簡介

在本文中,主要寫一下自己所查閱和理解的mysql優化方案.

我的理解是數據庫的優化對于我們'非專業'人員,mysql的優化也沒那么復雜了,真的要玩轉mysql的話,肯定得需要很多年的經驗了.

參考鏈接:

優化方案

1.搜索引擎的優化

mysql搜索引擎用的比較多的有以下三中

InnoDB

MEMORY

MyISAM

InnoDB的適用情況:InnoDB有處理事務的功能,對于需要處理大量事務的數據庫,InnoDB是比較合適的.

MEMORY的適用情況:一個字快!MEMORY是要把數據直接干到內存中,處理速度很快,但是,當服務器重啟或者宕機數據就沒了呢.所以,這個是適用臨時數據.

MyISAM的適用情況:速度快,不支持事務.適用于處理數據量大且不用大量處理事務的數據庫.

2.mysql添加索引

什么情況下適合添加索引

該字段數據量龐大；

該字段很少的DML操作(由于索引也需要維護，DML操作多的話，也影響檢索效率)；

該字段經常出現在where條件中；

只要列中含有NULL值，就最好不要在此例設置索引，復合索引如果有NULL值，此列在使用時也不會使用索引

盡量使用短索引，如果可以，應該制定一個前綴長度

對于經常在where子句使用的列，最好設置索引，這樣會加快查找速度

對于有多個列where或者order by子句的，應該建立復合索引

對于like語句，以%或者‘-’開頭的不會使用索引，以%結尾會使用索引

盡量不要在列上進行運算(函數操作和表達式操作)

盡量不要使用not in和<>操作

注意：實際開發中會根據項目需求等綜合因素來做調整，添加索引并不能保證一定能夠提升檢索效率，索引添加不當也有可能會導致效率降低。

3.sql語句的優化

sql語句的優化,主要一點就是,盡量避免全文搜索,就是我要找個東西,我不能在那么多的數據中找到我想要的數據.最好就是,我可以在數據庫中搜索最小的范圍得到我想要的數據.

查詢時，能不要*就不用*，盡量寫全字段名

大部分情況連接效率遠大于子查詢

多使用explain和profile分析查詢語句

查看慢查詢日志，找出執行時間長的sql語句優化

多表連接時，盡量小表驅動大表，即小表 join 大表

在千萬級分頁時使用limit

對于經常使用的查詢，可以開啟緩存

其實還有很多的,主要把握"查最少的信息,獲得我所需要的內容"這個核心就行了.

4.表的優化

其實就一點:分塊!將數據分塊存放.

表的字段盡可能用NOT NULL

字段長度固定的表查詢會更快

把數據庫的大表按時間或一些標志分成小表

將表分區

比如一個城市里有很多的區,每個區里又有很多的街道小區,一個城市就顯得很規矩.如果所有的商店寫字樓居民樓都隨意布置,那這個城市就亂的一團糟了.

總結

優化數據庫有很多途徑.讓處理數據的效率越高越好,就醬.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql产品优化方案_mysql的优化方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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