数据库优化及注意事项
数据库 刘宇帅 6年前 阅读量: 1388
数据库优化有哪些?分别需要注意什么?
数据库设计
- 尽可能地使用最有效(最小)的数据类型
tinyint(1Byte) smallint(2Byte) mediumint(3Byte) int(4Byte) bigint(8Byte) bad case:int(1)/int(11)
- 不要将数字存储为字符串,字符转化为数字,用int存储ip而非char(15)
- 优先使用enum或set,sex enum (‘F’, ‘M’)
- 避免使用NULL字段
NULL字段很难查询优化 NULL字段的索引需要额外空间 NULL字段的复合索引无效 bad case:`name` char(32) default null`age` int not null good case:`age` int not null default 0
- 少用text/blob,varchar的性能会比text高很多;实在避免不了blob,请拆表
- 不在数据库里存图片
- 对于MyISAM表,如果没有任何变长列(VARCHAR、TEXT或BLOB列),使用固定尺寸的记录格式。这比较快但是不幸地可能会浪费一些空间。即使你已经用CREATE选项让VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定长度的行
- 使用sample character set,例如latin1。尽量少使用utf-8,因为utf-8占用的空间是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用latin1,例如mail,url等
- 精确度与空间的转换。在存储相同数值范围的数据时,浮点数类型通常都会比DECIMAL类型使用更少的空间。FLOAT字段使用4 字节存储 数据。DOUBLE类型需要8 个字节并拥有更高的精确度和更大的数值范围,DECIMAL类型的数据将会转换成DOUBLE类型
- InnoDB表行记录物理长度不超过8KB,InnoDB的data page默认是16KB,基于B+Tree的特点,一个data page中需要至少存储2条记录。因此,当实际存储长度超过8KB(尤其是TEXT/BLOB列)的大列(large column)时会引起“page-overflow存储”,类似ORACLE中的“行迁移”,因此,如果必须使用大列(尤其是TEXT/BLOB类型)且读写频繁的话,则最好把这些列拆分到子表中,不要和主表放在一起存储,如果不太频繁,可以考虑继续保留在主表中,如果将 innodbpagesize 选项修改成 8KB,那么行记录物理长度建议不超过4KB
- 库名表名字段名必须有固定的命名长度,12个字符以内;库名、表名、字段名禁⽌止超过32个字符。须见名之意;库名、表名、字段名禁⽌止使⽤用MySQL保留字;临时库、表名必须以tmp为前缀,并以⽇日期为后缀; 备份库、表必须以bak为前缀,并以日期为后缀
索引
- 字符字段必须建前缀索引
- 不在索引做列运算,bad case:select id where age +1 = 10;
- innodb主键推荐使用自增列
主键建立聚簇索引 主键不应该被修改 字符串不应该做主键 如果不指定主键,innodb会使用唯一且非空值索引代替
- 不用外键,请由程序保证约束
- 避免在已有索引的前缀上建立索引。例如:如果存在index(a,b)则去掉in
- 控制单个索引的长度。使用key(name(8))在数据的前面几个字符建立索引
- 要选择性的使用索引。在变化很少的列上使用索引并不是很好,例如性别列
- Optimize table可以压缩和排序index,注意不要频繁运行
- Analyze table可以更新数据
- 索引选择性是不重复的索引值也叫基数(cardinality)表中数据行数的比值,索引选择性=基数/数据行,count(distinct(username))/count(*) 就是索引选择性,高索引选择性的好处就是mysql查找匹配的时候可以过滤更多的行,唯一索引的选择性最佳,值为1
- 不要用重复或多余索引,对于INNODB引擎的索引来说,每次修改数据都要把主键索引,辅助索引中相应索引值修改,这可能会出现大量数 据迁移,分页,以及碎片的出现
- 超过20个长度的字符串列,最好创建前缀索引而非整列索引(例如:ALTER TABLE t1 ADD INDEX(user(20))),可以有效提高索引利用率,不过它的缺点是对这个列排序时用不到前缀索引。前缀索引的长度可以基于对该字段的统计得出, 一般略大于平均长度一点就可以了
- 定期用 pt-duplicate-key-checker 工具检查并删除重复的索引。比如 index idx1(a, b) 索引已经涵盖了 index idx2(a),就可以删除 idx2 索引了
sql
- sql语句尽可能简单,一条sql只能在一个cpu运算,大语句拆小语句,减少锁时间,一条大sql可以堵死整个库(充分利用QUERY CACHE和充分利用多核CPU)
- 简单的事务,事务时间尽可能短,bad case:上传图片事务
- 避免使用trig/func,触发器、函数不用,客户端程序取而代之
- 不用select *,消耗cpu,io,内存,带宽,这种程序不具有扩展性
- OR改写为IN()
or的效率是n级别 in的消息时log(n)级别 in的个数建议控制在200以内 select id from t where phone=’159′ or phone=’136′ =>select id from t where phone in (’159′, ’136′);
- OR改写为UNION
mysql的索引合并很弱智 select id from t where phone = '159' or name = 'john'; => select id from t where phone='159' union select id from t where name='jonh';
- 避免负向%,如not in/like
- 慎用count(*)
- limit高效分页
limit越大,效率越低 select id from t limit 10000, 10; => select id from t where id > 10000 limit 10;
- 使用union all替代union,union有去重开销
- 少用连接join
- 使用group by,分组、自动排序
- 请使用同类型比较
- 使用load data导数据,load data比insert快约20倍
- 对数据的更新要打散后批量更新,不要一次更新太多数据
- 使用性能分析工具
Sql explain / showprofile / mysqlsla
- 使用--log-slow-queries –long-query-time=2查看查询比较慢的语句。然后使用explain分析查询,做出优化
show profile; mysqlsla; mysqldumpslow; explain; show slow log; show processlist; show query_response_time(percona)
optimize 数据在插入,更新,删除的时候难免一些数据迁移,分页,之后就出现一些碎片,久而久之碎片积累起来影响性能, 这就需要DBA定期的优化数据库减少碎片,这就通过optimize命令。如对MyISAM表操作:optimize table 表名
- 禁止在数据库中跑大查询
- 使⽤预编译语句,只传参数,比传递SQL语句更高效;一次解析,多次使用;降低SQL注入概率
- 禁止使⽤order by rand()
- 禁⽌单条SQL语句同时更新多个表
- 避免在数据库中进⾏数学运算(MySQL不擅长数学运算和逻辑判断)
- SQL语句要求所有研发,SQL关键字全部是大写,每个词只允许有一个空格
- 能不用NOT IN就不用NOT IN,坑太多了。。会把空和NULL给查出来