MySQL高级4【数据库的设计规范-调优策略】尚硅谷
## 第11章 数据库的设计规范
为什么需要数据库设计
我们在设计数据表的时候,要考虑很多问题。比如:
- 用户都需要什么数据?需要在数据表中保存哪些数据?
- 如何保证数据表中数据的正确性,当插入、删除、更新的时候该进行怎样的约束检查?·如何降低数据表的数据冗余度,保证数据表不会因为用户量的增长而迅速扩张?
- 如何让负责数据库维护的人员更方便地使用数据库?
- 使用数据库的应用场景也各不相同,可以说针对不同的情况,设计出来的数据表可能千差万别
现实情况中,面临的场景:
当数据库运行了一段时间之后,我们才反现效掂衣问PPHe。还有可能影响程序的业务逻辑,以及网站正常的访问。
如果是糟糕的数据库设计可能会造成以下问题:
- 数据冗余、信息重复,存储空间浪费
- 数据更新、插入、删除的异常
- 无法正确表示信息
- 丢失有效信息。程序性能差
良好的数据库设计则有以下优点:
- 节省数据的存储空间
- 能够保证数据的完整性
- 方便进行数据库应用系统的开发(写sql方便,如:不用写太多的关联查询)
总之,开始设置数据库的时候,我们就需要重视数据表的设计。为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。
1. 范 式
1.1 范式简介
在关系型数据库中,关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为,一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别
。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
范式的英文名称是Normal Form,简称 NF。它是英国人E.F.Codd在上个世纪7o年代提出关系数据库模型后总结出来的。范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。
1.2 范式都包括哪些
目前关系型数据库有六种常见范式,按照范式级别,从低到高分别是:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。
数据库的范式设计越高阶,冗余度就越低,同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求,满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。
一般来说,在关系型数据库设计中,最高也就遵循到BCNF,普遍还是3NF。但也不绝对,有时候为了提高某些查询性能,我们还需要破坏范式规则,也就是反规范化。
1.3 键和相关属性的概念
举例:
这里有两个表:
球员表(player)
:球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号
球队表(team)
:球队编号 | 主教练 | 球队所在地
范式的定义会使用到主键和候选键,数据库中的键(Key)由一个或者多个属性组成。数据表中常用的几种键和属性的定义:
超键
:对于球员表来说,超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合,比如(球员编号)(球员编号,姓名 合在一起)(身份证号,年龄 合在一起)等。候选键
:就是最小的超键,对于球员表来说,候选键就是(球员编号)或者(身份证号)。主键
:我们自己选定,也就是从候选键中选择一个,比如(球员编号)。外键
:球员表中的球队编号。主属性
、非主属性
:在球员表中,主属性是(球员编号)(身份证号),其他的属性(姓名)(年龄)(球队编号)都是非主属性。
通常,我们也将候选键称之为“码”,把主键也称为“主码”。因为键可能是由多个属性组成的,针对单个属性,我们还可以用主属性和非主属性来进行区分。
1.4 第一范式(1st NF)
第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有原子性
,也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分
的最小数据单位。
1.5 第二范式(2nd NF)
第二范式要求,在满足第一范式的基础上,还要满足数据表里的每一条数据记录,都是可唯一标识的。而且所有非主键字段,都必须完全依赖主键,不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的值,就可以检索到任何元组(行)的任何属性的任何值。
举例1:
成绩表 (学号,课程号,成绩)关系中,(学号,课程号)可以决定成绩,但是学号不能决定成绩,课
程号也不能决定成绩,所以“(学号,课程号)→成绩”就是 完全依赖关系 。
举例2:
比赛表 player_game ,里面包含球员编号、姓名、年龄、比赛编号、比赛时间和比赛场地等属性,这
里候选键和主键都为(球员编号,比赛编号),我们可以通过候选键(或主键)来决定如下的关系:
(球员编号, 比赛编号) → (姓名, 年龄, 比赛时间, 比赛场地,得分)
但是这个数据表不满足第二范式,因为数据表中的字段之间还存在着如下的对应关系:
(球员编号) → (姓名,年龄)
(比赛编号) → (比赛时间, 比赛场地)
对于非主属性来说,并非完全依赖候选键。这样会产生怎样的问题呢?
- 数据冗余 :如果一个球员可以参加 m 场比赛,那么球员的姓名和年龄就重复了 m-1 次。一个比赛
也可能会有 n 个球员参加,比赛的时间和地点就重复了 n-1 次。 - 插入异常 :如果我们想要添加一场新的比赛,但是这时还没有确定参加的球员都有谁,那么就没
法插入。 - 删除异常 :如果我要删除某个球员编号,如果没有单独保存比赛表的话,就会同时把比赛信息删
除掉。 - 更新异常 :如果我们调整了某个比赛的时间,那么数据表中所有这个比赛的时间都需要进行调
整,否则就会出现一场比赛时间不同的情况。
为了避免出现上述的情况,我们可以把球员比赛表设计为下面的三张表。
表名 | 属性(字段) |
---|---|
球员 player 表 | 球员编号、姓名和年龄等属性 |
比赛 game 表 | 比赛编号、比赛时间和比赛场地等属性 |
球员比赛关系 player_game 表 | 球员编号、比赛编号和得分等属性 |
这样的话,每张数据表都符合第二范式,也就避免了异常情况的发生。
1NF 告诉我们字段属性需要是原子性的,而 2NF 告诉我们一张表就是一个独立的对象,一张表只表达一个意思。
1.6 第三范式(3rd NF)
第三范式是在第二范式的基础上,确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关,也就是说,要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。(即,不能存在非主属性A依赖于非主属性B,非主属性B依赖于主键C的情况,即存在"A-->B-->C"的决定关系)通俗地讲,该规则的意思是所有非主键属性
之间不能有依赖关系,必须相互独立
。
1.7 小结
关于数据表的设计,有三个范式要遵循。
(1)第一范式(1NF),确保每列保持原子性
数据库的每一列都是不可分割的原子数据项,不可再分的最小数据单元,而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。
(2)第二范式(2NF),确保每列都和主键完全依赖
尤其在复合主键的情况向下,非主键部分不应该依赖于部分主键。
(3)第三范式(3NF),确保每列都和主键直接相关
,而不是间接相关
范式的优点:数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余
,第三范式(3NF)通常被认为在性能、拓展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。
范式的缺点:范式的使用,可能降低查询的效率
。因为范式等级越高,设计出来的数据表就越多、越精细,数据的冗余度就越低,进行数据查询的时候就可能需要关联多张表
,这不但代价昂贵,也可能使一些索引策略无效
。
范式只是提出了设计的标准,实际上设计数据表时,未必一定要符合这些标准。开发中,我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则,通过增加少量的冗余
或重复的数据来提高数据库的读性能
,减少关联查询,join表的次数,实现空间换取时间
的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际,灵活运用。
2. 反范式化
2.1 概述
规范化 vs 性能
-
为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
-
在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
-
通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
-
通过在给定的表中插入计算列,以方便查询
2.2 反范式的新问题
- 存储
空间变大
了 - 一个表中字段做了修改,另一个表中冗余的字段也需要做同步修改,否则
数据不一致
- 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作,如果更新频繁,会非常
消耗系统资源
- 在
数据量小
的情况下,反范式不能体现性能的优势,可能还会让数据库的设计更加复杂
2.3 反范式的适用场景
当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率
的时候,我们才会采取反范式的优化。
1. 增加冗余字段的建议
1)这个冗余字段不需要经常进行修改
2)这个冗余字段查询的时候不可或缺
2. 历史快照、历史数据的需要
在现实生活中,我们经常需要一些冗余信息,比如订单中的收货人信息,包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息
都属于历史快照
,需要进行保存,但用户可以随时修改自己的信息,这时保存这些冗余信息是非常有必要的。
反范式优化也常用在数据仓库
的设计中,因为数据仓库通常存储历史数据
,对增删改的实时性要求不强,对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度,更方便进行数据分析。
3. BCNF(巴斯范式)
主属性(仓库名)对于候选键(管理员,物品名)是部分依赖的关系,这样就有可能导致异常情况。因此引入BCNF,它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系。
如果在关系R中,U为主键,A属性是主键的一个属性,若存在A->Y,Y为主属性,则该关系不属于BCNF。
4. ER模型
ER模型也叫做实体关系模型
,是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性,以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段,通常使用ER模型来描述信息需要和信息特性,帮助我们理清业务逻辑,从而设计出优秀的数据库。
4.1 ER 模型包括那些要素?
ER 模型中有三个要素,分别是实体、属性和关系。
实体
,可以看做是数据对象,往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中,用矩形
来表示。实体分为两类,分别是强实体
和弱实体
。强实体是指不依赖于其他实体的实体;弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。
属性
,则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用椭圆形
来表示。
关系
,则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客,就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形
来表示。
注意:实体和属性不容易区分。这里提供一个原则:我们要从系统整体的角度出发去看,可以独立存在的是实体,不可再分的是属性。也就是说,属性不能包含其他属性。
4.2 关系的类型
在 ER 模型的 3 个要素中,关系又可以分为 3 种类型,分别是 一对一、一对多、多对多。
一对一
:指实体之间的关系是一一对应的
一对多
:指一边的实体通过关系,可以对应多个另外一边的实体。相反,另外一边的实体通过这个关系,则只能对应唯一的一边的实体
多对多
:指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体
5. 数据表的设计原则
数据表设计的一般原则:"三少一多"
1. 数据表的个数越少越好
RDBMS的核心在于对实体和联系的定义,也就是E-R图(Entity Relationship Diagram),数据表越少,证明实体和联系设计得越简洁,既方便理解又方便操作。
2. 数据表中的字段个数越少越好
字段个数越多,数据冗余的可能性越大。设置字段个数少的前提是各个字段相互独立,而不是某个字段的取值可以由其他字段计算出来。当然字段个数少是相对的,我们通常会在数据冗余和检索效率中进行平衡.
3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好
设置主键是为了确定唯一性,当一个字段无法确定唯一性的时候,就需要采用联合主键的方式(也就是用多个字段来定义一个主键)。联合主键中的字段越多,占用的索引空间越大,不仅会加大理解难度,还会增加运行时间和索引空间,因此联合主键的字段个数越少越好。
4. 使用主键和外键越多越好
数据库的设计实际上就是定义各种表,以及各种字段之间的关系。这些关系越多,证明这些实体之间的冗余度越低,利用度越高。这样做的好处在于不仅保证了数据表之间的独立性,还能提升相互之间的关联使用率。
“三少一多"原则的核心就是简单可复用。简单指的是用更少的表、更少的字段、更少的联合主键字段来完成数据表的设计。可复用则是通过主键、外键的使用来增强数据表之间的复用率。因为一个主键可以理解是一张表的代表。键设计得越多,证明它们之间的利用率越高。
注意:这个原则并不是绝对的,有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。
6. 【数据库对象编写建议】【重点】
6.1 关于库
-
【强制】库的名称必须控制在32个字符以内,只能使用英文字母、数字和下划线,建议以英文字母开头。
-
【强制】库名中英文
一律小写
,不同单词采用下划线
分割。须见名知意。 -
【强制】库的名称格式:业务系统名称_子系统名。
-
【强制】库名禁止使用关键字(如type,order等)。
-
【强制】创建数据库时必须
显式指定字符集
,并且字符集只能是utf8或者utf8mb4。创建数据库SQL举例:CREATE DATABASE crm_fundDEFAULT CHARACTER SET 'utf8'
; -
【建议】对于程序连接数据库账号,遵循
权限最小原则
。使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库。程序使用的账号原则上不准有drop权限
。 -
【建议】临时库以
tmp_
为前缀,并以日期为后缀;备份库以bak_
为前缀,并以日期为后缀。
6.2 关于表、列
-
【强制】表和列的名称必须控制在32个字符以内,表名只能使用英文字母、数字和下划线,建议以
英文字母开头
。 -
【强制】
表名、列名一律小写
,不同单词采用下划线分割。须见名知意。 -
【强制】表名要求有模块名强相关,同一模块的表名尽量使用
统一前缀
。比如:crm_fund_item -
【强制】创建表时必须
显式指定字符集
为utf8或utf8mb4。 -
【强制】表名、列名禁止使用关键字(如type,order等)。
-
【强制】创建表时必须
显式指定表存储引擎
类型。如无特殊需求,一律为InnoDB。 -
【强制】建表必须有comment。
-
【强制】字段命名应尽可能使用表达实际含义的英文单词或
缩写
。如:公司 ID,不要使用 corporation_id, 而用corp_id 即可。 -
【强制】布尔值类型的字段命名为
is_描述
。如member表上表示是否为enabled的会员的字段命名为 is_enabled。 -
【强制】禁止在数据库中存储图片、文件等大的二进制数据。通常文件很大,短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时。通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息。
-
【建议】建表时关于主键:
表必须有主键
(1)强制要求主键为id,类型为int或bigint,且为auto_increment 建议使用unsigned无符号型。 (2)标识表里每一行主体的字段不要设为主键,建议设为其他字段如user_id,order_id等,并建立unique key索引。因为如果设为主键且主键值为随机插入,则会导致innodb内部页分裂和大量随机I/O,性能下降。 -
【建议】核心表(如用户表)必须有行数据的
创建时间字段
(create_time)和最后更新时间字段
(update_time),便于查问题。 -
【建议】表中所有字段尽量都是
NOT NULL
属性,业务可以根据需要定义DEFAULT值
。 因为使用NULL值会存在每一行都会占用额外存储空间、数据迁移容易出错、聚合函数计算结果偏差等问题。 -
【建议】所有存储相同数据的
列名和列类型必须一致
(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)。 -
【建议】中间表(或临时表)用于保留中间结果集,名称以
tmp_
开头。备份表用于备份或抓取源表快照,名称以bak_
开头。中间表和备份表定期清理。 -
【示范】一个较为规范的建表语句:
CREATE TABLE user_info (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己,最多50个汉字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态,1为通过,2为审核中,3为未 通过,4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uniq_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息'
- 【建议】创建表时,可以使用可视化工具。这样可以确保表、字段相关的约定都能设置上。实际上,我们通常很少自己写 DDL 语句,可以使用一些可视化工具来创建和操作数据库和数据表。可视化工具除了方便,还能直接帮我们将数据库的结构定义转化成 SQL 语言,方便数据库和数据表结构的导出和导入。
6.3 关于索引
-
【强制】InnoDB表必须主键为id int/bigint auto_increment,且主键值
禁止被更新
。 -
【强制】InnoDB和MyISAM存储引擎表,索引类型必须为
BTREE
。 -
【建议】主键的名称以
pk_
开头,唯一键以uni_
或uk_
开头,普通索引以idx_
开头,一律使用小写格式,以字段的名称或缩写作为后缀。 -
【建议】多单词组成的columnname,取前几个单词首字母,加末单词组成column_name。如: sample 表 member_id 上的索引:idx_sample_mid。
-
【建议】单个表上的索引个数
不能超过6个
。 -
【建议】在建立索引时,多考虑建立
联合索引
,并把区分度最高的字段放在最前面。 -
【建议】在多表 JOIN 的SQL里,保证被驱动表的连接列上有索引,这样JOIN 执行效率最高。
-
【建议】建表或加索引时,保证表里互相不存在
冗余索引
。 比如:如果表里已经存在key(a,b), 则key(a)为冗余索引,需要删除。
6.4 SQL编写
-
【强制】程序端SELECT语句必须指定具体字段名称,禁止写成 *。
-
【建议】程序端insert语句指定具体字段名称,不要写成INSERT INTO t1 VALUES(…)。
-
【建议】除静态表或小表(100行以内),DML语句必须有WHERE条件,且使用索引查找。
-
【建议】INSERT INTO…VALUES(XX),(XX),(XX).. 这里XX的值不要超过5000个。 值过多虽然上线很快,但会引起主从同步延迟。
-
【建议】SELECT语句不要使用UNION,推荐使用UNION ALL,并且UNION子句个数限制在5个以内。
-
【建议】线上环境,多表 JOIN 不要超过5个表。
-
【建议】减少使用ORDER BY,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
-
【建议】包含了ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 这些查询的语句,WHERE 条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。
-
【建议】对单表的多次alter操作必须合并为一次。对于超过100W行的大表进行alter table,必须经过DBA审核,并在业务低峰期执行,多个alter需整合在一起。 因为alter table会产生
表锁
,期间阻塞对于该表的所有写入,对于业务可能会产生极大影响。 -
【建议】批量操作数据时,需要控制事务处理间隔时间,进行必要的sleep。
-
【建议】事务里包含SQL不超过5个。因为过长的事务会导致锁数据较久,MySQL内部缓存、连接消耗过多等问题。
-
【建议】事务里更新语句尽量基于主键或UNIQUE KEY,如UPDATE… WHERE id=XX;否则会产生间隙锁,内部扩大锁定范围,导致系统性能下降,产生死锁。
【第12章 数据库其它调优策略】
1. 数据库调优的措施
1.1 调优的目标
- 尽可能
节省系统资源
,以便系统可以提供更大负荷的服务。(吞吐量更大) - 合理的结构设计和参数调整,以提高用户操
响应的速度
。(响应速度更快) - 减少系统的瓶颈,提高MySQL数据库整体的性能。
1.2 如何定位调优问题
-
用户的反馈(主要)
-
日志分析(主要)
-
服务器资源使用监控
通过监控服务器的CPU、内存、I/0等使用情况,可以实时了解服务器的性能使用,与历史情况进行对比。
-
数据库内部状况监控
在数据库的监控中,活动会话(Active Session)监控是一个重要的指标。通过它,你可以清楚地了解数据库当前是否处于非常繁忙的状态,是否存在sQL堆积等。
-
其它
除了活动会话监控以外Ⅰ我们也可以对事务、锁等待等进行监控,这些都可以帮助我们对数据库的运行状态有更全面的认识。
1.3 调优的维度和步骤
第1步:选择适合的 DBMS
如果对事务性处理以及安全性要求高的话,可以选择商业的数据库产品。这些数据库在事务处理和查询性能上都比较强,比如采用sQL Server、Oracle,那么单表存储上亿条数据是没有问题的。如果数据表设计得好,即使不采用分库分表的方式,查询效率也不差。
除此以外,你也可以采用开源的MySQL进行存储,它有很多存储引擎可以选择,如果进行事务处理的话可以选择lnnoDB,非事务处理可以选择MylSAM。
NoSQL阵营包括键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎、列式存储和图形数据库。这些数据库的优缺点和使用场景各有不同,比如列式存储数据库可以大幅度降低系统的IO,适合于分布式文件系统,但如果数据需要频繁地增删改,那么列式存储就不太适用了。
DBMS 的选择关系到了后面的整个设计过程,所以第一步就是要选择适合的DBMS。如果已经确定好了DBMS,那么这步可以跳过。
第2步:优化表设计
选择了DBMS之后,我们就需要进行表设计了。而数据表的设计方式也直接影响了后续的sQL查询语句。RDBMS中,每个对象都可以定义为一张表,表与表之间的关系代表了对象之间的关系。如果用的是MySQL,我们还可以根据不同表的使用需求,选择不同的存储引擎。除此以外,还有一些优化的原则可以参考:
-
表结构要尽量遵循三范式的原则。这样可以让数据结构更加清晰规范,减少冗余字段,同时也减少了在更
新,插入和删除数据时等异常情况的发生。 -
如果查询应用比较多,尤其是需要进行多表联查的时候,可以采用反范式进行优化。反范式采用空间换时
间的方式,通过增加冗余字段提高查询的效率。 -
表字段的数据类型选择,关系到了查询效率的高低以及存储空间的大小。一般来说,如果字段可以采用数值
类型就不要采用字符类型;字符长度要尽可能设计得短一些。针对字符类型来说,当确定字符长度固定时,就可以采用CHAR类型;当长度不固定时,通常采用VARCHAR类型。
数据表的结构设计很基础,也很关键。 好的表结构可以在业务发展和用户量增加的情况下依然发挥作用,不好的表结构设计会让数据表变得非常臃肿,查询效率也会降低。
第3步:优化逻辑查询
当我们建立好数据表之后,就可以对数据表进行增删改查的操作了。这时我们首先需要考虑的是逻辑查询优化。
SQL查询优化,可以分为逻辑查询优化和物理查询优化。逻辑查询优化就是通过改变sQL语句的内容让sQL执行效率更高效,采用的方式是对sQL语句进行等价变换,对查询进行重写。
SQL的查询重写包括了子查询优化、等价谓词重写、视图重写、条件简化、连接消除和嵌套连接消除等。
比如我们在讲解EXISTS子查询和IN子查询的时候,会根据小表驱动大表的原则选择适合的子查询。在WHERE子
句中会尽量避免对字段进行函数运算,它们会让字段的索引失效。
举例:查询评论内容开头为abc的内容都有哪些,如果在WHERE子句中使用了函数,就不会走索引了
第4步:优化物理查询
物理查询优化是在确定了逻辑查询优化之后,采用物理优化技术(比如索引等),通过计算代价模型对各种可能的访问路径进行估算,从而找到执行方式中代价最小的作为执行计划。在这个部分中,我们需要掌握的重点是对索引的创建和使用。
但索引不是万能的,我们需要根据实际情况来创建索引。那么都有哪些情况需要考虑呢?我们在前面几章中已经进行了细致的剖析。
SQL查询时需要对不同的数据表进行查询,因此在物理查询优化阶段也需要确定这些查询所采用的路径,具体的情况包括:
-
单表扫描:对于单表扫描来说,我们可以全表扫描所有的数据,也可以局部扫描。
-
两张表的连接︰常用的连接方式包括了嵌套循环连接、HASH 连接和合并连接。
-
多张表的连接︰多张数据表进行连接的时候,顺序很重要,因为不同的连接路径查询的效率不同,搜索空间
也会不同。我们在进行多表连接的时候,搜索空间可能会达到很高的数据量级,巨大的搜索空间显然会占用更多的资源,因此我们需要通过调整连接顺序,将搜索空间调整在一个可接受的范围内。
第5步:使用 Redis 或 Memcached 作为缓存
除了可以对 SQL 本身进行优化以外,我们还可以请外援提升查询的效率。
因为数据都是存放到数据库中,我们需要从数据库层中取出数据放到内存中进行业务逻辑的操作,当用户量增大的时候,如果频繁地进行数据查询,会消耗数据库的很多资源。如果我们将常用的数据直接放到内存中,就会大幅提升查询的效率。
键值存储数据库可以帮我们解决这个问题。
常用的键值存储数据库有 Redis 和 Memcached,它们都可以将数据存放到内存中。
第6步:库级优化
1、读写分离
2、数据分片
但需要注意的是,分拆在提升数据库性能的同时,也会增加维护和使用成本。
2. 优化MySQL服务器
2.1 优化服务器硬件
服务器的硬件性能直接决定着MySQL数据库的性能。硬件的性能瓶颈直接决定MySQL数据库的运行速度
和效率。针对性能瓶颈提高硬件配置,可以提高MySQL数据库查询、更新的速度。 (1) 配置较大的内
存 (2) 配置高速磁盘系统 (3) 合理分布磁盘I/O (4) 配置多处理器
(1)配置较大的内存
(2)配置高速磁盘系统
(3)合理分布磁盘I/O
(4)配置多处理器
2.2 优化MySQL的参数
-
innodb_buffer_pool_size
:这个参数是Mysql数据库最重要的参数之一,表示InnoDB类型的表和索引的最大缓存
。它不仅仅缓存索引数据
,还会缓存表的数据
。这个值越大,查询的速度就会越快。但是这个值太大会影响操作系统的性能。 -
key_buffer_size
:表示索引缓冲区的大小
。索引缓冲区是所有的线程共享
。增加索引缓冲区可以得到更好处理的索引(对所有读和多重写)。当然,这个值不是越大越好,它的大小取决于内存的大小。如果这个值太大,就会导致操作系统频繁换页,也会降低系统性能。对于内存在4GB
左右的服务器该参数可设置为256M
或384M
。 -
table_cache
:表示同时打开的表的个数
。这个值越大,能够同时打开的表的个数越多。物理内存越大,设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳。这个值不是越大越好,因为同时打开的表太多会影响操作系统的性能。 -
query_cache_size
:表示查询缓冲区的大小
。可以通过在MySQL控制台观察,如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大,则表明经常出现缓冲不够的情况,就要增加Query_cache_size的值;如果Qcache_hits的值非常大,则表明查询缓冲使用非常频繁,如果该值较小反而会影响效率,那么可以考虑不用查询缓存;Qcache_free_blocks,如果该值非常大,则表明缓冲区中碎片很多。MySQL8.0之后失效。该参数需要和query_cache_type配合使用。 -
query_cache_type
的值是0时,所有的查询都不使用查询缓存区。但是query_cache_type=0并不会导致MySQL释放query_cache_size所配置的缓存区内存。- 当query_cache_type=1时,所有的查询都将使用查询缓存区,除非在查询语句中指定
SQL_NO_CACHE
,如SELECT SQL_NO_CACHE * FROM tbl_name。 - 当query_cache_type=2时,只有在查询语句中使用
SQL_CACHE
关键字,查询才会使用查询缓存区。使用查询缓存区可以提高查询的速度,这种方式只适用于修改操作少且经常执行相同的查询操作的情况。
- 当query_cache_type=1时,所有的查询都将使用查询缓存区,除非在查询语句中指定
-
sort_buffer_size
:表示每个需要进行排序的线程分配的缓冲区的大小
。增加这个参数的值可以提高ORDER BY
或GROUP BY
操作的速度。默认数值是2 097 144字节(约2MB)。对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M,如果有100个连接,那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 = 600MB。 -
join_buffer_size = 8M
:表示联合查询操作所能使用的缓冲区大小
,和sort_buffer_size一样,该参数对应的分配内存也是每个连接独享。 -
read_buffer_size
:表示每个线程连续扫描时为扫描的每个表分配的缓冲区的大小(字节)
。当线程从表中连续读取记录时需要用到这个缓冲区。SET SESSION read_buffer_size=n可以临时设置该参数的值。默认为64K,可以设置为4M。 -
innodb_flush_log_at_trx_commit
:表示何时将缓冲区的数据写入日志文件
,并且将日志文件写入磁盘中。该参数对于innoDB引擎非常重要。该参数有3个值,分别为0、1和2。该参数的默认值为1。- 值为
0
时,表示每秒1次
的频率将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘。每个事务的commit并不会触发前面的任何操作。该模式速度最快,但不太安全,mysqld进程的崩溃会导致上一秒钟所有事务数据的丢失。 - 值为
1
时,表示每次提交事务时
将数据写入日志文件并将日志文件写入磁盘进行同步。该模式是最安全的,但也是最慢的一种方式。因为每次事务提交或事务外的指令都需要把日志写入(flush)硬盘。 - 值为
2
时,表示每次提交事务时
将数据写入日志文件,每隔1秒
将日志文件写入磁盘。该模式速度较快,也比0安全,只有在操作系统崩溃或者系统断电的情况下,上一秒钟所有事务数据才可能丢失。
- 值为
-
innodb_log_buffer_size
:这是 InnoDB 存储引擎的事务日志所使用的缓冲区
。为了提高性能,也是先将信息写入 Innodb Log Buffer 中,当满足 innodb_flush_log_trx_commit 参数所设置的相应条件(或者日志缓冲区写满)之后,才会将日志写到文件(或者同步到磁盘)中。 -
max_connections
:表示 允许连接到MySQL数据库的最大数量 ,默认值是 151 。如果状态变量connection_errors_max_connections 不为零,并且一直增长,则说明不断有连接请求因数据库连接数已达到允许最大值而失败,这是可以考虑增大max_connections 的值。在Linux 平台下,性能好的服务器,支持 500-1000 个连接不是难事,需要根据服务器性能进行评估设定。这个连接数 不是越大 越好 ,因为这些连接会浪费内存的资源。过多的连接可能会导致MySQL服务器僵死。 -
back_log
:用于控制MySQL监听TCP端口时设置的积压请求栈大小
。如果MySql的连接数达到max_connections时,新来的请求将会被存在堆栈中,以等待某一连接释放资源,该堆栈的数量即back_log,如果等待连接的数量超过back_log,将不被授予连接资源,将会报错。5.6.6 版本之前默认值为 50 , 之后的版本默认为 50 + (max_connections / 5), 对于Linux系统推荐设置为小于512的整数,但最大不超过900。如果需要数据库在较短的时间内处理大量连接请求, 可以考虑适当增大back_log 的值。 -
thread_cache_size
:线程池缓存线程数量的大小
,当客户端断开连接后将当前线程缓存起来,当在接到新的连接请求时快速响应无需创建新的线程 。这尤其对那些使用短连接的应用程序来说可以极大的提高创建连接的效率。那么为了提高性能可以增大该参数的值。默认为60,可以设置为120。可以通过如下几个MySQL状态值来适当调整线程池的大小:
mysql> show global status like 'Thread%'; +-------------------+-------+ | Variable_name | Value | +-------------------+-------+ | Threads_cached | 2 | | Threads_connected | 1 | | Threads_created | 3 | | Threads_running | 2 | +-------------------+-------+ 4 rows in set (0.01 sec)
当 Threads_cached 越来越少,但 Threads_connected 始终不降,且 Threads_created 持续升高,可
适当增加 thread_cache_size 的大小。 -
wait_timeout
:指定一个请求的最大连接时间
,对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。 -
interactive_timeout
:表示服务器在关闭连接前等待行动的秒数。
这里给出一份my.cnf的参考配置:
[mysqld]
port = 3306 serverid = 1 socket = /tmp/mysql.sock skip-locking
避免MySQL的外部锁定,减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
禁止MySQL对外部连接进行DNS解析,使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意,如果开启该选项,则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式,否则MySQL将无法正常处理连接请求! back_log = 384
key_buffer_size = 256M
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 128K
sort_buffer_size = 6M
read_buffer_size = 4M
read_rnd_buffer_size=16M
join_buffer_size = 8M
myisam_sort_buffer_size =64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
max_connect_errors = 10000000
wait_timeout = 10
thread_concurrency = 8该参数取值为服务器逻辑CPU数量2,在本例中,服务器有2颗物理CPU,而每颗物理CPU又支持H.T超线程,所以实际取值为42=8 skipnetworking
开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式,如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项!否则将无法正常连接!
table_cache=1024
innodb_additional_mem_pool_size=4M默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
innodb_log_buffer_size=2M默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
你的服务器CPU有几个就设置为几。建议用默认一般为8
tmp_table_size=64M
默认为16M,调到64-256最挂
thread_cache_size=120
query_cache_size=32M
很多情况还需要具体情况具体分析!
此案例的详细分析:见视频
(https://www.bilibili.com/video/BV1iq4y1u7vj?from=search&seid=4297501441472622157&spm_id_from=333.337.0.0)
3. 优化数据库结构
一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常常会起到事半功倍的效果。合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间,而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。
3.1 拆分表:冷热数据分离
举例1:
会员members表 存储会员登录认证信息,该表中有很多字段,如id、姓名、密码、地址、电话、个人描述字段。其中地址、电话、个人描述等字段并不常用,可以将这些不常用的字段分解出另一个表。将这个表取名叫members_detail,表中有member_id、address、telephone、description等字段。
这样就把会员表分成了两个表,分别为 members表 和 members_detail表 。
创建这两个表的SQL语句如下:
CREATE TABLE members (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
username varchar(50) DEFAULT NULL,
password varchar(50) DEFAULT NULL,
last_login_time datetime DEFAULT NULL,
last_login_ip varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY(Id)
);
CREATE TABLE members_detail (
Member_id int(11) NOT NULL DEFAULT 0,
address varchar(255) DEFAULT NULL,
telephone varchar(255) DEFAULT NULL,
description text
);
如果需要查询会员的基本信息或详细信息,那么可以用会员的id来查询。如果需要将会员的基本信息和详细信息同时显示,那么可以将members表和members_detail表进行联合查询,查询语句如下:
SELECT * FROM members LEFT JOIN members_detail on members.id = members_detail.member_id;
通过这种分解可以提高表的查询效率。对于字段很多且有些字段使用不频繁的表,可以通过这种分解的
方式来优化数据库的性能。
3.2 增加中间表
对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表,把需要经常联合查询的数据插入中间表中,然后将原来的联合查询改为对中间表的查询,以此来提高查询效率。
首先,分析经常联合查询表中的字段;然后,使用这些字段建立一个中间表,并将原来联合查询的表的数据插入中间表中;最后,使用中间表来进行查询。
举例1: 学生信息表 和 班级表 的SQL语句如下:
CREATE TABLE `class` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`className` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
`monitor` INT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `student` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stuno` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`age` INT(3) DEFAULT NULL,
`classId` INT(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
现在有一个模块需要经常查询带有学生名称(name)、学生所在班级名称(className)、学生班级班
长(monitor)的学生信息。根据这种情况可以创建一个 temp_student 表。temp_student表中存储学生
名称(stu_name)、学生所在班级名称(className)和学生班级班长(monitor)信息。创建表的语句
如下:
CREATE TABLE `temp_student` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`stu_name` INT NOT NULL ,
`className` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`monitor` INT(3) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
接下来,从学生信息表和班级表中查询相关信息存储到临时表中:
insert into temp_student(stu_name,className,monitor)
select s.name,c.className,c.monitor
from student as s,class as c
where s.classId = c.id
以后,可以直接从temp_student表中查询学生名称、班级名称和班级班长,而不用每次都进行联合查
询。这样可以提高数据库的查询速度。
注意:这个方法仅对不频繁更新的表可以(因为每次更新后都需要对这个中间表进行清空后重新插入)
3.3 增加冗余字段
设计数据库表时应尽量遵循范式理论的规约,尽可能减少冗余字段,让数据库设计看起来精致、优雅。但是,合理地加入冗余字段可以提高查询速度。
表的规范化程度越高,表与表之间的关系就越多,需要连接查询的情况也就越多。尤其在数据量大,而且需要频繁进行连接的时候,为了提升效率,我们也可以考虑增加冗余字段来减少连接。
这部分内容在《第11章_数据库的设计规范》章节中 反范式化小节 中具体展开讲解了。这里省略。
3.4 优化数据类型
改进表的设计时,可以考虑优化字段的数据类型。这个问题在大家刚从事开发时基本不算是问题但是,随着你的经验越来越丰富,参与的项目越来越大,数据量也越来越多的时候,你就不能只从系统稳定性的角度来思考问题了,还要考虑到系统整体的稳定性和效率。此时,优先选择符合存储需要的最小的数据类型。
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多,索引的性能也就越差。
具体来说:
情况1:对整数类型数据进行优化。
遇到整数类型的字段可以用INT 型
。这样做的理由是,INT 型数据有足够大的取值范围,不用担心数据超出取值范围的问题。刚开始做项目的时候,首先要保证系统的稳定性,这样设计字段类型是可以的。但在数据量很大的时候,数据类型的定义,在很大程度上会影响到系统整体的执行效率。
对于非负型
的数据(如自增ID、整型IP)来说,要优先使用无符号整型UNSIGNED
来存储。因为无符号相对于有符号,同样的字节数,存储的数值范围更大。如tinyint有符号为-128-127,无符号为0-255,多出一倍的存储空间。
情况2:既可以使用文本类型也可以使用整数类型的字段,要选择使用整数类型。
跟文本类型数据相比,大整数往往占用更少的存储空间
,因此,在存取和比对的时候,可以占用更少的内存空间。所以,在二者皆可用的情况下,尽量使用整数类型,这样可以提高查询的效率。如:将IP地址转换成整型数据。
情况3:避免使用TEXT、BLOB数据类型
情况4:避免使用ENUM类型
修改ENUM值需要使用ALTER语句。
ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作。使用TINYINT来代替ENUM类型。
情况5:使用TIMESTAMP存储时间
TIMESTAMP存储的时间范围1970-01-0100:00:01~ 2038-01-19-03:14:07。TIMESTAMP使用4字节,DATETIME使用8个字节,同时TIMESTAMP具有自动赋值以及自动更新的特性。
情况6:用DECIMAL代替FLOAT和DOUBLE存储精确浮点数
- 非精准浮点:float,double
2)精准浮点: decimal
一定要尽量用Decimal类型,Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度,尤其是财务相关的金融类数据。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。
总之,遇到数据量大的项目时,一定要在充分了解业务需求的前提下,合理优化数据类型,这样才能充分发挥资源的效率,使系统达到最优。
3.5 优化插入记录的速度
1. MyISAM引擎的表:
① 禁用索引
② 禁用唯一性检查
③ 使用批量插入
④ 使用LOAD DATA INFILE 批量导入
当需要批量导入数据时,如果能用LOAD DATAINFILE语句,就尽量使用。因为LOAD DATA INFILE语句导入数据的速度比INSERT语句快。
2. InnoDB引擎的表:
① 禁用唯一性检查
插入数据之前执行set unique_checks=0来禁止对唯一索引的检查,数据导入完成之后再运行set unique_checks=1。这个和MyISAM引擎的使用方法一样。
② 禁用外键检查
插入数据之前执行禁止对外键的检查,数据插入完成之后再恢复对外键的检查。禁用外键检查的语句如下:
SET foreign_key_checks=0;
恢复对外键的检查语句如下:
SET foreign_key _checks=1;
③ 禁止自动提交
插入数据之前禁止事务的自动提交(因为每次提交都会写入磁盘,有IO),数据导入完成之后,执行恢复自动提交操作。禁止自动提交的语句如下:
set autocommit=0;
恢复自动提交的语句如下:
set autocommit=1 ;
3.6 使用非空约束
这样做的好处是:
1、进行比较和计算时,省去要对NULL值的字段判断是否为空的开销,提高存储效率。
2、非空字段也容易创建索引。因为索引NULL列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间。使用非空约束,就可以节省存储空间(每个字段1个bit)。
在设计字段的时候,如果业务允许,建议尽量使用非空约束
3.7 分析表、检查表与优化表
MySQL提供了分析表、检查表和优化表的语句。分析表主要是分析关键字的分布,检查表主要是检查表是否存在错误,优化表主要是消除删除或者更新造成的空间浪费。
1. 分析表
ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name[,tbl_name]…
默认的,MySQL服务会将 ANALYZE TABLE语句写到binlog中,以便在主从架构中,从服务能够同步数据。可以添加参数LOCAL 或者 NO_WRITE_TO_BINLOG取消将语句写到binlog中。
使用ANALYZE TABLE
分析表的过程中,数据库系统会自动对表加一个只读锁
。在分析期间,只能读取表中的记录,不能更新和插入记录。ANALYZE TABLE语句能够分析InnoDB和MyISAM类型的表,但是不能作用于视图。
ANALYZE TABLE分析后的统计结果会反应到cardinality
的值,该值统计了表中某一键所在的列不重复的值的个数。该值越接近表中的总行数,则在表连接查询或者索引查询时,就越优先被优化器选择使用。也就是索引列的cardinality的值与表中数据的总条数差距越大,即使查询的时候使用了该索引作为查询条件,存储引擎实际查询的时候使用的概率就越小。下面通过例子来验证下。cardinality可以通过SHOW INDEXFROM表名查看。
下面我们举例说明,使用下面的语句创建一张user表。
2. 检查表
MySQL中可以使用 CHECK TABLE 语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。CHECK TABLE语句在执行过程中也会给表加上 只读锁 。
对于MyISAM类型的表,CHECK TABLE语句还会更新关键字统计数据。而且,CHECK TABLE也可以检查视图是否有错误,比如在视图定义中被引用的表已不存在。该语句的基本语法如下:
CHECK TABLE tbl_name [, tbl_name] ... [option] ... option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}
MySQL中可以使用CHECK TABLE
语句来检查表。CHECK TABLE语句能够检查InnoDB和MyISAM类型的表是否存在错误。CHECK TABLE语句在执行过程中也会给表加上只读锁
。
3. 优化表
OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
MySQL中使用OPTIMIZE TABLE
语句来优化表。但是,OPTILMIZE TABLE语句只能优化表中的VARCHAR
、BLOB
或TEXT
类型的字段。一个表使用了这些字段的数据类型,若已经删除
了表的一大部分数据,或者已经对含有可变长度行的表(含有VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)进行了很多更新
,则应使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间,并整理数据文件的碎片
。
OPTIMIZE TABLE 语句对InnoDB和MyISAM类型的表都有效。该语句在执行过程中也会给表加上只读锁
。
4. 大表优化
4.1 限定查询的范围
禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制
在一个月的范围内;
4.2 读/写分离
经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。
- 一主一从模式
4.3 垂直拆分
当数据量级达到 千万级 以上时,有时候我们需要把一个数据库切成多份,放到不同的数据库服务器上,
减少对单一数据库服务器的访问压力。
垂直拆分的优点: 可以使得列数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区
可以简化表的结构,易于维护。
垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起 JOIN 操作。此外,垂直拆分会让事务
变得更加复杂。
4.4 水平拆分
下面补充一下数据库分片的两种常见方案:
- 客户端代理: 分片逻辑在应用端,封装在jar包中,通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
- 中间件代理: 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。
5. 其它调优策略
5.1 服务器语句超时处理
在MySQL 8.0中可以设置 服务器语句超时的限制 ,单位可以达到 毫秒级别 。当中断的执行语句超过设置的毫秒数后,服务器将终止查询影响不大的事务或连接,然后将错误报给客户端。
设置服务器语句超时的限制,可以通过设置系统变量 MAX_EXECUTION_TIME 来实现。默认情况下,MAX_EXECUTION_TIME的值为0,代表没有时间限制。 例如:
SET GLOBAL MAX_EXECUTION_TIME=2000;
SET SESSION MAX_EXECUTION_TIME=2000; #指定该会话中SELECT语句的超时时
5.2 创建全局通用表空间
5.3 MySQL 8.0新特性:隐藏索引对调优的帮助
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