量限制盡量結(jié)果集行數(shù)如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1, 因為某些情況下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的。

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

select id from t where num is null

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

select id from t where num=0

2. 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行全表掃描。優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要***的行數(shù), 因此需要搜索該表的所有行。

3. 應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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

4.in 和 not in 也要慎用，因為 IN 會使系統(tǒng)無法使用索引, 而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。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

5. 盡量避免在索引過的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。

見如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’   SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’   SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使 NAME 字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來完成任務(wù)。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。

6.  必要時強制查詢優(yōu)化器使用某個索引，如在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為 SQL 只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

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

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

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

應(yīng)改為:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2  SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

應(yīng)改為:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’  SELECT member_number, first_name, last_name FROM members  WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

應(yīng)改為:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members   WHERE dateofbirth <DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何對列的操作都將導(dǎo)致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

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

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

10.  在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的***個字段作為條件時才能保證系統(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。

11.  很多時候用 exists 是一個好的選擇：

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)  SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(  (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)   SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(   SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

兩者產(chǎn)生相同的結(jié)果，但是后者的效率顯然要高于前者。因為后者不會產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。

如果你想校驗表里是否存在某條紀錄，不要用 count(*) 那樣效率很低，而且浪費服務(wù)器資源。可以用 EXISTS 代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

可以寫成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

經(jīng)常需要寫一個 T_SQL 語句比較一個父結(jié)果集和子結(jié)果集，從而找到是否存在在父結(jié)果集中有而在子結(jié)果集中沒有的記錄，如：

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示 tbl 用別名 a 代替   WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)  SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a   LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL  SELECT hdr_key FROM hdr_tbl   WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

12. 盡量使用表變量來代替臨時表。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）。

13. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

14. 臨時表并不是不可使用，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數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，***使用導(dǎo)出表。

15. 在新建臨時表時，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。

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

17. 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)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

18. 盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

19. 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。

20. 避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類型。例如 float 和 int、char 和 varchar、binary 和 varbinary 是不兼容的（條件判斷時）。數(shù)據(jù)類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進行的優(yōu)化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000

在這條語句中, 如 salary 字段是 money 型的, 則優(yōu)化器很難對其進行優(yōu)化, 因為 60000 是個整型數(shù)。我們應(yīng)當(dāng)在編程時將整型轉(zhuǎn)化成為錢幣型, 而不要等到運行時轉(zhuǎn)化。

21. 充分利用連接條件（條件越多越快），在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在 WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。

例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO  SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

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