Mysql數據庫性能優化二

在上篇文章給大家介紹了mysql數據庫性能優化一，今天繼續接著上篇文章給大家介紹數據庫性能優化相關知識。具體內容如下所示：

建立適當的索引

說起提高數據庫性能，索引是最物美價廉的東西了。不用加內存，不用改程序，不用調sql，只要執行個正確的'create index'，查詢速度就可能提高百倍千倍，這可真有誘惑力。可是天下沒有免費的午餐，查詢速度的提高是以插入、更新、刪除的速度為代價的，這些寫操作，增加了大量的I/O。

是不是建立一個索引就能解決所有的問題?ename上沒有建立索引會怎樣?

select * from emp where ename='研發部'; 

---測試案例命令如下 (最好以 select * from emp e,dept d where e.empno=123451 )

*添加主鍵

ALTER TABLE emp ADD PRIMARY KEY(empno); 

*刪除主鍵

alter table emp drop primary key; 

索引的原理說明

沒有索引為什麼會慢?

使用索引為什麼會快?

索引的代價

1、磁盤占用

2、對dml(update delete insert)語句的效率影響

btree 方式檢索，算法復雜度： log2N 次數

 

哪些列上適合添加索引

1、較頻繁的作為查詢條件字段應該創建索引

select * from emp where empno = 1; 

2、唯一性太差的字段不適合單獨創建索引，即使頻繁作為查詢條件

select * from emp where sex = '男' 

3、更新非常頻繁的字段不適合創建索引

select * from emp where logincount = 1 

4、不會出現在WHERE子句中的字段不該創建索引

索引的類型

•主鍵索引，主鍵自動的為主索引 (類型Primary)

•唯一索引 (UNIQUE)

•普通索引 (INDEX)

•全文索引 (FULLTEXT) [適用於MyISAM] ——》sphinx + 中文分詞 coreseek [sphinx 的中文版 ]

•綜合使用=>復合索引

簡述mysql四種索引的區別

lPRIMARY 索引 =》在主鍵上自動創建

lUNIQUE 索引=> 只要是UNiQUE 就是Unique索引.(只能在字段內容不重復的情況下，才能創建唯一索引)

lINDEX 索引=>就是普通索引

lFULLTEXT => 只在MYISAM 存儲引擎支持, 目的是全文索引，在內容系統中用的多， 在全英文網站用多(英文詞獨立). 中文數據不常用，意義不大，國內全文索引通常使用 sphinx來完成,全文索引只能在 char varchar text字段創建.

全文索引案例

1.創建表

create table news(id int , title varchar(32),con varchar(1024)) engine=MyISAM; 

2.建立全文索引

create fulltext index ful_inx on news (con); 

3.插入數據

這裡要注意，對於常見的英文 fulltext 不會匹配，而且插入的語句本身是正確的.

'but it often happens that they are not above supporting themselves by dishonest means.which should be more disreputable.Cultivate poverty like a garden herb'

4.看看匹配度

mysql> select match(con) against('poverty') from news;
+-------------------------------+
| match(con) against('poverty') |
+-------------------------------+
| 0 |
| 0 |
| 0 |
| 0.9853024482727051 |
+------------------------------+ 

0表示沒有匹配到，或者你的詞是停止詞，是不會建立索引的.

使用全文索引,不能使用like語句，這樣就不會使用到全文索引了.

復合索引

create index 索引名 on 表名(列1，列2); 

索引的使用

建立索引

create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);
alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...) 
添加主鍵(索引) ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名,..); 聯合主鍵

刪除索引

DROP INDEX index_name ON tbl_name;
alter table table_name drop index index_name; 
刪除主鍵(索引)比較特別: alter table t_b drop primary key;

查詢索引(均可)

show index(es) from table_name;
show keys from table_name;
desc table_Name; 

修改索引，我們一般是先刪除在重新創建.

查詢要使用索引最重要的條件是查詢條件中需要使用索引。

下列幾種情況下有可能使用到索引：

1，對於創建的多列索引，只要查詢條件使用了最左邊的列，索引一般就會被使用。

2，對於使用like的查詢，查詢如果是 '%aaa' 不會使用到索引， 'aaa%' 會使用到索引。

下列的表將不使用索引：

1，如果條件中有or，即使其中有條件帶索引也不會使用。

2，對於多列索引，不是使用的第一部分，則不會使用索引。

3，like查詢是以%開頭

4，如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數據使用引號引用起來。否則不使用索引。(添加時,字符串必須'')

5，如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快，則不使用索引。

測試案例(就在前面的dept表上做演示.)

CREATE TABLE dept(
deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "",
loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT ""
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ; 
--放入數據，前面應該已經添加了，如果沒有則需要重新添加
--測試開始.

添加一個主鍵索引

alter table dept add primary key (deptno) 

--測試語句

explain select * from dept where deptno=1; 

結果是:

mysql> explain select * from dept where deptno=1;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: dept
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 3
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec) 

--創建多列索引

alter table dept add index myind (dname,loc); 

--證明對於創建的多列索引，只要查詢條件使用了最左邊的列，索引一般就會被使用

explain select * from dept where dname='研發部'; 會顯示使用到了索引myind
explain select * from dept where loc='MsBDpMRX'; 不會顯示使用到了索引myind

--對於使用like的查詢

explain select * from dept where dname like '%研發部'; 不會顯示使用到了索引myind
explain select * from dept where dname like '研發部%'; 會顯示使用到了索引myind

--如果條件中有or，即使其中有條件帶索引也不會使用

--為了演示，我們把復合索引刪除，然後只在dname上加入索引.

alter table dept drop index myind
alter table dept add index myind (dname)
explain select * from dept where dname='研發部' or loc='aa';-- 就不會使用到dname列上的 

--如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數據使用引號引用起來。否則不使用索引

select * from dept from dname=1234; //不會使用到索引
select * from dept from dname='1234'; //會使用到索引

查看索引的使用情況

show status like 'Handler_read%';

大家可以注意：

handler_read_key:這個值越高越好，越高表示使用索引查詢到的次數。

handler_read_rnd_next:這個值越高，說明查詢低效。

* 這時我們會看到handler_read_rnd_next值很高，為什麼,這是因為我們前面沒有加索引的時候，做過多次查詢的原因.

常用SQL優化

大批量插入數據(MySql管理員) 了解

對於MyISAM：

alter table table_name disable keys;
loading data//insert語句;
alter table table_name enable keys; 

對於Innodb：

1，將要導入的數據按照主鍵排序

2，set unique_checks=0,關閉唯一性校驗。

3，set autocommit=0,關閉自動提交。

優化group by 語句

默認情況，MySQL對所有的group by col1,col2進行排序。這與在查詢中指定order by col1, col2類似。如果查詢中包括group by但用戶想要避免排序結果的消耗，則可以使用order by

null禁止排序

有些情況下，可以使用連接來替代子查詢。

因為使用join，MySQL不需要在內存中創建臨時表。(講解)

如果想要在含有or的查詢語句中利用索引，則or之間的每個條件列都必須用到索引，如果沒有索引，則應該考慮增加索引(與環境相關 講解)

select * from 表名 where 條件1='' or 條件2='tt'
explaine select * from dept group by dname; =>這時顯示 extra: using filesort 說明會進行排序
explaine select * from dept group by dname order by null =>這時不含有顯示 extra: using filesort 說明不會進行排序

***有些情況下，可以使用連接來替代子查詢。因為使用join，MySQL不需要在內存中創建臨時表

explain select * from emp , dept where emp.deptno=dept.deptno;

和下面比較就可以說明問題!!

explain select * from emp left join dept on emp.deptno=dept.deptno;

選擇合適的存儲引擎

MyISAM：默認的MySQL存儲引擎。如果應用是以讀操作和插入操作為主，只有很少的更新和刪除操作，並且對事務的完整性要求不是很高。其優勢是訪問的速度快。

InnoDB：提供了具有提交、回滾和崩潰恢復能力的事務安全。但是對比MyISAM，寫的處理效率差一些並且會占用更多的磁盤空間。

Memory：數據存在內存中，服務重啟時，數據丟失

MyISAM： 在插入數據時，默認放在最後. ,刪除數據後，空間不回收.(不支持事務和外鍵)

InnoDB 支持事務和外鍵

對應我們程序員說，常用的存儲引擎主要是 myisam / innodb / memory,heap 表

如果選用小原則:

1.如果追求速度，不在乎數據是否一直把保存，也不考慮事務，請選擇 memory 比如存放用戶在線狀態.

2.如果表的數據要持久保存，應用是以讀操作和插入操作為主，只有很少的更新和刪除操作，並且對事務的完整性要求不是很高。選用MyISAM

3.如果需要數據持久保存，並提供了具有提交、回滾和崩潰恢復能力的事務安全,請選用Innodb

選擇合適的數據類型

在精度要求高的應用中，建議使用定點數來存儲數值，以保證結果的准確性。deciaml 不要用float

對於存儲引擎是MyISAM的數據庫,如果經常做刪除和修改記錄的操作，要定時執行optimize table table_name;功能對表進行碎片整理。

日期類型要根據實際需要選擇能夠滿足應用的最小存儲的早期類型

create table bbs(id int ,con varchar(1024) , pub_time int);
date('Ymd',時間-3*24*60*60); 2038年-1-19

對於使用浮點數和定點數的案例說明

create table temp1( t1 float(10,2), t2 decimal(10,2));
insert into temp1 values(1000000.32,1000000,32); 發現 t1 成了 1000000.31 所以有問題.

對於optimize table 表名 演示

create table temp2( id int) engine=MyISAM;
insert into temp2 values(1); insert into temp2 values(2); insert into temp2 values(3);
insert into temp2 select * from temp2;--復制
delete from temp2 where id=1; 發現 該表對於的數據文件沒有變小

定期執行 optimize table temp2 發現表大小變化，碎片整理完畢

&&對於InnoDB它的數據會存在data/ibdata1目錄下，在data/數據庫/只有一個 *.frm表結構文件.

關於mysql數據庫性能優化二小編就給大家介紹到這裡，希望對大家有所幫助！