Mysql性能优化

性能优化分为四大块：

        表结构的优化（含索引）    SQL语句的优化    底层参数优化    硬件配置优化

 

一.表结构

    为字段选择合适的数据类型（int>char>varchar 快）

    表结构的设计，将字段多的表分解成多个表，增加中间表，

    混用范式与反范式，适当冗余（可用触发器更新冗余列）

    索引：

        1.索引的类型：

                1.b+索引，参见《MySQL三部曲--1    数据库为什么要用B+树结构，InnoDB与MyISAM区别》

                2.Hash索引

                    缺点：hash索引并不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序

                               只支持等值查找，不能用于范围查找

                                需要解决hash冲突，如果在低选择性的列上建立hash索引，解决冲突代价很大

                3.R-tree

                    MyISAM支持空间索引，R树是B树 向多维空间发展的另一种形式，它将对象空间按范围划分，每个结点都对应一个区域和   

                    一个磁盘页，非叶结点的磁盘页中存储其所有子结点的区域范围，非叶结点的 所有子结点的区域都落在它的区域范围之内；

                    叶结点的磁盘页中存储其区域范围之内的所有空间对象的外接矩形。R树是一种动态索引结构。（大部分人不使用）

                4.全文索引

                    解决出现这样的问题使“分词”成为全文索引的关键技术。目前有两种基本的方法：

                    二元法 它把所有有可能的每两两汉字的组合看为一个词组，这样就没有维护词库的开销。

                    词库法 它使使用词库中的词作为切分的标准，这样也出现了词库跟不上词汇发展的问题，除非你维护词库。

                5.其他索引

                    还有一些存储引擎使用不同类型的索引，如TokuDB使用分形树索引

                注：当数据量较少时，大部分情况下简单的全表扫描更高效。对于中大型表，索引非常有效。单对于超大型表，建立和使用

                       索引的代价将随之增长（维护索引），这时可以直接区分查询需要的一组数据，而不是一条条匹配，

                       列如分区表（http://www.cnblogs.com/zemliu/archive/2013/07/21/3203511.html）

二.SQL优化

　　

   一 般来说，Query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面： 

1. 优化更需要优化的 Query：执行次数多的，优化后效率高，多并发时安全性执行多的页容易出问题

2. 定位优化对象的性能瓶颈：IO(数据访问消耗大量时间)还是CPU(数据运算如分组排序等)

3. 明确的优化目标：

4. 从 Explain 入手：根据结果集  type key 等

5. 多使用 profile：根据profile分析CPU/IO

6. 永远用小结果集驱动大的结果集；loop 循环总次数少

7. 尽可能在索引中完成排序：排序 分组 去重等需要排序的方法用索引会快速完成(利用B+树的叶子节点指针)

8. 只取出自己需要的 Columns：取出不必要的列信息可能会增大反应时间

9. 仅仅使用最有效的过滤条件：where 的条件使用不同会使查询的方式不同，如使用不同的索引

10. 尽可能避免复杂的 Join 和子查询：复杂语句分解后，每次锁定的资源减少，阻塞的其他线程也就少了

   1.order by 利用索引文件的有序指针直接读取，效率更高

    2.group by 是通过先排序，然后分组，如果还有聚合函数则需再进行一个函数的计算，所以也可以利用索引文件

    3distinct 是将groupby 每组只去一个结果，所以也可以利用索引文件 

   

 

　　 1.优化子查询：MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快。

        用join 代替 子查询  如：

 

    2.1 单引号：当数据是int型的时候，where id ='10' 将不会使用索引，索引注意单引号

    2.2distinct：可用于去重，（代替group by）select distinct name from student；

    2.3order by：默认是由低到高升序（ASC），DESC表示降序（不写默认升序，一个列对应一个升或降）

    2.为查询缓存优化你的查询 

        像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。

    3.当只要一行数据时使用 LIMIT 1

    4.在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引,

    5.避免 SELECT * 

    6.永远为每张表设置一个ID,使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降,在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区…… 

    7. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR ,ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。

    8.从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议 
PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。 

    9. 尽可能的使用 NOT NULL 

    10.无缓冲的查询 

        mysql_unbuffered_query() 发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。 

    11.固定长度的表会更快 

            char > varchar

    12.小心“永久链接”

            你只有有限的链接数，内存问题，文件句柄数，等等。 

三.底层参数优化    

      MySQL参数的优化：内存中会为MySQL保留部分的缓冲区。这些缓冲区可以提高MySQL的速度。缓冲区的大小都是在MySQL的配置文件中进行设置的。

       下面对几个重要的参数进行详细介绍：

• key_buffer_size：表示索引缓存的大小。这个值越大，使用索引进行查询的速度就越快
• table_cache：表示同时打开的表的个数。这个值越大，能同时打开的表的个数就越多。这个值不是越大越好，因为同时打开的表过多会影响操作系统的性能。
• query_cache_size：表示查询缓冲区的大小。使用查询缓存区可以提高查询的速度。这个方式只使用与修改操作少且经常执行相同的查询操作的情况；默认值是0.
• Query_cache_type：表示查询缓存区的开启状态。0表示关闭，1表示开启。
• Max_connections：表示数据库的最大连接数。这个连接数不是越大越好，因为连接会浪费内存的资源。
• Sort_buffer_size：排序缓存区的大小，这个值越大，排序就越快。
• Innodb_buffer_pool_size：表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存。这个值越大，查询的速度就会越快。这个值太大了就会影响操作系统的性能。

四.硬件配置优化

        CPU     内存     固态硬盘

 

架构：