《mysql 數據庫優化方案》要點:
本文介紹了mysql 數據庫優化方案,希望對您有用。如果有疑問,可以聯系我們。
MySQL可以很好的支持大數據量的存取,但是一般說來,數據庫中的表越小,在它上面執行的查詢也就會越快.因此,在創建表的時候,為了獲得更好的性能,我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小.
例如,在定義郵政編碼這個字段時,如果將其設置為CHAR(255),顯然給數據庫增加了不必要的空間,甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的,因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了.同樣的,如果可以的話,我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段.
另外一個提高效率的方法是在可能的情況下,應該盡量把字段設置為NOTNULL,這樣在將來執行查詢的時候,數據庫不用去比較NULL值.?對于某些文本字段,例如“省份”或者“性別”,我們可以將它們定義為ENUM類型.因為在MySQL中,ENUM類型被當作數值型數據來處理,而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多.這樣,我們又可以提高數據庫的性能.
MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢.這個技術可以使用SELECT語句來創建一個單列的查詢結果,然后把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中.例如,我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉,就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發出訂單的客戶ID取出來,然后將結果傳遞給主查詢,如下所示:
DELETEFROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作,同時也可以避免事務或者表鎖死,并且寫起來也很容易.但是,有些情況下,子查詢可以被更有效率的連接(JOIN)..替代.例如,假設我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來,可以用下面這個查詢完成:
SELECT*FROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
如果使用連接(JOIN)..來完成這個查詢工作,速度將會快很多.尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話,性能將會更好,查詢如下:
SELECT*FROMcustomerinfo
LEFTJOINsalesinfoONcustomerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID
WHEREsalesinfo.CustomerIDISNULL
連接(JOIN)..之所以更有效率一些,是因為MySQL不需要在內存中創建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作.
MySQL從4.0的版本開始支持union查詢,它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的select查詢合并的一個查詢中.在客戶端的查詢會話結束的時候,臨時表會被自動刪除,從而保證數據庫整齊、高效.使用union來創建查詢的時候,我們只需要用UNION作為關鍵字把多個select語句連接起來就可以了,要注意的是所有select語句中的字段數目要想同.下面的例子就演示了一個使用UNION的查詢.
SELECTName,PhoneFROMclientUNION
SELECTName,BirthDateFROMauthorUNION
SELECTName,SupplierFROMproduct
盡管我們可以使用子查詢(Sub-Queries)、連接(JOIN)和聯合(UNION)來創建各種各樣的查詢,但不是所有的數據庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的.更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作.但是在這種情況下,當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候,整個語句塊的操作就會變得不確定起來.設想一下,要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中,可能會出現這樣的情況:第一個表中成功更新后,數據庫突然出現意外狀況,造成第二個表中的操作沒有完成,這樣,就會造成數據的不完整,甚至會破壞數據庫中的數據.要避免這種情況,就應該使用事務,它的作用是:要么語句塊中每條語句都操作成功,要么都失敗.換句話說,就是可以保持數據庫中數據的一致性和完整性.事物以BEGIN關鍵字開始,COMMIT關鍵字結束.在這之間的一條SQL操作失敗,那么,ROLLBACK命令就可以把數據庫恢復到BEGIN開始之前的狀態.
BEGIN; INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';COMMIT;
事務的另一個重要作用是當多個用戶同時使用相同的數據源時,它可以利用鎖定數據庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式,這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾.
盡管事務是維護數據庫完整性的一個非常好的方法,但卻因為它的獨占性,有時會影響數據庫的性能,尤其是在很大的應用系統中.由于在事務執行的過程中,數據庫將會被鎖定,因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束.如果一個數據庫系統只有少數幾個用戶來使用,事務造成的影響不會成為一個太大的問題;但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個數據庫系統,例如訪問一個電子商務網站,就會產生比較嚴重的響應延遲.
其實,有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能.下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能.
LOCKTABLEinventoryWRITESELECTQuantityFROMinventoryWHEREItem='book';
...
UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREItem='book';UNLOCKTABLES
這里,我們用一個select語句取出初始數據,通過一些計算,用update語句將新值更新到表中.包含有WRITE關鍵字的LOCKTABLE語句可以保證在UNLOCKTABLES命令被執行之前,不會有其它的訪問來對inventory進行插入、更新或者刪除的操作.
鎖定表的方法可以維護數據的完整性,但是它卻不能保證數據的關聯性.這個時候我們就可以使用外鍵.
例如,外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶.在這里,外鍵可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中.
CREATETABLEcustomerinfo( CustomerIDINTNOTNULL,PRIMARYKEY(CustomerID))TYPE=INNODB;
CREATETABLEsalesinfo( SalesIDINTNOTNULL,CustomerIDINTNOTNULL,
PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID),
FOREIGNKEY(CustomerID)REFERENCEScustomerinfo(CustomerID)ONDELETECASCADE)TYPE=INNODB;
注意例子中的參數“ONDELETECASCADE”.該參數保證當customerinfo表中的一條客戶記錄被刪除的時候,salesinfo表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除.如果要在MySQL中使用外鍵,一定要記住在創建表的時候將表的類型定義為事務安全表InnoDB類型.該類型不是MySQL表的默認類型.定義的方法是在CREATETABLE語句中加上TYPE=INNODB.如例中所示.
索引是提高數據庫性能的常用方法,它可以令數據庫服務器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行,尤其是在查詢語句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候,性能提高更為明顯.
那該對哪些字段建立索引呢?
一般說來,索引應建立在那些將用于JOIN,WHERE判斷和ORDERBY排序的字段上.盡量不要對數據庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引.對于一個ENUM類型的字段來說,出現大量重復值是很有可能的情況
例如customerinfo中的“province”..字段,在這樣的字段上建立索引將不會有什么幫助;相反,還有可能降低數據庫的性能.我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引,也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后創建索引.此外,MySQL從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索.全文索引在MySQL中是一個FULLTEXT類型索引,但僅能用于MyISAM類型的表.對于一個大的數據庫,將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX創建索引,將是非常快的.但如果將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中,執行過程將會非常慢.
絕大多數情況下,使用索引可以提高查詢的速度,但如果SQL語句使用不恰當的話,索引將無法發揮它應有的作用.
下面是應該注意的幾個方面.
首先,最好是在相同類型的字段間進行比較的操作.
在MySQL3.23版之前,這甚至是一個必須的條件.例如不能將一個建有索引的INT字段和BIGINT字段進行比較;但是作為特殊的情況,在CHAR類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候,可以將它們進行比較.
其次,在建有索引的字段上盡量不要使用函數進行操作.
例如,在一個DATE類型的字段上使用YEAE()函數時,將會使索引不能發揮應有的作用.所以,下面的兩個查詢雖然返回的結果一樣,但后者要比前者快得多.
第三,在搜索字符型字段時,我們有時會使用LIKE關鍵字和通配符,這種做法雖然簡單,但卻也是以犧牲系統性能為代價的.
例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄.
SELECT*FROMbooks
WHEREnamelike"MySQL%"
但是如果換用下面的查詢,返回的結果一樣,但速度就要快上很多:
SELECT*FROMbooks
WHEREname>="MySQL"andname<"MySQM"
最后,應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換,因為轉換過程也會使索引變得不起作用.
1.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:?
select id from t where num is null?
可以在num上設置默認值0,確保表中num列沒有null值,然后這樣查詢:?
select id from t where num=0
2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描
3.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:?
select id from t where num=10 or num=20?
可以這樣查詢:?
select id from t where num=10?
union all?
select id from t where num=20
4.下面的查詢也將導致全表掃描:?
select id from t where name like '%abc%'?
若要提高效率,可以考慮全文檢索.?
5.in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,如:?
select id from t where num in(1,2,3)?
對于連續的數值,能用 between 就不要用 in 了:?
select id from t where num between 1 and 3
6.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描.如:?
select id from t where num/2=100?
應改為:?
select id from t where num=100*2
7.如果在 where 子句中使用參數,也會導致全表掃描.因為SQL只有在運行時才會解析局部變量,但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇.然而,如果在編譯時建立訪問計劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項.如下面語句將進行全表掃描:?
select id from t where num=@num?
可以改為強制查詢使用索引:?
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描.如:?
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id?
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id?
應改為:?
select id from t where name like 'abc%'?
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
9.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算,否則系統將可能無法正確使用索引.
1.對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引.
2.在使用索引字段作為條件時,如果該索引是復合索引,那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引,否則該索引將不會被使用,并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致.
3.不要寫一些沒有意義的查詢語句,比如需要生成一個空表結構:?
select col1,col2 into #t from t where 1=0?
這類代碼不會返回任何結果集,但是會消耗系統資源的,可以改成:?
create table #t(...)
4.對于多張大數據量的表JOIN,要先分頁再JOIN,否則邏輯讀會很高,性能很差.
5.任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段.
6.盡量使用數字型字段,若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷.這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符,而對于數字型而言只需要比較一次就夠了.
7.索引并不是越多越好.索引固然可以提高相應的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定.一個表的索引數最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要.
8.Update 語句,如果只更改1、2個字段,不要Update全部字段,否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗,同時帶來大量日志.
9.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因為首先變長字段存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對于查詢來說,在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些.
10.盡量使用數字型字段,若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷.這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符,而對于數字型而言只需要比較一次就夠了.
11.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列,因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源.若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列,那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引.
12.在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然后insert.
13.盡量使用表變量來代替臨時表.如果表變量包含大量數據,請注意索引非常有限(只有主鍵索引).
14.在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然后insert.
15. 避免頻繁創建和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗.臨時表并不是不可使用,適當地使用它們可以使某些例程更有效,例如,當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時.但是,對于一次性事件, 最好使用導出表.
16.如果使用到了臨時表,在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統表的較長時間鎖定.
17.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ,在結束時設置 SET NOCOUNT OFF .無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句后向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息.
18.使用基于游標的方法或臨時表方法之前,應先尋找基于集的解決方案來解決問題,基于集的方法通常更有效.
19.與臨時表一樣,游標并不是不可使用.對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優于其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時.在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執行的速度快.如果開發時 間允許,基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好.
20.盡量避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理.
21.盡量避免大事務操作,提高系統并發能力.
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