Mysql平常的优化策略有哪些呢？

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文案正文

PHP的瓶颈非常多状况下不在PHP自己，而在于数据库。咱们都晓得，PHP研发中，数据的增删改查是核心。为了提高PHP的运行效率，程序员不但需要写出规律清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然咱们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在有些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这般的数据存储服务器的帮忙下，PHP亦能达到更快的存取速度，因此认识学习这些扩展亦是非常必要，这一篇先说一下MySQL平常的优化策略。

大型存储方面优化

数据库主从复制和读写分离

1、master将改变记录到二进制日志中，slave将master的二进制拷贝到它的中继日志中，重新将数据返回到它自己的数据中，达到复制主服务器数据的目的。

主从复制能够用作：数据库负载平衡、数据库备份、读写分离等功能。

2、配置主服务器master

　　修改my.ini/my.conf

　　[mysqld]

　　log-bin=mysql-bin //启用二进制日志

　　server-id=102 //服务器独一ID

3、配置从服务器slave

　　log-bin=mysql-bin //启用二进制日志

server-id=226 //服务器独一ID

4、在主服务器上授权从服务器

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to slavename@IP identified by root

5、在从服务器上运用

　　change master to 

　　master_host="masterip",

master_user="masteruser",

　　master_password="masterpasswd";

6、而后运用start slave命令起始进行主从复制。

不要忘记在每次修改配置后重启服务器，而后能够在主从服务器上用show master/slave status查看主/从状态。

实现数据库的读写分离要依赖MySQL的中间件，如mysql_proxy，atlas等。经过配置这些中间件来对主从服务器进行读写分离，使从服务器承担被读取的责任，从而减轻主服务器的包袱。

数据库的sharding

在数据库中数据表中的数据量非常庞大的时候，无论是索引还是缓存等压力都很大，对数据库进行sharding，使之分别以多个数据库服务器或多个表存储，以减轻查找压力。

方式有垂直切分、水平切分和联合切分。

垂直切分

：在数据表非常多的时候，把数据库中关系紧密(如同一模块，经常连接查找)的表切分出来分别放到区别的主从server上。

水平切分：

在表不多，而表里的数据量非常大的时候，为了加快查找，能够用哈希等算法，将一个数据表分为几个，分别放到区别的服务器上，加快查找。水平切分和数据表分区的区别在于其存储介质上的区别。

联合切分：

更加多的状况是数据表和表中的数据量都非常大，则要进行联合切分，即同期进行垂直和水平分表，将数据库切分为一个分布式的矩阵来存储。

这些数据库的优化方式，每一种拿出来都能够写作一篇文案，可谓是博大精深，认识并记忆了这些方式，能够在有需要的时候进行有目的的选取优化，达到数据库效率的有效。

索引方面优化

在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，区别存储引擎对索引的实现方式是区别的，下面重点讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。

MyISAM索引实现

MyISAM引擎运用B+Tree做为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的位置。下图是MyISAM索引的原理图：

图1

这儿设表一共有三列，假设咱们以Col1为主键，则图1是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。能够看出MyISAM的索引文件仅仅保留数据记录的位置。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上无任何区别，只是主索引需求key是独一的，而辅助索引的key能够重复。倘若咱们在Col2上创立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示：

图2 

一样亦是一颗B+Tree，data域保留数据记录的位置。因此呢，MyISAM中索引检索的算法为首要根据B+Tree搜索算法搜索索引，倘若指定的Key存在，则取出其data域的值，而后以data域的值为位置，读取相应数据记录。

MyISAM的索引方式亦叫做“非聚集”的，之因此这么叫作呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

InnoDB索引实现

虽然InnoDB亦运用B+Tree做为索引结构，但详细实现方式却与MyISAM截然区别。

第1个重大区别是InnoDB的数据文件本身便是索引文件。从上文晓得，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保留数据记录的位置。而在InnoDB中，表数据文件本身便是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保留了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此呢InnoDB表数据文件本身便是主索引。

图3

图3是InnoDB主索引（同期亦是数据文件）的示意图，能够看到叶节点包括了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。由于InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，因此InnoDB需求表必须有主键（MyISAM能够无），倘若无显式指定，则MySQL系统会自动选取一个能够独一标识数据记录的列做为主键，倘若不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段做为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的区别是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是位置。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键做为data域。例如，图4为定义在Col3上的一个辅助索引：

图4

这儿以英文字符的ASCII码做为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索非常有效，然则辅助索引搜索需要检索两遍索引：首要检索辅助索引得到主键，而后用主键到主索引中检索得到记录。

认识区别存储引擎的索引实现方式针对正确运用和优化索引都非常有帮忙，例如晓得了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为何不意见运用过长的字段做为主键，由于所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段做为主键在InnoDB中不是个好主意，由于InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会导致在插进新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调节，非常低效，而运用自增字段做为主键则是一个很好的选取。

数据查找方面优化

在每一个消耗海量时间的查找案例中，都能看到有些不必要的额外操作、某些操作被额外区重复了非常多次、某些操作执行得太慢等。优化查找的目的便是减少和消除这些操作所花费的时间。

1、首选要优化数据拜访

查找性能底下最基本的原由是拜访的数据太多。因此，针对低效的查找，通常经过两个过程来分析：

确认应用程序是不是在检索海量超过需要的数据。这一般寓意着拜访了太多的行，但有时候亦可能是拜访了太多的列。确认MySQL服务器层是不是在分析海量超过需要的数据行。

1.1、是不是向数据库请求了不需要的数据

在拜访数据库时，应该只请求需要的行和列，请求多余的行和列会消耗MySQL服务器的CPU和内存资源，并增多网络开销。

1、在处理分页时，应该运用LIMIT限制MySQL只返回需要的数据，而不是向应用程序返回所有数据后，再由应用程序过滤不需要的行。

2、多表相关时，或获取单表数据时，尽可能避免不加思考地运用SELECT *

3、当有些数据被多次运用时能够思虑将数据缓存起来，避免每次运用都要到MySQL查找。

1.2、MySQL是不是在扫描额外的记录，应该让MySQL运用最合适的方式查找数据

针对MySQL，最简单的衡量查找开销有三个指标：响应时间、扫描的行数和返回的行数。这儿重点思虑加强扫描的方式，即查找数据的方式。

查找数据的方式有全表扫描、索引扫描、范围扫描、唯一索引查找、常数引用等。这些查找方式，速度从慢到快，扫描的行数亦是从多到少。能够经过EXPLAIN语句中的type列反应查找采用的是哪种方式。

一般能够经过添加合适的索引改善查找数据的方式，使其尽可能减少扫描的数据行，加快查找速度。

例如，当发掘查找需要扫描海量的数据行但只返回少许的行，那样能够思虑运用覆盖索引，即把所有需要用到的列都放到索引中。这般存储引擎无须回表获取对应行就能够返回结果了。

2、重构查找的办法

设计查找的时候需要思虑是不是需要把一个繁杂的查找分成多个简单的查找。在我的印象中，曾经无数次听到一个经验法则：能够在数据库中做的事不要放在应用程序中，数据库比咱们想象的要厉害的多。这个经验法则是在华夏基金运用Oracle编写SQL时一位Oracle牛人告诉我的，后来我把它运用到MySQL上，真是吃尽苦头。

当然这其中的原由有Oracle和MySQL本来就不是同样的处理规律，并且此刻的网络通信、查找解析和优化的代价并无以前那样高啦。再次说明，经验法则有在某种特定笼子里才有效。

分解繁杂的查找：

能够将一个大查找切分成多个小查找执行，每一个小查找只完成全部查找任务的一小部分，每次只返回一小部分结果。

删除旧的数据是一个很好的例子。

倘若只用一条语句一次性执行一个大的删除操作，则可能需要一次锁住非常多数据，占满全部事务日志，耗尽系统资源、阻塞非常多小的但重要的查找。将一个大的删除操作分解成多个较小的删除操作能够将服务器上本来一次性的压力分散到多次操作上，尽可能小地影响MySQL性能，减少删除时锁的等待时间，同期亦减少了MySQL主从复制的延迟。这个办法我始终在用。

另一个例子是分解相关查找，即对每一个要相关的表进行单表查找，而后将结果在应用程序中进行相关。我在之前一家机构和一位在阿里待过非常多年的同事一块编码时，他便是这么干的。后来我在心中默默地鄙视着他，由于我心里有这么一个经验法则（能够在数据库中做的事不要放在应用程序中，数据库比咱们想象的要厉害的多），并且我在行动上亦是保持能用一个SQL处理的事绝对不会用两个SQL。这么做当然处理经验法则的原由之外还有一个原由是：获取数据的规律尽可能与业务代码分离，这般以后在切换数据库时亦很方便。实质上是这般吗？未必啊。那次的无知让我吃尽苦头啊，后来由于SQL的性能问题再把我写的大部分SQL进行分解。

用分解相关查找的方式重构查找有如下的优良：

让缓存的效率更高。许多应用程序能够方便地缓存单表查找对应的结果对象。将查找分解后，执行单个查找能够减少锁的竞争。在应用层做相关，能够更易对数据库进行拆分，更易做到高性能和可扩展。查找本身效率亦可能会有所提高。能够减少冗余记录的查找。在应用层做相关查找，寓意着针对某条记录应用只需要查找一次，而在数据库中做相关查找，则可能需要重复地拜访一部分数据。从这点看，这般的重构还可能会减少网络和内存的消耗。更进一步，这般做相当于在应用中实现了哈希相关，而不是运用MySQL的嵌套循环相关。某些场景哈希相关的效率要高非常多。

数据库设计方面优化

1、数据库设计符合第三范式，为了查找方便能够有必定的数据冗余。

2、选取数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选取数据类型时，能够思虑替换，如ip位置能够用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。

3、针对char(n)类型，在数据完整的状况下尽可能较小的的n值。

4、在建表时用partition命令对单个表分区能够大大提高查找效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：

　　CREATE TABLE tablename{

　　}ENGINE innodb/myisam CHARSET utf8 //选取数据库引擎和编码

　　PARTITION BY RANGE/LIST(column),//按范围和预定义列表进行分区

PARTITION partname VALUES LESS THAN /IN(n),//命名分区并仔细限定分区的范围

5、选取数据库引擎时要重视innodb 和 myisam的区别。

　　存储结构：MyISAM在磁盘上存储成三个文件。而InnoDB所有的表都保留在同一个数据文件中，通常为2GB

事务支持：MyISAM不供给事务支持。InnoDB供给事务支持事务。

　　表锁差异：MyISAM只支持表级锁。InnoDB支持事务和行级锁。

　　全文索引：MyISAM支持 FULLTEXT类型的全文索引(不适用中文，因此要用sphinx全文索引引擎)。InnoDB不支持。

表的详细行数：MyISAM保留有表的总行数，查找count(*)火速。InnoDB没有保留表的总行数,需要重新计算。

　　外键：MyISAM不支持。InnoDB支持

几条MySQL小技巧

1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第1易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增多查找效率(虽然很小)。

2、倘若咱们们经对数据库中的数据行进行增删，那样会显现数据ID过大的状况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N起始计数。

3、对int类型添加 ZEROFILL 属性能够对数据进行自动补0

4、导入海量数据时最好先删除索引再插进数据，再加入索引，否则，mysql会花费海量时间在更新索引上。

5、创建数据库书写sql语句时 ，咱们能够在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，倘若你的数据库丢失了，你还能够找到这个文件，在当前目录下运用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行全部文件的sql语句（重视-u和-p后紧跟用户名秘码，无空格）。