MYSQL千万级数据表优化过程

1.数据库设计和表创建时就要考虑性能

mysql数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高，则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病，所以公司的dba通常工资巨高。

设计表时要注意：

1.表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。

2.尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

3.使用枚举或整数代替字符串类型

4.尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

5.单表不要有太多字段，建议在20以内

6.用整型来存IP

索引

1.索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描

2.应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

3.值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段

4.字符字段只建前缀索引

5.字符字段最好不要做主键

6.不用外键，由程序保证约束

7.尽量不用UNIQUE，由程序保证约束

8.使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引

简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引

选择合适的数据类型 （1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob （2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数 （3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar （4）尽可能使用not null定义字段 （5）尽量少用text，非用不可最好分表 # 选择合适的索引列 （1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列 （2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列 （3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好 （4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高：

原开发人员已经跑路，该表早已建立，我无法修改，故：该措辞无法执行，放弃！

2.sql的编写需要注意优化

1.使用limit对查询结果的记录进行限定

2.避免select *，将需要查找的字段列出来

3.使用连接（join）来代替子查询

4.拆分大的delete或insert语句

5.可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL

6.不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边

7.sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库

8.OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内

9.不用函数和触发器，在应用程序实现

10.避免%xxx式查询

11.少用JOIN

12.使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比

13.尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

14.对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5

15.列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

 

原文：https://my.oschina.net/u/3906190/blog/3013726