(编辑:jimmy 日期: 2024/12/29 浏览:2)
MySQL性能优化
在互联网公司MySQL的使用非常广泛,大家经常会有MySQL性能优化方面的需求。整理了一些在MySQL优化方面的实用技巧。
Schema与数据类型优化
AUTO_INCREMENT
MD5()
、SHA1()
或者UUID()
等产生的字符串)会任意分布在很大的空间内,会导致INSERT
以及一些SELECT
语句变的很慢ALTER TABLE
操作增加一列),建议先拷贝一张与原表结构一样的表,再将数据复制进去,最后通过重命名将新表的表名称修改为原表的表名称。因为在变更表结构的时候很有可能会锁住整个表,并且可能会有长时间的不可用InnoDB索引优化
ORDER BY
子句的顺序完全一致,并且所有列的排序方向(倒序或者正序)都一样时,MySQL才能够使用索引来对结果做排序。有一种情况下ORDER BY
子句可以不满足索引的最左前缀的要求,就是前导列为常量的时候。like
来匹配字符串类型的字段的值时,尽可能的使用前缀匹配like ‘XX%'
,避免使用 like ‘%XX'
OR
条件),建议修改成UNION
的方式,这样方便命中索引EXPLAIN
的Extra
列可以看到“Using index”信息SELECT
、UPDATE
和DELETE
操作速度变慢,同时占用的内存也会比较多WHERE IN
和WHERE BETWEEN AND
的方式来进行范围查询LIMIT
的偏移量越大性能越慢查询性能优化
1.对于低效的查询,通常从两个方面来分析:
2.一般MySQL能够使用以下三种方式应用WHERE条件,从好到坏依次为:
3.MySQL从设计上让连接和断开连接都很轻量级,在返回一个小的查询结果方面很高效。在一个通用服务器上,也能够运行每秒超过10万的查询,一个千兆网卡也能轻松满足每秒超过2000次的查询,MySQL内部每秒能够扫描内存中上百万行数据
4.在删除大量数据时,建议每次删除一小批量数据后,暂停一会儿再做下一次的删除
5.无论如何排序都是一个成本很高的操作,所以从性能角度考虑,应尽可能避免排序或者尽可能避免对大量数据进行排序
6.COUNT()函数有两种不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。最简单的就是通过COUNT(*)来统计行数
7.关联查询的时候要确保关联的字段上有索引
8.在数据量很大并且历史数据需要定期删除的情况下,可以考虑使用分区表
9.如果定了的索引列和分区列不匹配,会导致查询无法进行分区过滤
10.外键约束尽可能避免,通常通过程序来实现,心中要有外键
11.触发器、存储过程、自定义函数等最好不要使用
12.尽可能的利用查询缓存,如果在写查询语句的时候有一些不确定的数据(NOW()或者CURRENT_DATE()等)时,则不会被缓存
13.用多个小表代替一个大表对查询缓存有好处
14.批量写入时只需要做一次缓存失效,所以相比单条写入(每写入一次,缓存就失效)效率更好,对于写密集型的应用,直接禁用查询缓存
15.如果缓存的空间太大,在过期操作的时候可能会导致服务器僵死
以上是个人在工作中的经验总结,如果有描述错误的地方希望大家可以帮忙指出,一起交流学习!