mysql数据库优化

一、常见数据库的优化方式:

我们之前讲的静态化,memcache主要是少查询数据库,或者不查询数据库的。一个网站,必经要查询数据库,索引也要对数据库进行优化。

1、表的设计要符合三范式。

2、添加适当的索引,索引对查询速度影响很大,必须添加索引。主键索引,唯一索引,普通索引,全文索引

3、添加适当存储过程,触发器,事务等。

4、读写分离(主从数据库)

5、对sql语句的一些优化,(查询执行速度比较慢的sql语句)

6、分表分区

分表:把一张大表分成多张表。分区:把一张表里面的分配到不同的区域存储,

7、对mysql服务器硬件的升级操作。

二、提高效率,反三范式:

第一范式:

原子性:表里面的字段不能再分割,只要是关系型数据库,就天然的自动满足第一范式。

关系型数据库:(有行和列的概念)mysql,sql server,oracle,db2,infomix,sybase,postgresql

在设计时,先有库-》表-》字段-》具体记录(内容):在存储数据时,要设计字段。

非关系型数据库(泛指nosql数据库):memcache/redis/momgodb/

第二范式:

一个表中没有完全相同的记录,通过一个主键即能解决。

第三范式:

表中不能存储冗余数据,如以下信息的表不符合三范式:


如下的信息表不符合三范式:原因医生的信息可以通过医生信息表推导出来

病人信息表:

id      病人姓名    病人性别          症状      主治医生         主治医生的学历     主治医生的专业

1          李莫愁      女    失眠   周伯通      博士       中医



医生信息表:

id     姓名     性别          学历       专业   

1       杨过       男           大专        针灸



病人信息表应该如下设计,符合三范式;

病人信息表:

id     病人姓名     病人性别        症状            主治医生id   

1          李莫愁      女    失眠      2


三、定位慢查询。(windows系统)

慢查询:找出在一个网站中,查询速度比较慢的语句,可以开启一个日志文件,记录查询速度比较慢的sql语句。在默认情况下,慢查询日志是关闭的,默认记录时间是超过10 sql语句。

1、以记录慢查询的方式来启动mysql,

开启慢查询日志文件必须先关闭mysql,然后进入到mysql的安装目录。

关闭mysql服务:可以通过计算机-》管理->服务-mysql的服务名称,右击停止。

 

{mysql的安装目录}>bin/   mysqld.exe   --safe-mode  --slow-query-log(这是用来开启慢查询日志的)

在我的mysql目录/data文件夹产生了一个PC-20151203FNDW-slow.log,这个就是开启慢查询之后所产生的日志文件,注意由于每一台计算机名字不一样所以这个慢查询文件名字也会不一样的。

通过慢查询日志定位执行效率较低的SQL语句。慢查询日志记录了所有执行时间超过long_query_time所设置的SQL语句。long_query_time默认时间是10秒,即如果不指定超过long_query_time所设置的时间,系统就会默认在日志文件中记录sql语句执行超过10秒的sql语句

2、查看慢查询日志的存储路径。

开启了慢查询日志后,会建立一个慢查询日志文件。该日志文件保存在数据库的目录下(即data文件夹下),数据库的目录可以通过配置文件查看。

如果要修改数据库文件存储的路径可以通过数据库配置文件my.ini里面的datadir="D:/software/server/mysql5.5/Data/"来设置  


3、进程测试:

查看当前数据库下慢查询记录时间(开启慢查询日志之后再次登录mysql数据库即可不需要启动mysql服务,开启慢查询之后mysql服务已经启动了):

show variables like 'long_query_time';  显示的是sql语句执行时间如果超过这个时间就会记录到慢查询日志中去


修改慢查询时间:

set long_query_time=1;  修改为1秒表示将sql语句执行时间超过1秒的记录到慢查询日志中去

 


四、索引的讲解:

建立的测试表:

create table user(

    id int primary key auto_increment,

    name varchar(32) not null default '',

    age tinyint unsigned not null default 0,

    email varchar(32) not null default '',

    classid int not null default 1

)engine myisam charset utf8;

insert into user values(null,'xiaogang',12,'gang@sohu.com',4),

(null,'xiaohong',13,'hong@sohu.com',2),

(null,'xiaolong',31,'long@sohu.com',2),

(null,'xiaofeng',22,'feng@sohu.com',3),

(null,'xiaogui',42,'gui@sohu.com',3);

 

创建一个班级表:

create table class(

    id int not null default 0,

    classname varchar(32) not null default ''

)engine myisam charset utf8;

insert into class values(1,'java'),(2,'.net'),(3,'php'),(4,'c++'),(5,'ios'); 


1、主键索引

可以在建立表的添加create table emp(id int primary key)

可以在建立完表之后,添加:alter table tablename add primary key(1,2)

主键索引的特点:

1)一个表中最多只有一个主键索引

2)一个主键索引可以指向多个列

3)主键索引的列,不能有重复的值,也不能有null

4)主键索引的效率高。

 

2、唯一索引

可以在建立表的时候添加:create table emp(name varchar(32) unique)

在建完表之后,添加:

alter table tablename add unique [索引名](列名)

demo1:alter table user add unique (name);    --表示给user表中的name字段添加唯一索引

demo2:alter table user add unique only(name);  --表示给user表中的name字段添加唯一索引,并且改唯一索引的名字是only,添加唯一所以的时候,[索引名]可以写也可以不写,不写索引名字的话,那么默认索引名字跟添加列名的字段名字是一样的

唯一索引的特点:

1)一个表中可以有多个唯一索引

2)一个唯一索引可以指向多个列 

比如alter table tablename add unique [索引名](1,列2)

3)如果在唯一索引上,没有指定not  null,则该列可以为空,同时可以有多个null,

4)唯一索引的效率较高。



3、普通索引

使用普通索引主要是提高查询效率

添加alter table tablename add index [索引名](列1,列3

demo: alter table user add index myindex(name,age);  --表示给user表中的name列和age列添加普通索引,普通索引名字叫myindex


4、全文索引

mysql自带的全文索引mysql5.5不支持中文,支持英文,同时要求表的存储引擎是myisam。如果希望支持中文,有两个方案,

1)使用aphinx中文版coreseek (来替代全文索引)

2)插件mysqlcft


5、查看索引

1show  index from  表名

2show  indexes from 表名

3show  keys from 表名

4desc 表名

demo:show index from user\G;     --\G表示将查询到的数据以列的形式展示出来


6、删除索引

1)主键索引的删除:

alter table tablename drop primary key;要注意:在删除主键索引时,要首先去掉auto_increment属性。

demo: alter table user drop primary key;


2)唯一索引的删除

alter table tablename drop index 唯一索引的名字

demo:alter table user drop index only;


3)普通索引的删除:

alter table tablename drop index 普通索引的名字

deom: alter table user drop index myindex;


7、添加索引主要的问题:

1)较频繁的作为查询条件字段应该创建索引

       select * from emp where empno = 1

       唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件

       select * from emp where sex = '

       更新非常频繁的字段不适合创建索引

       select * from emp where logincount = 1

2)不会出现在WHERE子句中字段不该创建索

索引是由代价的,虽然是查询速度提高了,但是,会影响增该删的效率。而且索引文件会占用空间。索引文件即数据库文件夹(mysql/data/)里的后缀名为.MYI的文件


五、explain工具的讲解

该工具能够分析sql执行效率,但是并不执行sql语句。主要是查看sql语句是否用到索引。

语法:explain  sql语句\G    desc sql语句\G

使用索引时看以下demo:

demo: explain select username from user where username='admin'\G

执行完以上sql语句之后会列出以下信息

id:1

select_type:SIMPLE

table:user

type:ref

possible_keys:username    //可能用到的索引

key:username             //实际用到的索引

key_len:153

ref:const

rows:532242             //实际扫描的行数

Extra:Using where; Using index

1 row in set (0.00sec)


没有使用索引时demo如下:

demo: explain select userid from user where userid = 1\G; 

执行完sql看到以下信息

id:1

select_type:SIMPLE

table:user

type:ALL               //表示是:全表扫描

possible_keys:NULL    

key:NULL            

key_len:NULL

ref:NULL

rows:1127722             

Extra:Using where; 

1 row in set (0.00sec)

注意仔细观察,以上就是使用explain分析出来sql的执行效率,使用索引和没有索引的sql效率


explain工具的参数说明:

会产生如下信息:
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表
type:表示表的连接类型
possible_keys:表示查询时,可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
rows:扫描出的行数(估算的行数)
Extra:执行情况的描述和说明


六、索引应用讲解:

1、对于创建的多列(复合)索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用。



2、对于使用like的查询,查询如果是”%XXX”,不会使用到索引,‘XXX%’会使用到索引。

要注意:在有些情况下,还是会用到like查询,比如通过歌词搜索歌名,通过剧情搜索电影名称。借助于工具,sphinx里面的coreseek软件。

 

3、如果条件中有or,则要求or的索引字段都必须有索引,否则不能用到索引。


4、如果列类型是字符串,一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。


5、优化group by语句

默认情况下, mysql对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1,col2类型,如果查询中包括group by 但用户想要避免排序结果的消耗,则可以使用order by null禁止排序。


6、当取出的数据量超过表中数据的20%,优化器就不会使用索引,而是全表扫描。

扫描的行数太多了,优化器认为全表扫描比索引来的块。


7、查看索引的使用情况

show status like 'Handler_read%';

+-----------------------+-------+

| Variable_name         | Value |

+-----------------------+-------+

| Handler_read_first    | 0     |

Handler_read_key      | 1     |

| Handler_read_last     | 0     |

| Handler_read_next     | 0     |

| Handler_read_prev     | 0     |

| Handler_read_rnd      | 0     |

Handler_read_rnd_next | 10    |

+-----------------------+-------+

7 rows in set (0.00 sec)

大家可以注意:
handler_read_key:
这个值越高越好,越高表示使用索引查询到的次数。

handler_read_rnd_next:这个值越高,说明查询低效。


8、对应大批量插入数据,需要注意的:

大批量插入数据(MySql管理员了解
对于MyISAM

先禁用索引:
alter table table_name disable keys;
loading data//insert语句执行插入语句

执行完成插入语句后,开启索引,统一添加索引。
alter table table_name enable keys;

 

对于Innodb
1,将要导入的数据按照主键排序
2set unique_checks=0,关闭唯一性校验。
3set autocommit=0,关闭自动提交。


七、并发处理的锁机制:

比如执行如下操作:

1)从数据库中取出id值,

2)进行加1操作。

3)修改完成后,再保存到数据库中。

比如原来 id的值为100,==101

以上步骤执行100次,最后变成200

 

有两个用户同时执行的话。

a用户:

100

101

 

b用户:

100

101


通过锁机制来进行解决,

锁机制:在执行时,只有一个用户获得锁,其他用户处于阻塞状态,需要等待解锁。

mysql 的锁有以下几种形式:

表级锁:开销小,加锁快,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。myisam引擎属于这种类型。

行级锁:开销大,加锁慢,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。innodb属于这种类型。

1、表锁的演示;

myisam表的读操作(加读锁),不会阻塞其他进程对同一表的读请求,但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后,才会执行其他进程的操作。


表添加读锁后,其他进程对该表只能查询操作,修改时会被阻塞。

当前进程,能够执行查询操作,不能执行修改操作。不能对没有锁定的表进行操作。

锁表的语法:

lock table 表名 read或write  read:读    write:写

使用demo:lock table user read;

解除锁定: unlock tables;

也可以锁定多个表,语法是:lock table 1 read或wirte,2 read或wirte

myisam表的写操作(加写锁),会阻塞其他进程对锁定表的任何操作,不能读写,

表加写锁后,则只有当前进程对锁定的表,可以执行任何操作。其他进程的操作会被阻塞。


2、行锁的演示

innodb存储引擎是通过给索引上的索引项加锁来实现的,这就意味着:只有通过索引条件检索数据,innodb才会使用行级锁,否则,innodb使用表锁。

行锁的语法:

begin

sql语句

commit

开启行锁后,当前进程在针对某条记录执行操作时,其他进程不能操作和当前进程相同id的记录。

php里面有文件锁,在实际的项目中多数使用文件锁,因为表锁,会阻塞,当对一些表添加写锁后,其他进程就不能操作了。这样会阻塞整个网站,会拖慢网站的速度。

 

类似的面试题:

一件商品,库存量还有一件,这时有两个用户同时请求下订单,如何防止都下订单成功,却没有货发。


八、分表技术

分表:把一个大表分成几个小表:

垂直分割:

dedecms里面,垂直分割:

在一个数据库中想要存储各种数据,比如说文章数据,电影,音乐,商品数据,

内容主表+附加表:

内容主表:存储各种数据的一些公共信息,比如数据的名称,添加时间等,

可以使用多个附加表,附加表存储一些数据的独特的信息。

主要原因:是内容主表里面的数据访问比较频繁。


水平分割:

通过id取模


九、分区技术

就是把一个表存储到磁盘不同区域,仍然是一张表。

1、基本的概念:

mysql5.1后有4种分区类型:

1Range(范围)这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。

2List(预定义列表)这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割

3Hash(哈希)这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算,最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。

4Key(键值)-上面Hash模式的一种延伸,这里的Hash KeyMySQL系统产生的。

2 range分区:

假如你创建了一个如下的表,该表保存有20家超市的职员记录,这20家超市的编号从120.如果你想将其分成4个小分区,可以采用range分区,创建的数据表如下。

创建range分区语法:
create table emp(

    id int not null,

    name varchar(32) not null default '' comment ‘职员的名称’,

    store_id int not null comment ‘超市的编号范围是1-20’

)engine myisam charset utf8

partition by range(store_id)(

    partition p0 values less than(6), //store_id的值小于6的存储区域。

    partition p1 values less than(11), //store_id的值大于等于6小于11的存储区域。

    partition p2 values less than(16),

    partition p3 values less than(21)

)

insert into emp values(1,’杨过’,1)--à数据是存储到p0

insert into emp values(23,’小龙女’,15)--à数据是存储到p2

 

insert into emp values(100,’李莫愁’,11)=à数据是存储到p2区。

 

测试使用取出数据时是否用到分区,使用explain分析:

explain partitions select * from emp where store_id = 11\G;

分析结果如下:

           id: 1

  select_type: SIMPLE

        table: emp

   partitions: p2          //存储在p2分区

         type: system

possible_keys: NULL

          key: NULL

      key_len: NULL

          ref: NULL

         rows: 1

        Extra:

1 row in set (0.00 sec)


在取出数据时,条件中必须partition by range(store_id)range里面的字段。

3list分区range分区有类似的地方,

例子:假如你创建一个如下的一个表,该表保存有20家超市的职员记录,这20家超市的编号从120.而这20家超市分布在4个有经销权的地区,如下表所示:


地区          商品id号


北区          5,6,7,9,11


东区          1,2,3,8,14


西区          4,10,13,18 


南区          19,20 


核心区        12,15,16


create table emp(

    id int not null,

    name varchar(32) not null default '',

    store_id int not null

)

partition by list(store_id)(

    partition p0 values in(5,6,7,8),

    partition p1 values in(11,3,12,11),

    partition p2 values in(16),

    partition p3 values in(21) 

注意:在使用分区时,where后面的字段必须是分区字段,才能使用到分区。


4、分区表的限制;

1)只能对数据表的整型列进行分区,或者数据列可以通过分区函数转化成整型列

2)最大分区数目不能超过1024

3)如果含有唯一索引或者主键,则分区列必须包含在所有的唯一索引或者主键在内

4)按日期进行分区很非常适合,因为很多日期函数可以用。但是对于字符串来说合适的分区函数不太多 


10、其他调优:

1、选择合适的存储引擎 myisam innodb

       MyISAM:默认的MySQL存储引擎。如果应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。(尤其适合论坛的帖子表)

       InnoDB:提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM,写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间(如果对安全要求高,则使用innodb)[账户,积分]

       Memory/heap [一些访问频繁,变化频繁,又没有必要入库的数据 :比如用户在线状态]

       说明: memory表的数据都在内存中,因此操作速度快,但是缺少是当mysql重启后,数据丢失,但表的结构在.

       注:从mysql5.5.x开始,默认的存储引擎变更为innodbinnodb是为处理巨大数据量时拥有最大性能而设计的。它的 cpu效率可能是任何其他基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。

2、数据类型的选择

1)在精度要求高的应用中,建议使用定点数来存储数值,以保证结果的准确性。decimal 不要用float

2)要用于存储手机号,哪个类型比较合适。假如我们要用char(11),如果字符集是utf8 则占用多少个字节。11*3==33,如果是gbk字符集则占用11*2=22个字节,

如果用bigint型存储,则占用8个字节,

3)如果要存储ip地址。假如用char(15)è占用很多字节,能否用整型来存储呢?

可以通过一个函数,把ip地址转换成整数。可以使用int来存储

inet_aton():把ip地址转换成整数。

inet_ntoa():把整数转换成ip地址。


4)根据需求选择最小整数类型。比如用户在线状态:离线,在线,离开,忙碌,隐式等,可以采用0,1,2,3,5来表示,没有必要用char()varchar()型来存储字符串。

3myisam表的定时维护

对于myisam 存储引擎而言,需要定时执行optimize table 表名,通过optimize table语句可以消除删除和更新造成的磁盘碎片,从而减少空间的浪费。

create table temp2( id int) engine=MyISAM;

insert into temp2 values(1);

 

语法格式:optimize table  表名

demo:optimize table emp


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