目錄

• MySQL優化
• 數據庫的表設計
• explain關鍵字作用
• 優化措施
• 表的分割
• 數據庫優化方案
• 數據庫怎么優化查詢效率

MySQL優化

mysql為何要進行優化：

• 系統的吞吐量瓶頸往往出現在數據庫的訪問速度上
• 隨著應用程序的運行，數據庫的中的數據會越來越多，處理時間會相應變慢
• 為了避免慢查詢的出現

mysql優化是一個綜合性的技術，主要包括：

• 表的是設計合理化(符合 3范式)
• 添加適當的索引(index)[四種：普通索引，主鍵索引，唯一索引，unique，全文索引]
• 分表技術(水平分割，垂直分割)
• 讀寫：[update/delete/add]分離
• 存儲過程[模塊化編程，可以提高速度]
• 對mysql配置優化[配置最大并發數，my.ini調整緩存大小]
• Mysql服務器引薦升級
• 定時的清理不需要的數據，定時進行碎片整理

要保證數據庫的效率，要做好以下四個方面的工作

• 數據庫設計
• sql語句優化
• 數據庫參數配置
• 恰當的硬件資源和操作系統
• 此外，使用適當的存儲過程，也能提升性能，這個順序也表現了這四個工作對性能影響的大小

數據庫的表設計

通俗地理解三個范式第一范式： 1NF是對屬性的原子性約束，要求屬性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是關系型數據庫都滿足1NF)第二范式： 2NF是對記錄的惟一性約束，要求記錄有惟一標識，即實體的惟一性；第三范式： 3NF是對字段冗余性的約束，它要求字段沒有冗余。 沒有冗余的數據庫設計可以做到。第一范式（1NF）1. 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只要數據庫是關系型數據庫(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自動的滿足1NF。2. 數據庫表的每一列都是不可分割的原子數據項，而不能是集合，數組，記錄等非原子數據項。3. 如果實體中的某個屬性有多個值時，必須拆分為不同的屬性 。通俗理解即一個字段只存儲一項信息。第二范式（2NF）1、要求數據庫表中的每個實例或行必須可以被惟一地區分。為實現區分通常需要我們設計一個主鍵來實現(這里的主鍵不包含業務邏輯)。第三范式（3NF）1、要求一個數據庫表中不包含已在其它表中已包含的非主鍵字段。2、如果能夠被推導出來，就不應該單獨的設計一個字段來存放(能盡量外鍵join就用外鍵join)。3、很多時候，我們為了滿足第三范式往往會把一張表分成多張表。

MySQL優化的一般步驟：

通過show status命令了解各種SQL的執行頻率

定位執行效率較低的SQL語句-（重點select）

通過explain分析低效率的SQL語句的執行情況

explain關鍵字作用

• 使用 EXPLAIN 關鍵字可以讓你知道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構的性能瓶頸
• EXPLAIN 的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數據表是如何被搜索和排序的……等等，等等

explain使用舉例

　　Explain select * from emp where ename=“wsrcla”會產生如下信息：select_type: 表示查詢的類型。table: 輸出結果集的表type: 表示表的連接類型possible_keys: 表示查詢時，可能使用的索引key: 表示實際使用的索引key_len: 索引字段的長度rows: 掃描出的行數(估算的行數)Extra: 執行情況的描述和說明

EXPLAIN信息詳解

1. id SELECT識別符。這是SELECT的查詢序列號2. select_type　PRIMARY : 子查詢中最外層查詢SUBQUERY : 子查詢內層第一個SELECT，結果不依賴于外部查詢DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢內層第一個SELECT，依賴于外部查詢UNION : UNION語句中第二個SELECT開始后面所有SELECT，SIMPLE： 簡單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢UNION ： UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,不依賴于外部查詢的結果集3. Table ： 顯示這一步所訪問數據庫中表名稱4. Type ： 對表訪問方式ALL： SELECT * FROM emp \G 完整的表掃描 通常不好SELECT * FROM (SELECT * FROM emp WHERE empno = 1) a ;system： 表僅有一行(=系統表)。這是const聯接類型的一個特const： 表最多有一個匹配行5. Possible_keys ： 該查詢可以利用的索引，如果沒有任何索引顯示 null6. Key ： Mysql 從 Possible_keys 所選擇使用索引7. Rows ： 估算出結果集行數8. Extra查詢細節信息No tables ： Query語句中使用FROM DUAL 或不含任何FROM子句Using filesort ： 當Query中包含 ORDER BY 操作，而且無法利用索引完成排序，Impossible WHERE noticed after reading const tables: MYSQL Query Optimizer　通過收集統計信息不可能存在結果Using temporary： 某些操作必須使用臨時表，常見 GROUP BY ; ORDER BYUsing where： 不用讀取表中所有信息，僅通過索引就可以獲取所需數據;

優化措施

編寫 SQL 時就需要注意與索引相關的規則：

字段類型轉換導致不用索引，如字符串類型的不用引號，數字類型的用引號等，這有可能會用不到索引導致全表掃描

mysql 不支持函數轉換，所以字段前面不能加函數，否則這將用不到索引

不要在字段前面加減運算

字符串比較長的可以考慮索引一部份減少索引文件大小，提高寫入效率

like % 在前面用不到索引

根據聯合索引的第二個及以后的字段單獨查詢用不到索引

.不要使用 select *；會查詢全表的數據影響查詢效率

排序請盡量使用升序

or 的查詢盡量用 union 代替（Innodb）

復合索引高選擇性的字段排在前面

order by / groupby 字段包括在索引當中減少排序，效率會更高

SQL 編寫時還需要特別注意一下幾點：

盡量規避大事務的 SQL，大事務的 SQL 會影響數據庫的并發性能及主從同步

分頁語句 limit 的問題

刪除表所有記錄請用 truncate，不要用 delete

不讓 mysql 干多余的事情，如計算

輸寫 SQL 帶字段，以防止后面表變更帶來的問題，性能也是比較優的 ( 涉及到數據字典解析，請自行查詢資料)

在 Innodb上用 select count(*)，因為 Innodb 會存儲統計信息

慎用 Oder by rand()

delete和truncate的區別：

delete是DML，執行delete操作時，每次從表中刪除一行，并且同時將該行的的刪除操作記錄在redo和undo表空間中以便進行回滾（rollback）和重做操作，但要注意表空間要足夠大，需要手動提交（commit）操作才能生效，可以通過rollback撤消操作

truncate會刪除表中所有記錄，并且將重新設置高水線和所有的索引，缺省情況下將空間釋放到minextents個extent，除非使用reuse storage，。不會記錄日志，所以執行速度很快，但不能通過rollback撤消操作（如果一不小心把一個表truncate掉，也是可以恢復的，只是不能通過rollback來恢復）

drop> truncate > delete

表的分割

水平分割：

大數據量的表,我們在提供檢索的時候，應該根據業務的需求，找到表的標準，并在檢索頁面約束用戶的檢索方式，而且要配合分頁

垂直分割：

把某個表的某些字段，這些字段，在查詢時候并不關系，但是數據量很大，我們建議將這些字段放到一個表中，從而提高效率

數據庫優化方案

1. 優化索引、SQL 語句、分析慢查詢

2. 設計表的時候嚴格根據數據庫的設計范式來設計數據庫

3. 使用緩存，把經常訪問到的數據而且不需要經常變化的數據放在緩存中，能節約磁盤IO

4. 優化硬件；采用SSD，使用磁盤隊列技術(RAID0,RAID1,RDID5)等；

5. 采用MySQL 內部自帶的表分區技術，把數據分層不同的文件，能夠提高磁盤的讀取效率

6. 垂直分表；把一些不經常讀的數據放在一張表里，節約磁盤I/O

7. 主從分離讀寫；采用主從復制把數據庫的讀操作和寫入操作分離開來

8. 分庫分表分機器（數據量特別大），主要的的原理就是數據路由

9. 選擇合適的表引擎，參數上的優化

10. 進行架構級別的緩存，靜態化和分布式

11. 不采用全文索引

數據庫怎么優化查詢效率

1、儲存引擎選擇：如果數據表需要事務處理，應該考慮使用InnoDB，因為它完全符合ACID特性。如果不需要事務處理，使用默認存儲引擎MyISAM是比較明智的

2、分表分庫，主從。

3、對查詢進行優化，要盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

4、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

5、應盡量避免在 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

6、應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

7、Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志

8、對于多張大數據量（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。

參考原址來自于此

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL数据库的优化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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