mysql數(shù)據(jù)庫有哪些優(yōu)化技巧

小編給大家分享一下mysql數(shù)據(jù)庫有哪些優(yōu)化技巧，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

1.為查詢緩存優(yōu)化你的查詢

大多數(shù)的 MySQL 服務(wù)器都開啟了查詢緩存。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被 MySQL 的數(shù)據(jù)庫引擎處理的。當(dāng)有很多相同的查詢被執(zhí)行了多次的時(shí)候，這些查詢結(jié)果會(huì)被放到一個(gè)緩存中，這樣，后續(xù)的相同的查詢就不用操作表而直接訪問緩存結(jié)果了。
這里最主要的問題是，對(duì)于程序員來說，這個(gè)事情是很容易被忽略的。因?yàn)椋覀兡承┎樵冋Z句會(huì)讓 MySQL 不使用緩存。請(qǐng)看下面的示例:

上面兩條 SQL 語句的差別就是 CURDATE() ，MySQL 的查詢緩存對(duì)這個(gè)函數(shù)不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的諸如此類的 SQL 函數(shù)都不會(huì)開啟查詢緩存，因?yàn)檫@些函數(shù)的返回是會(huì)不定的易變的。所以，你所需要的就是用一個(gè)變量來代替 MySQL 的函數(shù)，從而開啟緩存。

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查詢

使用 EXPLAIN 關(guān)鍵字可以讓你知道 MySQL 是如何處理你的 SQL 語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(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。
挑一個(gè)你的 SELECT 語句(推薦挑選那個(gè)最復(fù)雜的，有多表聯(lián)接的)，把關(guān)鍵字 EXPLAIN 加到前面。你可以使用 phpmyadmin 來做這個(gè)事。然后，你會(huì)看到一張表格。下面的這個(gè)示例中，我們忘記加上了 group_id 索引，并且有表聯(lián)接：

當(dāng)我們?yōu)?group_id 字段加上索引后：

我們可以看到，前一個(gè)結(jié)果顯示搜索了 7883 行，而后一個(gè)只是搜索了兩個(gè)表的 9 和 16 行。查看 rows 列可以讓我們找到潛在的性能問題。

3. 當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用 LIMIT 1 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?nbsp;fetch 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)。
下面的示例，只是為了找一下是否有“中國”的用戶，很明顯，后面的會(huì)比前面的更有效率。(請(qǐng)注意，第一條中是 Select *，第二條是 Select 1)

4. 為搜索字段建索引

索引并不一定就是給主鍵或是唯一的字段。如果在你的表中，有某個(gè)字段你總要會(huì)經(jīng)常用來做搜索，那么，請(qǐng)為其建立索引吧

從上圖你可以看到那個(gè)搜索字串 “last_name LIKE ‘a(chǎn)%’”，一個(gè)是建了索引，一個(gè)是沒有索引，性能差了 4 倍左右。
另外，你應(yīng)該也需要知道什么樣的搜索是不能使用正常的索引的。例如，當(dāng)你需要在一篇大的文章中搜索一個(gè)詞時(shí)，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是沒有意義的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一個(gè)索引(比如說：搜索關(guān)鍵詞或是 Tag 什么的)

5. 在 Join 表的時(shí)候使用相同類型的例

如果你的應(yīng)用程序有很多 JOIN 查詢，你應(yīng)該確認(rèn)兩個(gè)表中 Join 的字段是被建過索引的。這樣，MySQL 內(nèi)部會(huì)啟動(dòng)為你優(yōu)化 Join 的 SQL 語句的機(jī)制。
而且，這些被用來 Join 的字段，應(yīng)該是相同的類型的。例如：如果你要把DECIMAL 字段和一個(gè) INT 字段 Join 在一起，MySQL 就無法使用它們的索引。對(duì)于那些 STRING 類型，還需要有相同的字符集才行。(兩個(gè)表的字符集有可能不一樣)

6. 千萬不要 ORDER BY RAND()

想打亂返回的數(shù)據(jù)行?隨機(jī)挑一個(gè)數(shù)據(jù)?真不知道誰發(fā)明了這種用法，但很多新手很喜歡這樣用。但你確不了解這樣做有多么可怕的性能問題。
如果你真的想把返回的數(shù)據(jù)行打亂了，你有 N 種方法可以達(dá)到這個(gè)目的。這樣使用只讓你的數(shù)據(jù)庫的性能呈指數(shù)級(jí)的下降。這里的問題是：MySQL 會(huì)不得不去執(zhí)行 RAND()函數(shù)(很耗 CPU 時(shí)間)，而且這是為了每一行記錄去記行，然后再對(duì)其排序。就算是你用了 Limit 1 也無濟(jì)于事(因?yàn)橐判?

下面的示例是隨機(jī)挑一條記錄:

7.避免 SELECT *

從數(shù)據(jù)庫里讀出越多的數(shù)據(jù)，那么查詢就會(huì)變得越慢。并且，如果你的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和 WEB 服務(wù)器是兩臺(tái)獨(dú)立的服務(wù)器的話，這還會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)載。所以，你應(yīng)該養(yǎng)成一個(gè)需要什么就取什么的好的習(xí)慣。

8. 永遠(yuǎn)為每張表設(shè)置一個(gè) ID

我們應(yīng)該為數(shù)據(jù)庫里的每張表都設(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。
就算是你 users 表有一個(gè)主鍵叫 “email”的字段，你也別讓它成為主鍵。使用 VARCHAR 類型來當(dāng)主鍵會(huì)使用得性能下降。另外，在你的程序中，你應(yīng)該使用表的 ID 來構(gòu)造你的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
而且，在 MySQL 數(shù)據(jù)引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的性能和設(shè)置變得非常重要，比如，集群，分區(qū)……
在這里，只有一個(gè)情況是例外，那就是“關(guān)聯(lián)表”的“外鍵”，也就是說，這個(gè)表的主鍵，通過若干個(gè)別的表的主鍵構(gòu)成。我們把這個(gè)情況叫做“外鍵”。比如：有一個(gè)“學(xué)生表”有學(xué)生的 ID，有一個(gè)“課程表”有課程 ID，那么，“成績表”就是“關(guān)聯(lián)表”了，其關(guān)聯(lián)了學(xué)生表和課程表，在成績表中，學(xué)生 ID 和課程 ID 叫“外鍵”其共同組成主鍵。

9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 類型是非?？旌途o湊的。在實(shí)際上，其保存的是 TINYINT，但其外表上顯示為字符串。這樣一來，用這個(gè)字段來做一些選項(xiàng)列表變得相當(dāng)?shù)耐昝馈?br/>如果你有一個(gè)字段，比如“性別”，“國家”，“民族”，“狀態(tài)”或“部門”，你知道這些字段的取值是有限而且固定的，那么，你應(yīng)該使用 ENUM而不是 VARCHAR。
MySQL 也有一個(gè)“建議”(見第十條)告訴你怎么去重新組織你的表結(jié)構(gòu)。當(dāng)你有一個(gè) VARCHAR 字段時(shí)，這個(gè)建議會(huì)告訴你把其改成 ENUM 類型。使用PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相關(guān)的建議

10. 從 PROCEDURE ANALYSE() 取得建議

PROCEDURE ANALYSE() 會(huì)讓 MySQL 幫你去分析你的字段和其實(shí)際的數(shù)據(jù)，并會(huì)給你一些有用的建議。只有表中有實(shí)際的數(shù)據(jù)，這些建議才會(huì)變得有用，因?yàn)橐鲆恍┐蟮臎Q定是需要有數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的。
例如，如果你創(chuàng)建了一個(gè) INT 字段作為你的主鍵，然而并沒有太多的數(shù)據(jù)，那么，PROCEDURE ANALYSE()會(huì)建議你把這個(gè)字段的類型改成 MEDIUMINT ?；蚴悄闶褂昧艘粋€(gè) VARCHAR 字段，因?yàn)閿?shù)據(jù)不多，你可能會(huì)得到一個(gè)讓你把它
改成 ENUM 的建議。這些建議，都是可能因?yàn)閿?shù)據(jù)不夠多，所以決策做得就不夠準(zhǔn)。
在 phpmyadmin 里，你可以在查看表時(shí)，點(diǎn)擊 “Propose table structure” 來查看這些建議

一定要注意，這些只是建議，只有當(dāng)你的表里的數(shù)據(jù)越來越多時(shí)，這些建議才會(huì)變得準(zhǔn)確。一定要記住，你才是最終做決定的人

11. 盡可能的使用 NOT NULL

除非你有一個(gè)很特別的原因去使用 NULL 值，你應(yīng)該總是讓你的字段保持NOT NULL。這看起來好像有點(diǎn)爭議，請(qǐng)往下看。
首先，問問你自己“Empty”和“NULL”有多大的區(qū)別(如果是 INT，那就是 0 和 NULL)?如果你覺得它們之間沒有什么區(qū)別，那么你就不要使用 NULL。(你知道嗎?在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是一樣的!)
不要以為 NULL 不需要空間，其需要額外的空間，并且，在你進(jìn)行比較的時(shí)候，你的程序會(huì)更復(fù)雜。 當(dāng)然，這里并不是說你就不能使用 NULL 了，現(xiàn)實(shí)情況是很復(fù)雜的，依然會(huì)有些情況下，你需要使用 NULL 值。

12.Prepared Statements

Prepared Statements 很像存儲(chǔ)過程，是一種運(yùn)行在后臺(tái)的 SQL 語句集合，我們可以從使用 prepared statements 獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題。
Prepared Statements 可以檢查一些你綁定好的變量，這樣可以保護(hù)你的程序不會(huì)受到“SQL 注入式”攻擊。當(dāng)然，你也可以手動(dòng)地檢查你的這些變量，然而，手動(dòng)的檢查容易出問題，而且很經(jīng)常會(huì)被程序員忘了。當(dāng)我們使用一些framework 或是 ORM 的時(shí)候，這樣的問題會(huì)好一些。
性能方面，當(dāng)一個(gè)相同的查詢被使用多次的時(shí)候，這會(huì)為你帶來可觀的性能優(yōu)勢。你可以給這些 Prepared Statements 定義一些參數(shù)，而 MySQL 只會(huì)解析一次。
雖然最新版本的 MySQL 在傳輸 Prepared Statements 是使用二進(jìn)制形式，所以這會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)傳輸非常有效率。
當(dāng)然，也有一些情況下，我們需要避免使用 Prepared Statements，因?yàn)?strong>其不支持查詢緩存。但據(jù)說版本 5.1 后支持了。
在 PHP 中要使用 prepared statements，你可以查看其使用手冊(cè)：mysql擴(kuò)展 或是使用數(shù)據(jù)庫抽象層，如： PDO.

13. 無緩沖的查詢

正常的情況下，當(dāng)你在當(dāng)你在你的腳本中執(zhí)行一個(gè) SQL 語句的時(shí)候，你的程序會(huì)停在那里直到?jīng)]這個(gè) SQL 語句返回，然后你的程序再往下繼續(xù)執(zhí)行。你可以使用無緩沖查詢來改變這個(gè)行為。
mysql_unbuffered_query() 發(fā)送一個(gè) SQL 語句到 MySQL 而并不像mysql_query()一樣去自動(dòng) fethch 和緩存結(jié)果。這會(huì)相當(dāng)節(jié)約很多可觀的內(nèi)存，尤其是那些會(huì)產(chǎn)生大量結(jié)果的查詢語句，并且，你不需要等到所有的結(jié)果都返回，只需要第一行數(shù)據(jù)返回的時(shí)候，你就可以開始馬上開始工作于查詢結(jié)果了。
然而，這會(huì)有一些限制。因?yàn)槟阋窗阉行卸甲x走，或是你要在進(jìn)行下一次的查詢前調(diào)用 mysql_free_result() 清除結(jié)果。而且， mysql_num_rows()或 mysql_data_seek() 將無法使用。所以，是否使用無緩沖的查詢你需要仔細(xì)考慮。

14. 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT

很多程序員都會(huì)創(chuàng)建一個(gè) VARCHAR(15) 字段來存放字符串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形來存放，只需要 4 個(gè)字節(jié)，并且你可以有定長的字段。而且，這會(huì)為你帶來查詢上的優(yōu)勢，尤其是當(dāng)你需要使用這樣的 WHERE 條件：IP between ip1 and ip2。
我們必需要使用 UNSIGNED INT，因?yàn)?IP 地址會(huì)使用整個(gè) 32 位的無符號(hào)整型。
而你的查詢，你可以使用 INET_ATON() 來把一個(gè)字符串 IP 轉(zhuǎn)成一個(gè)整型，并使用 INET_NTOA() 把一個(gè)整形轉(zhuǎn)成一個(gè)字符串 IP。在 PHP 中，也有這樣的函數(shù) ip2long() 和 long2ip()。

15. 固定長度的表會(huì)更快

如果表中的所有字段都是“固定長度”的，整個(gè)表會(huì)被認(rèn)為是 “static”或 “fixed-length”。 例如，表中沒有如下類型的字段： VARCHAR，TEXT。只要你包括了其中一個(gè)這些字段，那么這個(gè)表就不是“固定長度靜態(tài)表”了，這樣，MySQL 引擎會(huì)用另一種方法來處理。
固定長度的表會(huì)提高性能，因?yàn)?MySQL 搜尋得會(huì)更快一些，因?yàn)檫@些固定的長度是很容易計(jì)算下一個(gè)數(shù)據(jù)的偏移量的，所以讀取的自然也會(huì)很快。而如果字段不是定長的，那么，每一次要找下一條的話，需要程序找到主鍵。
并且，固定長度的表也更容易被緩存和重建。不過，唯一的副作用是，固定長度的字段會(huì)浪費(fèi)一些空間，因?yàn)槎ㄩL的字段無論你用不用，他都是要分配那么多的空間。

使用“垂直分割”技術(shù)(見下一條)，你可以分割你的表成為兩個(gè)一個(gè)是定長的，一個(gè)則是不定長的。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一種把數(shù)據(jù)庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的復(fù)雜度和字段的數(shù)目，從而達(dá)到優(yōu)化的目的。(以前，在銀行做過項(xiàng)目，見過一張表有 100 多個(gè)字段，很恐怖)

示例一：在 Users 表中有一個(gè)字段是家庭地址，這個(gè)字段是可選字段，相比起，而且你在數(shù)據(jù)庫操作的時(shí)候除了個(gè)人信息外，你并不需要經(jīng)常讀取或是改寫這個(gè)字段。那么，為什么不把他放到另外一張表中呢? 這樣會(huì)讓你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的時(shí)候，我對(duì)于用戶表來說，只有用戶ID，用戶名，口令，用戶角色等會(huì)被經(jīng)常使用。小一點(diǎn)的表總是會(huì)有好的性
能。

示例二： 你有一個(gè)叫 “l(fā)ast_login” 的字段，它會(huì)在每次用戶登錄時(shí)被更新。但是，每次更新時(shí)會(huì)導(dǎo)致該表的查詢緩存被清空。所以，你可以把這個(gè)字段放到另一個(gè)表中，這樣就不會(huì)影響你對(duì)用戶 ID，用戶名，用戶角色的不停地讀取了，因?yàn)椴樵兙彺鏁?huì)幫你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，這些被分出去的字段所形成的表，你不會(huì)經(jīng)常性地去 Join 他們，不然的話，這樣的性能會(huì)比不分割時(shí)還要差，而且，會(huì)是極數(shù)級(jí)的下降

17.拆分大的 DELETE 或 INSERT 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(huì)鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進(jìn)不來了。
Apache 會(huì)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(duì)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(huì)讓你泊 WEB 服務(wù) Crash，還可能會(huì)讓你的整臺(tái)服務(wù)器馬上掛了。
所以，如果你有一個(gè)大的處理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 條件是一個(gè)好的方法。下面是一個(gè)示例：

18.越小的列會(huì)越快

對(duì)于大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫引擎來說，硬盤操作可能是最重大的瓶頸。所以，把你的數(shù)據(jù)變得緊湊會(huì)對(duì)這種情況非常有幫助，因?yàn)檫@減少了對(duì)硬盤的訪問。
參看 MySQL 的文檔 Storage Requirements 查看所有的數(shù)據(jù)類型。
如果一個(gè)表只會(huì)有幾列罷了(比如說字典表，配置表)，那么，我們就沒有理由使用 INT 來做主鍵，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 會(huì)更經(jīng)濟(jì)一些。如果你不需要記錄時(shí)間，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
當(dāng)然，你也需要留夠足夠的擴(kuò)展空間，不然，你日后來干這個(gè)事，你會(huì)死的很難看，參看 Slashdot 的例子(2009 年 11 月 06 日)，一個(gè)簡單的 ALTER TABLE 語句花了 3 個(gè)多小時(shí)，因?yàn)槔锩嬗幸磺Я偃f條數(shù)據(jù)。

19. 選擇正確的存儲(chǔ)引擎

在 MySQL 中有兩個(gè)存儲(chǔ)引擎 MyISAM 和 InnoDB，每個(gè)引擎都有利有弊?？釟ひ郧拔恼隆禡ySQL: InnoDB 還是 MyISAM?》討論和這個(gè)事情。
MyISAM 適合于一些需要大量查詢的應(yīng)用，但其對(duì)于有大量寫操作并不是很好。甚至你只是需要 update 一個(gè)字段，整個(gè)表都會(huì)被鎖起來，而別的進(jìn)程，就算是讀進(jìn)程都無法操作直到讀操作完成。另外，MyISAM 對(duì)于 SELECT COUNT(*)這類的計(jì)算是超快無比的。
InnoDB 的趨勢會(huì)是一個(gè)非常復(fù)雜的存儲(chǔ)引擎，對(duì)于一些小的應(yīng)用，它會(huì)比MyISAM 還慢。他是它支持“行鎖” ，于是在寫操作比較多的時(shí)候，會(huì)更優(yōu)秀。并且，他還支持更多的高級(jí)應(yīng)用，比如：事務(wù)。

20. 使用一個(gè)對(duì)象關(guān)系映射器 (Object Relational Mapper)

使用 ORM (Object Relational Mapper)，你能夠獲得可靠的性能增漲。一個(gè)ORM 可以做的所有事情，也能被手動(dòng)的編寫出來。但是，這需要一個(gè)高級(jí)專家。
ORM 的最重要的是“Lazy Loading”，也就是說，只有在需要的去取值的時(shí)候才會(huì)去真正的去做。但你也需要小心這種機(jī)制的副作用，因?yàn)檫@很有可能會(huì)因?yàn)橐?chuàng)建很多很多小的查詢反而會(huì)降低性能。
ORM 還可以把你的 SQL 語句打包成一個(gè)事務(wù)，這會(huì)比單獨(dú)執(zhí)行他們快得多得多。
目前，個(gè)人最喜歡的 PHP 的 ORM 是：Doctrine

21. 小心 “ 永久鏈接 ”

“永久鏈接”的目的是用來減少重新創(chuàng)建 MySQL 鏈接的次數(shù)。當(dāng)一個(gè)鏈接被創(chuàng)建了，它會(huì)永遠(yuǎn)處在連接的狀態(tài)，就算是數(shù)據(jù)庫操作已經(jīng)結(jié)束了。而且，自從我們的 Apache 開始重用它的子進(jìn)程后——也就是說，下一次的 HTTP 請(qǐng)求會(huì)重用 Apache 的子進(jìn)程，并重用相同的 MySQL 鏈接。
在理論上來說，這聽起來非常的不錯(cuò)。但是從個(gè)人經(jīng)驗(yàn)(也是大多數(shù)人的)上來說，這個(gè)功能制造出來的麻煩事更多。因?yàn)椋阒挥杏邢薜逆溄訑?shù)，內(nèi)存問題，文件句柄數(shù)，等等。
而且，Apache 運(yùn)行在極端并行的環(huán)境中，會(huì)創(chuàng)建很多很多的了進(jìn)程。這就是為什么這種“永久鏈接”的機(jī)制工作地不好的原因。在你決定要使用“永久鏈接”之前，你需要好好地考慮一下你的整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)

22.sql優(yōu)化之索引優(yōu)化

1.獨(dú)立的列

在進(jìn)行查詢時(shí)，索引列不能是表達(dá)式的一部分，也不能是函數(shù)的參數(shù)，否則無法使用索引。
例如下面的查詢不能使用 actor_id 列的索引：

#這是錯(cuò)誤的SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

優(yōu)化方式：可以將表達(dá)式、函數(shù)操作移動(dòng)到等號(hào)右側(cè)。如下：

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id  = 5 - 1;

2.多列索引

在需要使用多個(gè)列作為條件進(jìn)行查詢時(shí)，使用多列索引比使用多個(gè)單列索引性能更好。
例如下面的語句中，最好把actor_id 和 film_id 設(shè)置為多列索引。猿輔導(dǎo)有道題，詳見鏈接，可以讓理解更深刻。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actorWHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

3.索引列的順序

讓選擇性最強(qiáng)的索引列放在前面。
索引的選擇性是指：不重復(fù)的索引值和記錄總數(shù)的比值。最大值為 1，此時(shí)每個(gè)記錄都有唯一的索引與其對(duì)應(yīng)。選擇性越高，每個(gè)記錄的區(qū)分度越高，查詢效率也越高。

例如下面顯示的結(jié)果中 customer_id 的選擇性比 staff_id 更高，因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;

#結(jié)果如下
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049

4.前綴索引

對(duì)于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 類型的列，必須使用前綴索引，只索引開始的部分字符。

前綴長度的選取需要根據(jù)索引選擇性來確定。

5.覆蓋索引

索引包含所有需要查詢的字段的值。具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1.索引通常遠(yuǎn)小于數(shù)據(jù)行的大小，只讀取索引能大大減少數(shù)據(jù)訪問量。
2.一些存儲(chǔ)引擎（例如 MyISAM）在內(nèi)存中只緩存索引，而數(shù)據(jù)依賴于操作系統(tǒng)來緩存。因此，只訪問索引可以不使用系統(tǒng)調(diào)用（通常比較費(fèi)時(shí)）。
3.對(duì)于 InnoDB 引擎，若輔助索引能夠覆蓋查詢，則無需訪問主索引。

6.優(yōu)先使用索引，避免全表掃描

mysql在使用like進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候把%放后面，避免開頭模糊查詢
因?yàn)閙ysql在使用like查詢的時(shí)候只有使用后面的%時(shí)，才會(huì)使用到索引。

如：’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都沒有用到索引；而 ‘ptd_%’ 使用了索引。

#進(jìn)行全表查詢，沒有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%';
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_';

#有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';

再比如：經(jīng)常用到的查詢數(shù)據(jù)庫中姓張的所有人：

SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '張%';

7.盡量避免使用in 和not in，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描。

比如：

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

優(yōu)化方式：如果是連續(xù)數(shù)值，可以用between代替。如下：

SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

如果是子查詢，可以用exists代替。如下：

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

8.盡量避免使用or，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描

如：

SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3

優(yōu)化方式：可以用union代替or。如下：

SELECT * FROM t WHERE id = 1UNIONSELECT * FROM t WHERE id = 3

9.盡量避免進(jìn)行null值的判斷，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

優(yōu)化方式：可以給字段添加默認(rèn)值0，對(duì)0值進(jìn)行判斷。如下：

SELECT * FROM t WHERE score = 0

10.盡量避免在where條件中等號(hào)的左側(cè)進(jìn)行表達(dá)式、函數(shù)操作，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫引擎放棄索引進(jìn)行全表掃描

同第1個(gè)，單獨(dú)的列；

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

優(yōu)化方式：可以將表達(dá)式、函數(shù)操作移動(dòng)到等號(hào)右側(cè)。如下：

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

11.當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí)，避免使用where 1=1的條件。通常為了方便拼裝查詢條件，我們會(huì)默認(rèn)使用該條件，數(shù)據(jù)庫引擎會(huì)放棄索引進(jìn)行全表掃描

SELECT * FROM t WHERE 1=1

優(yōu)化方式：用代碼拼裝sql時(shí)進(jìn)行判斷，沒where加where，有where加and。
索引的好處：建立索引后，查詢時(shí)不會(huì)掃描全表，而會(huì)查詢索引表鎖定結(jié)果。
索引的缺點(diǎn)：在數(shù)據(jù)庫進(jìn)行DML操作的時(shí)候，除了維護(hù)數(shù)據(jù)表之外，還需要維護(hù)索引表，運(yùn)維成本增加。
應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)量比較大，查詢字段較多的情況。

索引規(guī)則：

1.選用選擇性高的字段作為索引，一般unique的選擇性最高；
2.復(fù)合索引：選擇性越高的排在越前面。（左前綴原則）；
3.如果查詢條件中兩個(gè)條件都是選擇性高的，最好都建索引；

23.SQL優(yōu)化之查詢優(yōu)化

1.使用Explain進(jìn)行分析

Explain 用來分析 SELECT 查詢語句，開發(fā)人員可以通過分析 Explain 結(jié)果來優(yōu)化查詢語句。

比較重要的字段有：

select_type : 查詢類型，有簡單查詢、聯(lián)合查詢、子查詢等；
key : 使用的索引；
rows : 掃描的行數(shù)；

2.優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問

1.減少請(qǐng)求的數(shù)據(jù)量

只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 語句。
只返回必要的行：使用 LIMIT 語句來限制返回的數(shù)據(jù)。
緩存重復(fù)查詢的數(shù)據(jù)：使用緩存可以避免在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，特別在要查詢的數(shù)據(jù)經(jīng)常被重復(fù)查詢時(shí)，緩存帶來的查詢性能提升將會(huì)是非常明顯的。

2.減少服務(wù)器端掃描的行數(shù)

最有效的方式是使用索引來覆蓋查詢。

3.重構(gòu)查詢方式

1.切分大查詢

一個(gè)大查詢?nèi)绻淮涡詧?zhí)行的話，可能一次鎖住很多數(shù)據(jù)、占滿整個(gè)事務(wù)日志、耗盡系統(tǒng)資源、阻塞很多小的但重要的查詢。

2.分解大連接查詢

將一個(gè)大連接查詢分解成對(duì)每一個(gè)表進(jìn)行一次單表查詢，然后在應(yīng)用程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這樣做的好處有：

讓緩存更高效：對(duì)于連接查詢，如果其中一個(gè)表發(fā)生變化，那么整個(gè)查詢緩存就無法使用。而分解后的多個(gè)查詢，即使其中一個(gè)表發(fā)生變化，對(duì)其它表的查詢緩存依然可以使用。
分解成多個(gè)單表查詢，這些單表查詢的緩存結(jié)果更可能被其它查詢使用到，從而減少冗余記錄的查詢。
減少鎖競爭；
在應(yīng)用層進(jìn)行連接，可以更容易對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行拆分，從而更容易做到高性能和可伸縮。
查詢本身效率也可能會(huì)有所提升。例如下面的例子中，使用 IN() 代替連接查詢，可以讓 MySQL 按照 ID 順序進(jìn)行查詢，這可能比隨機(jī)的連接要更高效。

SELECT * FROM tab
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';

SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);

24.分析查詢語句

通過對(duì)查詢語句的分析，可以了解查詢語句執(zhí)行的情況，找出查詢語句執(zhí)行的瓶頸，從而優(yōu)化查詢語句。mysql中提供了EXPLAIN語句和DESCRIBE語句，用來分析查詢語句。
EXPLAIN語句的基本語法如下：
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED關(guān)鍵字,EXPLAIN語句將產(chǎn)生附加信息。select_options是select語句的查詢選項(xiàng)，包括from where子句等等。
執(zhí)行該語句，可以分析EXPLAIN后面的select語句的執(zhí)行情況，并且能夠分析出所查詢的表的一些特征。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user;
查詢結(jié)果進(jìn)行解釋說明：
a、id：select識(shí)別符，這是select的查詢序列號(hào)。
b、select_type：標(biāo)識(shí)select語句的類型。
它可以是以下幾種取值：
b1、SIMPLE（simple）表示簡單查詢，其中不包括連接查詢和子查詢。
b2、PRIMARY（primary）表示主查詢，或者是最外層的查詢語句。
b3、UNION（union）表示連接查詢的第2個(gè)或者后面的查詢語句。
b4、DEPENDENT UNION（dependent union）連接查詢中的第2個(gè)或者后面的select語句。取決于外面的查詢。
b5、UNION RESULT（union result）連接查詢的結(jié)果。
b6、SUBQUERY（subquery）子查詢的第1個(gè)select語句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）子查詢的第1個(gè)select,取決于外面的查詢。
b8、DERIVED（derived）導(dǎo)出表的SELECT(FROM子句的子查詢)。
c、table：表示查詢的表。
d、type：表示表的連接類型。
下面按照從最佳類型到最差類型的順序給出各種連接類型。
d1、system，該表是僅有一行的系統(tǒng)表。這是const連接類型的一個(gè)特例。
d2、const，數(shù)據(jù)表最多只有一個(gè)匹配行，它將在查詢開始時(shí)被讀取，并在余下的查詢優(yōu)化中作為常量對(duì)待。const表查詢速度很快，因?yàn)樗鼈冎蛔x一次。const用于使用常數(shù)值比較primary key或者unique索引的所有部分的場合。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref，對(duì)于每個(gè)來自前面的表的行組合，從該表中讀取一行。當(dāng)一個(gè)索引的所有部分都在查詢中使用并且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY時(shí)候，即可使用這種類型。eq_ref可以用于使用“=”操作符比較帶索引的列。比較值可以為常量或者一個(gè)在該表前面所讀取的表的列的表達(dá)式。
例如：EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref對(duì)于來自前面的表的任意行組合，將從該表中讀取所有匹配的行。這種類型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情況，或者查詢中使用了索引列的左子集，即索引中左邊的部分組合。ref可以用于使用=或者<=>操作符的帶索引的列。
d5、ref_or_null，該連接類型如果ref，但是如果添加了mysql可以專門搜索包含null值的行，在解決子查詢中經(jīng)常使用該連接類型的優(yōu)化。
d6、index_merge，該連接類型表示使用了索引合并優(yōu)化方法。在這種情況下，key列包含了使用的索引的清單，key_len包含了使用的索引的最長的關(guān)鍵元素。
d7、unique_subquery，該類型替換了下面形式的in子查詢的ref。是一個(gè)索引查詢函數(shù)，可以完全替代子查詢，效率更高。
d8、index_subquery，該連接類型類似于unique_subquery，可以替換in子查詢，但是只適合下列形式的子查詢中非唯一索引。
d9、range，只檢索給定范圍的行，使用一個(gè)索引來選擇行。key列顯示使用了那個(gè)索引。key_len包含所使用索引的最長關(guān)鍵元素。當(dāng)使用=，<>,>,>=,<,<=,is null,<=>，between或者in操作符，用常量比較關(guān)鍵字列時(shí)，類型為range。
d10、index,該連接類型與all相同，除了只掃描索引樹。著通常比all快，引文索引問價(jià)通常比數(shù)據(jù)文件小。
d11、all，對(duì)于前面的表的任意行組合，進(jìn)行完整的表掃描。如果表是第一個(gè)沒有標(biāo)記const的表，這樣不好，并且在其他情況下很差。通?？梢栽黾痈嗟乃饕齺肀苊馐褂胊ll連接。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那個(gè)索引在該表中找到行。如果該列是null，則沒有相關(guān)的索引。在這種情況下，可以通過檢查where子句看它是否引起某些列或者適合索引的列來提高查詢性能。如果是這樣，可以創(chuàng)建適合的索引來提高查詢的性能。
f、key：表示查詢實(shí)際使用到的索引，如果沒有選擇索引，該列的值是null，要想強(qiáng)制mysql使用或者忽視possible_key列中的索引，在查詢中使用force index、use index或者ignore index。
g、key_len：表示mysql選擇索引字段按照字節(jié)計(jì)算的長度，如果健是null，則長度為null。注意通過key_len值可以確定mysql將實(shí)際使用一個(gè)多列索引中的幾個(gè)字段。
h、ref:表示使用那個(gè)列或者常數(shù)或者索引一起來查詢記錄。
i、rows:顯示mysql在表中進(jìn)行查詢必須檢查的行數(shù)。
j、Extra:該列mysql在處理查詢時(shí)的詳細(xì)信息。

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