摘要 :MySQL 性能优化就算通过合理安排资源,调整零碎参数使 MySQL 运行更快,更节俭资源。MySQL 性能优化包含查问速度优化,更新速度优化,MySQL 服务器优化等等。
前言
MySQL 性能优化就算通过合理安排资源,调整零碎参数使 MySQL 运行更快,更节俭资源。MySQL 性能优化包含查问速度优化,更新速度优化,MySQL 服务器优化等等。此处,介绍以下几个优化,蕴含:性能优化的介绍,查问优化,数据库构造优化,MySQL 服务器优化。
MySQL 优化,一方面是找出零碎的瓶颈,进步 MySQL 数据库整体的性能,另外一个方面须要正当的结构设计和参数调整,以进步用户操作响应的速度。同时还要尽可能节俭系统资源,以便零碎能够提供更大负荷的服务。MySQL 数据库优化是多方面的,准则是缩小零碎的瓶颈,缩小资源的占用,减少零碎反馈的速度。
1、为查问优化你的查问
大多数的 MySQL 服务器都开启了查问缓存。这是进步性最无效的办法之一,而且这是被 MySQL 的数据库引擎解决的。当有很多雷同的查问被执行了屡次的时候,这些查问后果会被放到一个缓存中,这样,后续的雷同的查问就不必操作表而间接拜访缓存后果了。
这里最次要的问题是,对于程序员来说,这个事件是很容易被疏忽的。因为,咱们某些查问语句会让 MySQL 不应用缓存。请看上面的示例:
// 查问缓存不开启 $r = MySQL_query(“SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()”);// 开启查问缓存 $today = date(“Y-m-d”);$r = MySQL_query(“SELECT username FROM user WHERE signup_date >= ‘$today'”);
下面两条 SQL 语句的差异就是 CURDATE(),MySQL 的查问缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的 SQL 函数都不会开启查问缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所须要的就是用一个变量来代替 MySQL 的函数,从而开启缓存。
2、EXPLAIN 你的 SELECT 查问
应用 EXPLAIN 关键字能够让你晓得 MySQL 是如何解决你的 SQL 语句的。
有表关联的查问,如下列:
select username, group_namefrom users ujoins groups g on (u.group_id = g.id)
发现查问迟缓,而后在 group_id 字段上减少索引,则会放慢查问
3、当只有一行数据时应用 LIMIT 1
当你查问表的有些时候,你曾经晓得后果只会有一条后果,单因为你可能须要去 fetch 游标,或是你兴许会去查看返回的记录数。
在这种状况下,加上 LIMIT 1 能够减少性能。这样一样,MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后进行搜寻,而不是持续往后查找下一条合乎记录的数据。
上面的示例,只是为了找一下是否有“中国”的用户,很显著,前面的会比后面的更有效率。(请留神,第一条中是 Select *,第二条是 Select 1)
// 没有效率的:$r = MySQL_query(“SELECT * FROM user WHERE country = ‘China'”);if (MySQL_num_rows($r) > 0) {// …}// 有效率的:$r = MySQL_query(“SELECT 1 FROM user WHERE country = ‘China’ LIMIT 1”);if (MySQL_num_rows($r) > 0) {// …}
4、为搜寻字段建索引
索引并不一定就是给主键或是惟一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会常常用来做搜寻,那么,请为其建设索引吧。
5、在 Join 表的时候应用相当类型的列,并将其索引
如果你的应用程序有很多 JOIN 查问,你应该确认两个表中 Join 的字段是被建过索引的。这样,MySQL 外部会启动为你优化 Join 的 SQL 语句的机制。
而且,这些被用来 Join 的字段,应该是雷同的类型的。例如:如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段 JOIN 在一起,MYSQL 就无奈应用他们的索引。对于那些 STRING 类型,还须要有雷同的字符集才行(两个表的字符集有可能不一样)
6、千万不要 ORDER BY RAND()
7、防止 SELECT *
从数据库里读出越多的数据,那么查问就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和 WEB 服务器是两台独立的服务器的话,这还会减少网络传输的负载。
所以,你应该养成一个须要什么就取什么的好的习惯。
// 不举荐 $r = MySQL_query(“SELECT * FROM user WHERE user_id = 1”);$d = MySQL_fetch_assoc($r);echo “Welcome {$d[‘username’]}”; // 举荐 $r = MySQL_query(“SELECT username FROM user WHERE user_id = 1”);$d = MySQL_fetch_assoc($r);echo “Welcome {$d[‘username’]}”;
8、永远为两张表设置一个 ID
咱们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 作为其主键,而最好的是一个 INT 型(举荐应用 UNSIGNED),并设置上主动增长的 AUTO INCREMENT 标记。就算是你 users 表有一个主键叫“email”的字段,你也别让它成为主键。应用 VARCHAR 类型来当主键会应用得性能降落。另外,在你的程序中,你应该应用表的 ID 来结构你的数据结构。
而且,在 MySQL 数据引擎下,还有一些操作须要应用主键,在这些状况下,主键的性能和设置变得十分重要,比方,集群,分区……
9、应用 ENUM 而不是 VARCHAR?
ENUM 类型是十分快和紧凑的。在实际上,其保留的是 TINYINT,但其表面上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完满。
如果你有一个字段,比方“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,你晓得这些字段的取值是无限而且固定的,那么,你应该应用 ENUM 而不是 VARCHAR。
10、从 PROCEDURE ANALYSE() 获得倡议?
PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去剖析你的字段和其理论的数据,并会给你一些有用的倡议。只有表中有理论的数据,这些倡议才会变得有用,因为要做一些大的决定是须要有数据作为根底的。
例如,如果你创立了一个 INT 字段作为你的主键,然而并没有太多的数据,那么,PROCEDURE ANALYSE() 会倡议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT。或是你应用了一个 VARCHAR 字段,因为数据不多,你可能会失去一个让你把它改成 ENUM 的倡议。这些倡议,都是可能因为数据不够多,所以决策做得就不够准。
11、尽可能的应用 NOT NULL
除非你有一个很特地的起因去应用 NULL 值,你应该总是让你的字段放弃 NOT NULL。这看起来如同有点争议,请往下看。
首先,问问你本人“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是 INT,那就是 0 和 NULL)?如果你感觉它们之间没有什么区别,那么你就不要应用 NULL。(你晓得吗?在 Oracle 里,NULL 和 Empty 的字符串是一样的!)
不要认为 NULL 不须要空间,其须要额定的空间,并且,在你进行比拟的时候,你的程序会更简单。当然,这里并不是说你就不能应用 NULL 了,现实情况是很简单的,仍然会有些状况下,你须要应用 NULL 值。
上面摘自 MySQL 本人的文档
“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”
12、把 IP 地址存成 UNSIGNED INT
很多程序员都会创立一个 VARCHAR(15) 字段来寄存字符串模式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形来寄存,只须要 4 个字节,并且你能够有定长的字段。而且,这会为你带来查问上的劣势,尤其是当你须要应用这样的 WHERE 条件:IP between ip1 and ip2。
咱们必须要应用 UNSIGNED INT,因为 IP 地址会应用整个 32 位的无符号整形
13、固定长度的表会更快
如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是“static”或“fixed-length”。例如,表中没有如下类型的字段:VARCHAR,TEXT,BLOB。只有你包含了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度动态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种办法来解决。
固定长度的表会进步性能,因为 MySQL 搜查得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的天然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,须要程序找到主键。
并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,惟一的副作用是,固定长度的字段会节约一些空间,因为定长的字段无论你用不必,他都是要调配那么多的空间。
14、垂直宰割
“垂直宰割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的办法,这样能够升高表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目标。(以前,在银行做过我的项目,见过一张表有 100 多个字段,很恐怖)
示例一:在 Users 表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要常常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢?这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户 ID,用户名,口令,用户角色等会被常常应用。小一点的表总是会有好的性能。
示例二:你有一个叫“last_login”的字段,它会在每次用户登录时被更新。然而,每次更新时会导致该表的查问缓存被清空。所以,你能够把这个字段放到另一个表中,这样就不会影响你对用户 ID,用户名,用户角色的不停地读取了,因为查问缓存会帮你减少很多性能。
另外,你须要留神的是,这些被分进来的字段所造成的表,你不会经常性地去 Join 他们,不然的话,这样的性能会比不宰割时还要差,而且,会是极数级的降落。
15、拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句
如果你须要在一个在线的网站下来执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查问,你须要十分小心,要防止你的操作让你的整个网站进行相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子过程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而咱们的服务器也不心愿有太多的子过程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事件,尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间,比方 30 秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这 30 秒所积攒的拜访过程 / 线程,数据库链接,关上的文件数,可能不仅仅会让你泊 WEB 服务 Crash,还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以,如果你有一个大的解决,你定你肯定把其拆分,应用 LIMIT 条件是一个好的办法。上面是一个示例:
while (1) {// 每次只做 1000 条 MySQL_query(“DELETE FROM logs WHERE log_date <= ‘2009-11-01’ LIMIT 1000”);if (MySQL_affected_rows() == 0) {// 没得可删了,退出!break;}// 每次都要劳动一会儿 usleep(50000);}
16、越小的列会越快
对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种状况十分有帮忙,因为这缩小了对硬盘的拜访。
参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,咱们就没有理由应用 INT 来做主键,应用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不须要记录时间,应用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
当然,你也须要留够足够的扩大空间,不然,你日起初干这个事,你会死的很难看,参看 Slashdot 的例子(2009 年 11 月 06 日),一个简略的 ALTER TABLE 语句花了 3 个多小时,因为外面有一千六百万条数据。
17、抉择一个正确的存储引擎
在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》探讨和这个事件。
MyISAM 适宜于一些须要大量查问的利用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是须要 update 一个字段,整个表都会被锁起来,而别的过程,就算是读过程都无奈操作直到读操作实现。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的利用,它会比 MyISAM 还慢。他是它反对“行锁”,于是在写操作比拟多的时候,会更优良。并且,他还反对更多的高级利用,比方:事务。
18、小心“永恒链接”
“永恒链接”的目标是用来缩小从新创立 MySQL 链接的次数。当一个链接被创立了,它会永远处在连贯的状态,就算是数据库操作曾经完结了。而且,自从咱们的 Apache 开始重用它的子过程后——也就是说,下一次的 HTTP 申请会重用 Apache 的子过程,并重用雷同的 MySQL 链接。
PHP 手册:MySQL_pconnect()
在实践上来说,这听起来十分的不错。然而从集体教训(也是大多数人的)上来说,这个性能制作进去的麻烦事更多。因为,你只有无限的链接数,内存问题,文件句柄数,等等。
而且,Apache 运行在极其并行的环境中,会创立很多很多的了过程。这就是为什么这种“永恒链接”的机制工作地不好的起因。在你决定要应用“永恒链接”之前,你须要好好地考虑一下你的整个零碎的架构。
参考
19、当查问较慢的时候,可用 Join 来改写一下该查问来进行优化
MySQL> select sql_no_cache from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ; Empty set (18.87 sec) MySQL> select sql_no_cache a. from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151; Empty set (0.01 sec) 起因 MySQL> desc select sql_no_cache from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ;+—-+——————–+—————–+——-+—————+———+———+——-+———-+————-+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+—-+——————–+—————–+——-+—————+——— +———+——-+———-+————-+| 1 | PRIMARY | guang_deal_outs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 18633779 | Using where || 2 | DEPENDENT SUBQUERY | guang_deals | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index |+—-+——————–+—————–+——-+—————+——— +———+——-+———-+————-+2 rows in set (0.04 sec)MySQL> desc select sql_no_cache a. from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151;+—-+————-+——-+——-+———————- +———————-+———+——-+——+————-+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+—-+————-+——-+——-+———————- +———————-+———+——-+——+————-+| 1 | SIMPLE | b | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index || 1 | SIMPLE | a | ref | idx_guang_dlout_dlid | idx_guang_dlout_dlid | 4 | const | 1 | |+—-+————-+——-+——-+———————- +———————-+———+——-+——+————-+ 2 rows in set (0.05 sec)
其实在 guang_deal_outs 在 deal_id 上也是有索引的。
其实我想把子查问设置为
select * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151);
变成上面的样子
select * from guang_deal_outs where deal_id in (100017151);
但可怜的是,理论状况正好相同。MySQL 试图让它和里面的表产生分割来“帮忙”优化查问,它认为上面的 exists 模式更有效率
select from guang_deal_outs where exists (select from guang_deals where id = 100017151 and
这种 in 子查问的模式,在内部表(比方下面的 guang_deals)数据量比拟大的时候效率是很差的(如果对于较小的表,不会造成显著地影响)
本文转自 segmentfault 社区:Java 攻城师,_文章经作者受权公布,如需转载请分割作者。_
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