Mysql数据库的优化技术
- 表的设计合理化(符合3NF)
- 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]
- 分表技术(水平分割、垂直分割)
- 读写[写: update/delete/add]分离
- 存储过程 [模块化编程，可以提高速度]
- 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ]
- mysql服务器硬件升级
- 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)
分析Sql
explain 关键字
- id -表结构的顺序
- type - const时 表示运用的主键索引 效率最高 （const>eq_ref>ref>range>index>all）
- possible kes - 可能用到的索引，
- key - 实际用到的索引
- key_len -索引长度 越短 越好
- ref - 索引是哪一列 越多越好
- rows 扫描的行数
Sql优化
- 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
- 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null
- 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20'
- in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
- 使用like时 ， %在前用不到索引 。"%aa%"不会走索引 "aa%"会走索引
- 复合索引不遵循最左前缀法则
- 对索引字段做运算
- 查询尽量确定的列明，少用*号 明确需要的字段 需要什么字段就查什么字段
- 尽量少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的cpu
- 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要
- 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
- 这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
- .尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
- 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理
- 单表列数目必须小于30，若超过则应该考虑将表拆分. 单表列数太多使得Mysql服务器处理InnoDB返回数据之间的映射成本太高
- 需要JOIN的字段，数据类型必须绝对一致(不一致 索引会失效, 这里的完全一致包括但不限于字段类型、字段长度、字符集、collection等等); 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引
什么情况下避免使用索引
- 索引不应该使用在较小的表上。
- 索引不应该使用在有频繁的大批量的更新或插入操作的表上。
- 索引不应该使用在含有大量的 NULL 值的列上。
- 索引不应该使用在频繁操作的列上。
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