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Mysql高性能优化规范建议

发布时间:2019-05-14 12:45 来源:未知 编辑:admin

  所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)

  临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀

  所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)

  没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。

  兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效,如果数据库中有存储emoji表情的需要,字符集需要采用utf8mb4字符集。

  500万并不是Mysql数据库的限制,过大会造成修改表结构,备份,恢复都会有很大的问题。

  可以用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小

  Mysql限制每个表最多存储4096列,并且每一行数据的大小不能超过65535字节。

  减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO);

  通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时。

  9. 禁止在线上做数据库压力测试10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库数据库字段设计规范1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型

  列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多,索引的性能也就越差。

  插入数据前,先用inet_aton把ip地址转为整型,可以节省空间,显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。

  2、对于非负型的数据(如自增ID、整型IP)来说,要优先使用无符号整型来存储

  VARCHAR(N)中的N代表的是字符数,而不是字节数,使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。过大的长度会消耗更多的内存。

  2. 避免使用TEXT、BLOB数据类型,最常见的TEXT类型可以存储64k的数据1、建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中

  Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据,Mysql还是要进行二次查询,会使sql性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

  如果一定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

  因为MySQL对索引字段长度是有限制的,所以TEXT类型只能使用前缀索引,并且TEXT列上是不能有默认值的

  占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节

  索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。

  因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。

  5.6版本之前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

  Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。

  建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。

  Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。

  而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询 ,减少了IO操作,提升了查询效率。

  由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

  预编译语句可以重复使用这些计划,减少SQL编译所需要的时间,还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题。

  避免使用双%号的查询条件。如:a like %123%,(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)

  一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如:有 a,b,c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b,c列上的索引将不会被用到。

  在定义联合索引时,如果a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧,使用left join 或 not exists 来优化not in 操作,因为not in 也通常会使用索引失效。

  4. 数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号,进制跨库查询

  通常子查询在in子句中,且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

  子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。

  由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。

  对于Mysql来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置。

  在Mysql中,对于同一个SQL多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,如果在一个SQL中关联的表越多,所占用的内存也就越大。

  如果程序中大量的使用了多表关联的操作,同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下,就容易造成服务器内存溢出的情况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

  同时对于关联操作来说,会产生临时表操作,影响查询效率,Mysql最多允许关联61个表,建议不超过5个。

  in 的值不要超过500个,in 操作可以更有效的利用索引,or大多数情况下很少能利用到索引。

  order by rand()会把表中所有符合条件的数据装载到内存中,然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序,并且可能会对每一行都生成一个随机值,如果满足条件的数据集非常大,就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

  主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,

  而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

  大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因

  大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

  特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批

  对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。

  pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。把原来一个DDL操作,分解成多个小的批次进行。

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