关于MySQL性能优化

MySQL优化

• SQL优化

• 参数配置优化

对sql语句进行优化

缓存查询语句：

• 不开启缓存的情况：cursor.execute("select username from user where singup_data>=curdate()");

• 开启缓存进行查询：cursor.execute("select * from user where signup_data>=%s", (datetime.now()))但是有时会有 sql 注入攻击的风险

EXPLAIN：对要执行的 sql 语句的运行过程进行查看

只需要一条数据时使用 LIMIT 1

• cursor.execute("select 1 from user where country='china' limit 1");

使用索引：

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• create index ix_tablename_colname on table(col1, col2);

在Join 表时使用相同的类型的字段，并将其索引

• 如下语句中，两个 state 中应该是创建过索引的，而且是相同的类型，相同的字符集

  cursor.execute("select company_name from users left join conpanies on (users.state=companies.state) where users.id=%s", (user_id))

避免使用 select * ， 使用具体的属性进行查询，避免 select * 的二次查询

每张表都应该创建一个 主键 id

尽可能使用 NOT NULL 避免空值

固定长度的表会让查询的速度更快

垂直分割：将数据库中的一张表分为几张表，降低查询时得到的不是必须的字段，降低表的复杂度和字段的数目

• 另外：被分出去的字段形成的表，一般不会经常性的 Join 它们，不然会让性能比分割前还差

拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

• 使用 limit 限制每次操作的数据的条数，避免锁表

选择正确的存储引擎

• InnoDB：支持 "行锁"，在写入操作时性能更好，对事物比较支持

• MysSAM：适合大量查询时使用，但是对大量的写入操作不是很好

查看存储引擎

• show create table lesson;

优化参数配置

back_log=500

• 默认时50，back_log指在 MySQL中暂时停止回答请求之前的短时间有多少个请求可以被存在栈中，也就时当连接数达到 max_connections时，新的请求会被存在 栈 中等待响应，即 back_log的数量，但是超过back_log的请求将会无法响应

• 查看当前的数量show variables like 'back_log';

wait_timeout参数，由默认的8小时，修改为30分钟

• wait_timeout=1800

• show variables like 'wait_timeout'

max_connection，修改默认值，由默认的151，修改为3000

• max_connections=3000

max_user_connection,默认是 0 ， 修改为 800

• max_user_connections=800

• 针对某一账号的所有客户端并行连接在 mysql 服务的最大并行连接数，简单说是指同一个账号能够同时连接到 mysql服务的最大连接数，设置为 0表示不限制

• show variables like 'max_user_connections'

修改 thread_concurrency，默认是8，修改为64

• thread_concurrency=64

• 这个应该设置为CPU核数的两倍，

• show variables like 'thread_concurrency'

default-storage-engine=InnoDB，存储引擎设置

• create table mytable (id int, title char(20)) ENGINE=INNODB;

• show variables like '%max_connections%'

创建索引：

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  cerate index ix_tablename_column on 
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  # 查询语句
  explain  + sql 查看查询的详细信息, 性能分析