PHP 之Mysql优化

一、建立索引

普通索引 index：对关键字没有要求。

唯一索引 unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引 primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引 fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。

索引的管理：

建表时

更新表结构

1、前缀索引

建立前缀索引的语法：

alter table test add KEY (name(5));

name一定是字符类型（索引字段），5为长度

那好，如何确定取前面几个字符呢？显然，这个场景是一个观察的结果，也就是说，必须要有一定量的实际数据，我们才能分析出其规律，也就是说这个索引是在后期优化得来的，前期没必要建立。

计算不重复的概率：

select COUNT(DISTINCT name) / COUNT(*) as rate from test;

找出接近rate的一个n（试出最合理的n）

select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 3)) / COUNT() as rate3 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 5)) / COUNT() as rate5 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 7)) / COUNT() as rate7 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 9)) / COUNT() as rate9 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 11)) / COUNT() as rate11 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 15)) / COUNT() as rate15 from test;
select COUNT(DISTINCT LEFT(name, 20)) / COUNT(*) as rate20 from test;
…

2、全文索引

该类型的索引特殊在：关键字的创建上。为了解决 like ‘%keyword%’这类查询的匹配问题。

查询标题或者内容包含 database 关键字的记录。

形成的SQL如下：

Select * from articles where title like ‘%database%’ or body like ‘%database%’;

此时需要建立全文索引

直接使用上面的SQL：

需要使用特殊的全文索引匹配语法才可以生效：

Match() against();

注意：mysql提供的全文索引不能对中文起作用，可以采用Sphinx索引引擎。

Match() against() ,返回的关键字的匹配度（关键字与记录的关联程度）。

3、Explain 执行计划

可以通过在select语句前使用 explain，来获取该查询语句的执行计划，而不是真正执行该语句。

二、查询缓存（query_cache）

查看缓存配置：

开启并设置大小：

注意事项：

1、严格保证SQL一致，区分大小写等。

2、如果查询时包含动态数据，则不能被缓存。

3、一旦开启查询缓存，MySQL会将所有可以被缓存的select语句都缓存。如果存在不想使用缓存的SQL执行，则可以使用 SQL_NO_CACHE语法提示达到目的。

三、分区

1、分区语法

Create table table_name (

定义

)

Partition by 分区算法 (参数) 分区选项。

注意：分区与存储引擎无关，是MySQL逻辑层完成的。

通过变量查看当前mysql是否支持分区：

分区算法：

MySQL提供4种

取余：Key，hash

条件：List，range

提示，参与分区的参数字段需要为主键的一部分。

key - 按照某个字段进行取余

Hash - 按照某个表达式的值进行取余

注意：Key，hash都是取余算法，要求分区参数，返回的数据必须为整数。

List - 需要指定的每个分区数据的存储条件

Range - 条件依赖的数据是一个条件表达式

2、管理分区语法

取余：key和hash

增加分区数量：

减少分区数量：

采用取余算法的分区数量的修改，不会导致已有分区数据的丢失，需要重新分配数据到新大地分区。

条件：List和Range

添加分区：

删除分区：

注意：删除条件算法的分区，导致分区数据丢失。

四、分表

1、水平分表案例

创建结构相同的N个表：

再创建用于管理学生ID的表：

PHP客户端逻辑：

2、垂直分表

表中存在多个字段。

常用字段 - 非常有字段

主要目的，减少每条记录的长度。

例如学生表可以分成：

基础表和额外表，两张表中记录为1:1的关系。

案例：

基础信息表

Student_base

Id name age

额外信息表

Student_extra

Id 籍贯政治面貌

五、架构层面

主从复制：

读写分离：

六、SQL语句

将复杂的SQL拆分多次执行。

案例：

商品，分类：

Select * from category;分类列表

Select cat_id, count(*) from goods group by goods;分类对应的商品数量。

分页

Limit offset, size;

Size = 10;

Page	offset
5	40, 10
50	490, 10
5000	4990, 10
500000	499990, 10

Limit 的使用，会大大提升无效数据的检索（被跳过）。

应该使用条件等过滤方式，将检索到的数据尽可能精确定位到需要的数据上。

例如分页：

Limit size;

七、慢查询日志

查看慢查询日志：

开启日志：

日志信息如下：

posted @ 2019-12-11 15:06 样子2018 阅读(1989) 评论(0) 编辑收藏举报

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