MySQL设计规范与性能优化
引言
MySQL是目前使用最为广泛的关系型数据库之一，如果使用得当，可支撑企业级高并发、高可靠服务，使用不当甚至连并发量略高的个人网站都难以支撑；
就算使用了缓存，大量的数据库访问依旧在所难免，即使设置了较长的缓存有效期，而且缓存命中率较理想，但缓存的创建和过期后的重建都是需要访问数据库的；
本文主要从MySQL表结构设计规范和MySQL自身性能优化两方面来讨论该如何对MySQL数据库进行优化；
MySQL表结构设计规范
1. 数据库设计命名规范
（1）数据库,数据表一律使用前缀，前缀名称一般不超过5字；
# 正式数据库名使用小写英文以及下划线组成,尽量说明是哪个应用或者系统在使用的； mcs_webim ops_portal # 备份数据库名使用正式库名加上备份时间组成； ops_portal_20150621 mcs_webim_20150622 # 相关应用的数据表使用同一前缀，前缀名称一般不超过5字； webim_user webim_group # 备份数据表名使用正式表名加上备份时间组成； webim_user_20150620 webim_group_20150620
（2）字段名称使用单词组合完成，首字母小写，后面单词的首字母大写（驼峰式），最好是带表名前缀；
# 如表webim_user的字段 userId userName userPassword # 表与表之间的相关联字段要用统一名称； # 用尽量少的存储空间来存储一个字段的数据；
2. 数据库规范化设计
（1）范式化设计
实际关系模式设计中，一般遵循第三范式——在一个数据表中，非主键字段之间不能存在依赖关系；
具体可参考：规范化—数据库设计原则
（2）反范式化设计
举例：在页面显示我的好友列表；
1.遵循第三范式
(用户ID, 好友ID) (用户ID, 用户昵称, 用户邮箱, 注册时间, 联系电话)
2.反范式化设计
(用户ID, 好友ID, 好友昵称) (用户ID, 用户昵称, 用户邮箱, 注册时间, 联系电话)
反范式化问题：
1. 数据冗余；
2. 更新导致数据不一致问题，可通过定期同步的手段来修改不一致数据；
反范式化优势：
减少读取数据的开销，这点非常重要，需要根据不同场景来适当使用反范式化设计；
MySQL自身性能优化
MySQL自身优化主要从如下几方面来介绍：
1. Query语句优化；
2. 慢查询优化；
3. MySQL锁机制分析优化；
4. 参数配置优化；
Query语句优化
1. MySQL状态报告
show status; show engine innodb status;
一些更加友好的第三方工具：mysqlreport（下载地址），mysqltunner，mytop等，可展示更加友好的状态报告；
2. 正确使用索引
如果索引使用不当，其他任何优化将毫无意义；
索引目的
索引类似于书的目录，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，加快查询速度；
索引类型
索引分单列索引和组合索引，组合索引的一个索引包含多列；
MySQL索引类型包括：
（1）普通索引——没有任何限制
# 直接创建索引
create index indexName on tableName(columnName(length));
# 如果是char，varchar类型，length长度可以小于字段实际长度；
# 如果是blob和text类型，必须指定length；
# 修改表结构
alter tableName add index indexName on (columnName(length));
# 创建表时直接指定
create table tableName(
id int not null,
username varchar(16) not null,
index indexName (columnName(length))
);
# 删除索引
drop index indexName on tableName;
# 查看索引
show index from tableName;
（2）唯一索引——索引列的值必须唯一，允许有空值，如果是组合索引，则列值的组合必须唯一；
# 直接创建索引
create unique index indexName on tableName(columnName(length));
# 修改表结构
alter tableName add unique indexName on (columnName(length));
# 创建表时直接指定
create table tableName(
id int not null,
username varchar(16) not null,
unique indexName columnName(length)
);
（3）主键索引——是唯一索引的一种，但不允许有空值，一般是建表的时候直接创建主键索引；
create table tableName(
id int not null,
username varchar(16) not null,
primary key(id)
);
（4）组合索引——为多列添加索引；
# 假设数据表中name, age, address, zip等多个字段，需要为name, age, zip建立组合索引； create index indexName on tableName(name(10), age, zip); # 或 alter table tableName add index indexName (name(10), age, zip);
对于varchar类型字段，如果长度过长，最好限制一下索引的长度，可以加快索引查询速度，减少索引文件的大小；
最左前缀匹配
如上面的name，age，zip的组合索引，如下的组合都会用到该索引，可使用explain来进行分析：
select * from tableName where name="lee" and age=20 and zip="050000"; select * from tableName where name="lee" and age=20; select * from tableName where name="lee"; # 组合索引对于包含order by和group by的查询也可发挥作用，同样遵循最左前缀原则（对于Hash索引，对order by无效）； select * from tableName order by name, age, zip; select * from tableName where name="lee" order by age, zip; # 对于group by，一般需要先将记录分组后放在新的临时表中，然后分别进行函数运算，如count()，sum()，max()等； # 如有恰当的索引，可使用索引来取代创建临时表； select count(id) from tableName where sex='m' group by age, zip;
查询优化器会自动调整条件表达式的顺序，以匹配组合索引；
建立索引时一定要注意顺序，(key1, key2)和(key2, key1)完全不同；
建立索引的时机
一般来说，在where和join中出现的列需要建立索引，mysql只对<，<=，=，>，>=，between，in以及某些时候（不以通配符%和_开头的查询）的like才会使用索引；
select a.name from table1 as a left join table2 b on a.name=b.username where b.age=20 and b.zip='053000'; # 此时，需要对username，age和zip建立索引；
索引的不足之处
索引有很大优势，但是不能滥用，需要根据实际情况来决定到底使不使用索引，该为哪些字段建索引，一般在查询量占比较多的表才会建立索引；
- 索引会降低更新表的速度，如insert，update，delete操作，更新表时不仅需要保存数据，还要保存索引文件；
- 过多的组合索引会大大加剧索引文件的膨胀速度，引起磁盘空间存储的问题，一个包含多个字段的组合索引的尺寸可能已经超过了数据本身，而且索引过多，可也能会使MySQL选择不到要使用的最好的索引（可使用use index(key_list)来指定查询时使用的索引）；
- 对于唯一值的列，索引效果最好，对于具有多个重复值的列，如年龄或性别，建立索引不是好办法；
使用索引注意事项
- 索引不会包含有NULL值的列，在数据库设计时尽量不要让字段的默认值为NULL，否则无法建立相关字段的索引；
- 使用短索引，对varchar类型字段建索引时最好指定长度，只要保证前n个字符多数值是唯一的即可，提高查询速度，节省磁盘空间，降低I/O操作；
- MySQL查询只是用一个索引，因此如果一条查询语句中有多个字段需要建索引，最好按照最左前缀匹配原则建立组合索引；
- like语句一般不鼓励使用，在数据量大的情况下，非常容易造成性能问题，如果非使用，通配符%一定要放到后面，如like "abc%"；
- 不要在列上进行运算，如
select * from users where YEAR(datetime)<2015;，会导致索引失效，进行全表扫描； - 不要使用NOT IN和IN；
索引的原理
主要参考：MySQL索引原理及慢查询优化
3. join语句优化
join语句分为内连接和外连接；
内连接：
select * from a inner join b on a.id = b.id; # 等价于 select * from a,b where a.id = b.id;
内连接就是检索出与连接条件完全匹配的数据行；
外连接：
select id, name, action from user as u left join user_action a on u.id = a.user_id;
外连接保留了所有驱动表的数据，匹配表中无法匹配的数据则以NULL输出；
外连接工作原理
从左表读取一条记录，选出所有与on中条件匹配的右表记录的（n条）数据，进行连接，形成n条记录（包括重复的行），如果右边没有与on条件匹配的记录，那连接的字段都是null，继续读下一条；
找出所有在左表而不在右表中的记录：
# 注意：a.user_id必须声明为NOT NULL，如果a，u两表连接条件中的两个列具有相同的名字，可使用using(col);
select id, name, action from user as u
left join user_action a on u.id = a.user_id
where a.user_id is NULL;
# 查询时手动指定索引
select * from table1 use index (key1, key2) where key1=1 and key2=2 and key3=3;
select * from table1 ignore index (key3) where key1=1 and key2=2 and key3=3;
慢查询优化
开启慢查询日志：
# 在my.cnf中增加如下配置： long_query_time = 1 log-slow-queries = /var/log/mysql/mysql_slow.log
# 将所有没有使用索引的查询记录也记录下来（根据需要决定是否开启）：
log-queries-not-using-indexes慢查询工具mysqlsla，可使用此工具对慢查询日志进行分析；
# mysqlsla -lt slow /var/log/mysql/mysql_slow.log
大多数慢查询都是因为索引使用不当造成的，使用索引时一定要谨慎，其他原因还有查询语句本身太过复杂（多表联合查询），数据表记录数太多等；
锁机制分析与优化
锁机制是影响查询性能的另一个重要因素；
查询的时间开销主要包括两部分：
1. 查询本身的计算时间；（主要受索引影响）
2. 查询开始前的等待时间；（受锁机制影响）
减少表锁定等待
MyISAM类型表提供了表级别锁定，可使用mysqlreport来查看等待表锁定查询所占的比例；
MyISAM的表锁定允许多线程同时读取数据，如select查询，无需锁等待；
对于更新操作，如update、insert、delete操作，会排斥对当前表的所有查询，并且更新操作有着默认的更高优先级，即当表锁释放后，更新操作将先获得锁定，全部执行完毕后，才轮到读取操作，应尽量避免在有大量查询请求时，批量更改数据表，否则非常容易造成慢查询；
可使用如下命令监视所有线程的状态：
show processlist\G;
结论：
对于以查询操作为主，并且更新操作耗时较低的应用，将不会存在太多的锁等待，可以使用MyISAM存储引擎； 对于有频繁数据更新并且查询请求量也不低的站点，必须使用提供行锁定功能的Innodb存储引擎；
行锁定
Innodb存储引擎提供了行锁定的支持；
行锁定优势：在select和update混合的情况下，行锁定可以解决读和写互斥的问题，由于update操作和select操作来自不同的线程，并且针对的是不同行的记录，可以并发进行；
行锁定并不一定总是好的：
1. 行锁定的开销并不比表锁定小；
2. 在全部都是更新操作的场景下，行锁定耗时可能会更长，虽然表锁定每次只有一个线程处于Updating状态，而行锁定所有线程都是Updating状态，但锁定只是一种逻辑层面的约束，即使全部线程都是Updating状态，但是磁盘的物理写操作还是串行执行的；
3. 对于全部查询的场景，行锁定也需要更多额外的开销，速度相对表锁定略慢；
存储引擎查看
show table status from DataBaseName where name='TableName'; alter table tableName type=myisam;
参数配置优化
事务性表性能优化
Innodb存储引擎除了支持行锁定，外键以及其易于修复的特性，另一个优势就是其支持事务（ACID），当然，事实上大多数站点都不需要事务级别的保障；
Innodb是通过预写日志（WAL）方式来实现事务的，即当有事务提交时，首先写入内存中的事务日志缓冲区，随后当事务日志写入磁盘时，Innodb才更新实际的数据和索引；
如果选择使用事务，那事务日志何时写入磁盘，就是一个优化点了；
# 事务提交时立即将事务日志写入磁盘，数据和索引也立即更新，符合持久性原则； innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 # 事务提交时不立即写入磁盘，每隔1S写入磁盘文件一次，并刷新到磁盘，同时更新数据和索引； # 如果mysql崩溃，事务日志缓冲区中最近1秒内的数据永久性丢失； innodb_flush_log_at_trx_commit = 0 # 事务提交时立即写入磁盘文件，但间隔1S才会刷新磁盘，同时更新数据和索引； # 操作系统崩溃才会造成数据损失； innodb_flush_log_at_trx_commit = 2
注意：
“写入磁盘文件”只是将数据写入位于物理内存中的内核缓冲区，“刷新到磁盘“是将内核缓冲区中的数据真正写入到磁盘；
将innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0，可以获得最好的性能，同时数据丢失的可能性也最大；如果希望尽量避免数据丢失，可设置为2；
# 设置Innodb数据和索引的内存缓冲池大小，一般可设置为服务器物理内存的80%； innodb_buffer_pool_size = 12G
使用查询缓存
目的：将select的查询结果缓存在内存中，以供下次直接获取；
query_cache_type = 1 query_cache_size = 64M query_cache_limit = 1M
对于缓存过期策略，MySQL采用的机制是：当一个表有更新操作后，涉及这个表的所有查询缓存都会失效；
这个看场景，对于密集select操作且很少更新的表，比较适合使用查询缓存；对于select和update混合的应用，不适合使用查询缓存；
临时表
目的：在磁盘上创建临时表非常耗时，开销大，需要降低在磁盘上创建临时表的次数；
# 尽量给临时表设置较大的内存空间，当内存空间不够时，MySQL将会启用磁盘来保存临时表； tmp_table_size = 512M
线程池
MySQL采用多线程来处理并发连接，如果每次都新建连接，都要创建新的线程，在系统繁忙的时候，也会增加MySQL的开销；
# 尽量使用持久连接，减少线程的重复创建； thread_cache_size = 100 # 可以使MySQL缓存100个线程；
