MySQL相关-0416

MySQL慢查询优化、索引优化、以及表等优化总结

基础知识

hash： 缺点：1. hash存储需要将数据文件添加到内存，比较耗费内存 2. 等值查询hash很快，但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多，hash不太适合

二叉树： 缺点：无论是二叉树还是红黑树，都会因为深度过高而导致IO次数变多，影响效率

B树： 特点：

1. 所有的键值分布在整棵树中
2. 搜索有可能在非叶子节点结束，在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找
3. 每个叶子节点最多拥有m个子树
4. 根节点至少有2个子树
5. 分支节点至少拥有m/2颗子树（除根节点和叶子节点外都是分支节点）
6. 所有叶子节点都在同一层，每个节点最多可以有m-1个key，并且以升序排列

数据量大的时候不易于查找

B+树：

1. B+树每个节点可以包含更多的节点，这样做是1.为了降低树的高度，2.将数据范围变为多个区间，区间越多，数据检索越快
2. 非叶子节点存储key，叶子节点存储key和数据
3. 叶子节点两两指针相互连接，顺序查询时性能更高

聚簇索引和非聚簇索引的区别

MySQL优化方案

MySQL的优化，大体可以分为三部分：索引的优化，sql语句的优化，表的优化。

索引优化

1. 索引

一般的应用系统，读写比例在10：1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化是重中之重，加速查询最好的方法就是索引。

索引：简单的说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速的找到需要的内容。

在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。

总结：索引的目的在于提高查询效率，与我们查询图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小结，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查地图等。

2. 索引类型

1. 普通索引 是最基本的索引，它没有任何限制。
2. 唯一索引 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
3. 组合索引 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。
4. 主键索引 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引
5. 全文索引 主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。它可以在create table，alter table ，create index使用，不过目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。

3. 索引优化

• 只要列中含有NULL值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有NULL值，此列在使用时也不会使用索引
• 尽量使用短索引，如果可以，应该制定一个前缀长度
• 对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度
• 对于有多个列where或者order by子句的，应该建立复合索引
• 对于like语句，以%或者‘-’开头的不会使用索引，以%结尾会使用索引
• 尽量不要在列上进行运算（函数操作和表达式操作）
• 尽量不要使用not in和<>操作

SQL慢查询的优化

1. 如何捕获低效sql

1）slow_query_log

这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2）ong_query_time

当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。

3）slow_query_log_file

记录日志的文件名。

4）log_queries_not_using_indexes

这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。

2. 慢查询优化的基本步骤

1)先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE

2）where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高

3)explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）

4)order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查

5)了解业务方使用场景

6)加索引时参照建索引的几大原则

7)观察结果，不符合预期继续从1开始分析

3. 优化原则

• 查询时，能不要就不用，尽量写全字段名
• 大部分情况连接效率远大于子查询
• 多使用explain和profile分析查询语句
• 查看慢查询日志，找出执行时间长的sql语句优化
• 多表连接时，尽量小表驱动大表，即小表 join 大表
• 在千万级分页时使用limit
• 对于经常使用的查询，可以开启缓存

数据库表优化

• 表的字段尽可能用NOT NULL
• 字段长度固定的表查询会更快
• 把数据库的大表按时间或一些标志分成小表
• 将表拆分 数据表拆分：主要就是垂直拆分和水平拆分。 水平切分:将记录散列到不同的表中，各表的结构完全相同，每次从分表中查询, 提高效率。 垂直切分:将表中大字段单独拆分到另外一张表, 形成一对一的关系。

总结

MySQL的优化主要就在于：索引的优化，sql语句的优化，表的优化，在高并发网络环境下，除了优化数据库外，还会涉及到分布式缓存，CDN，数据库读写分离等高并发优化技术。

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