Mysql性能优化

mysql的性能优化无法一蹴而就，必须一步一步慢慢来，从各个方面进行优化，最终性能就会有大的提升。

Mysql数据库的优化技术

对mysql优化是一个综合性的技术，主要包括

• 表的设计合理化(符合3NF)
• 添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]
• 分表技术(水平分割、垂直分割)
• 读写[写: update/delete/add]分离
• 存储过程 [模块化编程，可以提高速度]
• 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ]
• mysql服务器硬件升级
• 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

数据库优化工作

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：

① 数据库设计

② sql语句优化

③ 数据库参数配置

④ 恰当的硬件资源和操作系统

此外，使用适当的存储过程，也能提升性能。

这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小

数据库表设计             

通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：

第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF)

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。

但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。

☞ 数据库的分类

关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server

非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合)

NoSql数据库: MongoDB(特点是面向文档)

举例说明什么是适度冗余，或者说有理由的冗余!

 

上面这个就是不合适的冗余，原因是:

在这里，为了提高学生活动记录的检索效率，把单位名称冗余到学生活动记录表里。单位信息有500条记录，而学生活动记录在一年内大概有200万数据量。 如果学生活动记录表不冗余这个单位名称字段，只包含三个int字段和一个timestamp字段，只占用了16字节，是一个很小的表。而冗余了一个 varchar(32)的字段后则是原来的3倍，检索起来相应也多了这么多的I/O。而且记录数相差悬殊，500 VS 2000000 ，导致更新一个单位名称还要更新4000条冗余记录。由此可见，这个冗余根本就是适得其反。

 

订单表里面的Price就是一个冗余字段，因为我们可以从订单明细表中统计出这个订单的价格，但是这个冗余是合理的，也能提升查询性能。

从上面两个例子中可以得出一个结论:

1---n 冗余应当发生在1这一方.

SQL语句优化        

SQL优化的一般步骤

1. 通过show status命令了解各种SQL的执行频率。
2. 定位执行效率较低的SQL语句-（重点select）
3. 通过explain分析低效率的SQL
4. 确定问题并采取相应的优化措施

-- select语句分类
Select
Dml数据操作语言(insert update delete)
dtl 数据事物语言(commit rollback savepoint)
Ddl数据定义语言(create alter drop..)
Dcl(数据控制语言) grant revoke

-- Show status 常用命令
--查询本次会话
Show session status like 'com_%';     //show session status like 'Com_select'

--查询全局
Show global status like 'com_%';

-- 给某个用户授权
grant all privileges on *.* to 'abc'@'%';
--为什么这样授权 'abc'表示用户名  '@' 表示host, 查看一下mysql->user表就知道了

--回收权限
revoke all on *.* from 'abc'@'%';

--刷新权限[也可以不写]
flush privileges;

SQL语句优化-show参数        

MySQL客户端连接成功后，通过使用show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。其中的session来表示当前的连接的统计结果，global来表示自数据库上次启动至今的统计结果。默认是session级别的。
下面的例子：
show status like 'Com_%';
其中Com_XXX表示XXX语句所执行的次数。
重点注意：Com_select,Com_insert,Com_update,Com_delete通过这几个参数，可以容易地了解到当前数据库的应用是以插入更新为主还是以查询操作为主，以及各类的SQL大致的执行比例是多少。

还有几个常用的参数便于用户了解数据库的基本情况。
Connections：试图连接MySQL服务器的次数
Uptime：服务器工作的时间（单位秒）
Slow_queries：慢查询的次数 (默认是慢查询时间10s)

show status like 'Connections'
show status like 'Uptime'
show status like 'Slow_queries'

如何查询mysql的慢查询时间

Show variables like 'long_query_time';

修改mysql 慢查询时间

set long_query_time=2

SQL语句优化-定位慢查询                

问题是： 如何从一个大项目中，迅速的定位执行速度慢的语句. (定位慢查询)

首先我们了解mysql数据库的一些运行状态如何查询(比如想知道当前mysql运行的时间/一共执行了多少次select/update/delete.. / 当前连接)

为了便于测试，我们构建一个大表(400 万)-> 使用存储过程构建

默认情况下，mysql认为10秒才是一个慢查询.

修改mysql的慢查询.

show variables like 'long_query_time' ; //可以显示当前慢查询时间
set long_query_time=1 ;//可以修改慢查询时间

构建大表->大表中记录有要求, 记录是不同才有用，否则测试效果和真实的相差大.创建:

CREATE TABLE dept( /*部门表*/
deptno MEDIUMINT   UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0,  /*编号*/
dname VARCHAR(20)  NOT NULL  DEFAULT "", /*名称*/
loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "" /*地点*/
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;


CREATE TABLE emp
(empno  MEDIUMINT UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0, /*编号*/
ename VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "", /*名字*/
job VARCHAR(9) NOT NULL DEFAULT "",/*工作*/
mgr MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,/*上级编号*/
hiredate DATE NOT NULL,/*入职时间*/
sal DECIMAL(7,2)  NOT NULL,/*薪水*/
comm DECIMAL(7,2) NOT NULL,/*红利*/
deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 /*部门编号*/
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;


CREATE TABLE salgrade
(
grade MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
losal DECIMAL(17,2)  NOT NULL,
hisal DECIMAL(17,2)  NOT NULL
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

测试数据

INSERT INTO salgrade VALUES (1,700,1200);
INSERT INTO salgrade VALUES (2,1201,1400);
INSERT INTO salgrade VALUES (3,1401,2000);
INSERT INTO salgrade VALUES (4,2001,3000);
INSERT INTO salgrade VALUES (5,3001,9999);

为了存储过程能够正常执行，我们需要把命令执行结束符修改delimiter $$

创建函数，该函数会返回一个指定长度的随机字符串

create function rand_string(n INT) 
returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串
begin 
#chars_str定义一个变量 chars_str,类型是 varchar(100),默认值'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
 declare chars_str varchar(100) default
   'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
 declare return_str varchar(255) default '';
 declare i int default 0;
 while i < n do 
   set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
   set i = i + 1;
   end while;
  return return_str;
  end 

创建一个存储过程

create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0; 
#set autocommit =0 把autocommit设置成0
 set autocommit = 0;  
 repeat
 set i = i + 1;
 insert into emp values ((start+i) ,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand());
  until i = max_num
 end repeat;
   commit;
 end 

#调用刚刚写好的函数, 1800000条记录,从100001号开始

call insert_emp(100001,4000000);

这时我们如果出现一条语句执行时间超过1秒中，就会统计到.

如果把慢查询的sql记录到我们的一个日志中

在默认情况下，低版本的mysql不会记录慢查询，需要在启动mysql时候，指定记录慢查询才可以

    binmysqld.exe - -safe-mode  - -slow-query-log [mysql5.5 可以在my.ini指定]

    binmysqld.exe –log-slow-queries=d:/abc.log [低版本mysql5.0可以在my.ini指定]

该慢查询日志会放在data目录下[在mysql5.0这个版本中时放在 mysql安装目录/data/下],在 mysql5.5.19下是需要查看

my.ini 的 datadir="C:/Documents and Settings/All Users/Application Data/MySQL/MySQL Server 5.5/Data/“来确定.

在mysql5.6中，默认是启动记录慢查询的，my.ini的所在目录为：C:ProgramDataMySQLMySQL Server 5.6，其中有一个配置项

slow-query-log=1

针对 mysql5.5启动慢查询有两种方法

binmysqld.exe - -safe-mode  - -slow-query-log

也可以在my.ini 文件中配置:

[mysqld]
# The TCP/IP Port the MySQL Server will listen on
port=3306
slow-query-log

通过慢查询日志定位执行效率较低的SQL语句。慢查询日志记录了所有执行时间超过long_query_time所设置的SQL语句。
show variables like 'long_query_time';
set long_query_time=2;

为dept表添加数据

desc dept;
ALTER table  dept add id int PRIMARY key auto_increment;
CREATE PRIMARY KEY on dept(id);
create INDEX idx_dptno_dptname on dept(deptno,dname);
INSERT into dept(deptno,dname,loc) values(1,'研发部','康和盛大厦5楼501');
INSERT into dept(deptno,dname,loc) values(2,'产品部','康和盛大厦5楼502');
INSERT into dept(deptno,dname,loc) values(3,'财务部','康和盛大厦5楼503');
UPDATE emp set deptno=1 where empno=100002;

****测试语句***[对emp表的记录可以为3600000 ,效果很明显慢]

select * from emp where empno=(select empno from emp where ename='研发部')

如果带上order by e.empno 速度就会更慢，有时会到1min多.

测试语句

 select * from emp e,dept d where e.empno=100002  and e.deptno=d.deptno; 

查看慢查询日志：默认为数据目录data中的host-name-slow.log。低版本的mysql需要通过在开启mysql时使用- -log-slow-queries[=file_name]来配置

SQL语句优化-explain分析问题            

Explain select * from emp where ename=“wsrcla”
会产生如下信息：
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表
type:表示表的连接类型
possible_keys:表示查询时，可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
rows:扫描出的行数(估算的行数)
Extra:执行情况的描述和说明

 

explain select * from emp where ename='JKLOIP'

如果要测试Extra的filesort可以对上面的语句修改

explain select * from emp order by ename

EXPLAIN详解

id

SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号

id 示例

SELECT * FROM emp WHERE empno = 1 and ename = (SELECT ename FROM emp WHERE empno =  100001) G;

select_type

PRIMARY    :子查询中最外层查询

SUBQUERY : 子查询内层第一个SELECT，结果不依赖于外部查询

DEPENDENT SUBQUERY:子查询内层第一个SELECT，依赖于外部查询

UNION   :UNION语句中第二个SELECT开始后面所有SELECT，

SIMPLE：简单的 select 查询,不使用 union 及子查询

UNION ：UNION 中的第二个或随后的 select 查询,不依赖于外部查询的结果集

Table

显示这一步所访问数据库中表名称

Type

对表访问方式

ALL：

SELECT * FROM emp G

完整的表扫描 通常不好

SELECT * FROM (SELECT * FROM emp WHERE empno = 1) a ;

system：表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特

const：表最多有一个匹配行

Possible_keys

该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示  null

Key 

Mysql 从 Possible_keys 所选择使用索引

Rows

估算出结果集行数

Extra

查询细节信息

No tables ：Query语句中使用FROM DUAL 或不含任何FROM子句

Using filesort ：当Query中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序，

Impossible WHERE noticed after reading const tables: MYSQL Query Optimizer

通过收集统计信息不可能存在结果

Using temporary：某些操作必须使用临时表，常见 GROUP BY  ; ORDER BY

Using where：不用读取表中所有信息，仅通过索引就可以获取所需数据;

建立适当的索引     

说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的'create index'，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。

是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样?

UPDATE emp set ename='zhangsan' where empno=100002;
select * from emp where ename='zhangsan';

我emp表中有2446297条记录，empno创建索引前，执行查询花了16秒钟，进行了全表扫描

explain SELECT * from emp where empno=100002;

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

*添加主键

ALTER TABLE emp ADD PRIMARY KEY(empno);

再执行查询，执行时间显示0，用explain分析

*删除主键

alter table emp drop primary key;

索引的原理说明     

没有索引为什么会慢?

使用索引为什么会快?

btree类型的索引，就是使用的二分查找法，肯定快啊，算法复杂度是log2N，也就是说16条数据查4次，32条数据查5次，64条数据查6次....依次类推。

使用索引跟没使用索引的区别，就跟我们使用新华字典查字，一个是根据拼音或者笔画查找，一个是从头到尾一页一页翻。

索引的代价

1、磁盘占用

2、对dml(update delete insert)语句的效率影响

btree 方式检索，算法复杂度： log2N 次数

 

哪些列上适合添加索引       

1、较频繁的作为查询条件字段应该创建索引

select * from emp where empno = 1;

2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件

   select * from emp where sex = '男'

3、更新非常频繁的字段不适合创建索引

select * from emp where logincount = 1

4、不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引

索引的类型             

• 主键索引，主键自动的为主索引 (类型Primary)
• 唯一索引 (UNIQUE)
• 普通索引 (INDEX)
• 全文索引 (FULLTEXT) [适用于MyISAM] ——》sphinx + 中文分词    coreseek [sphinx 的中文版 ]
• 综合使用=>复合索引

简述mysql四种索引的区别

PRIMARY 索引 =》在主键上自动创建

UNIQUE 索引=> 只要是UNiQUE 就是Unique索引.(只能在字段内容不重复的情况下，才能创建唯一索引)

INDEX 索引=>就是普通索引

FULLTEXT => 只在MYISAM 存储引擎支持, 目的是全文索引，在内容系统中用的多， 在全英文网站用多(英文词独立). 中文数据不常用，意义不大，国内全文索引通常使用 sphinx来完成,全文索引只能在 char varchar text字段创建.

全文索引案例

1.创建表

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.插入数据

这里要注意，对于常见的英文 fulltext 不会匹配，而且插入的语句本身是正确的.

'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表示没有匹配到，或者你的词是停止词，是不会建立索引的.

使用全文索引,不能使用like语句，这样就不会使用到全文索引了.

复合索引

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,...)

添加主键(索引) ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名,..); 联合主键

删除索引

DROP INDEX index_name ON tbl_name;
alter table table_name drop index index_name;

删除主键(索引)比较特别: alter table t_b drop primary key;

查询索引(均可)

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

修改索引，我们一般是先删除再重新创建.

查询要使用索引最重要的条件是查询条件中需要使用索引。

下列几种情况下有可能使用到索引：
1，对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
2，对于使用like的查询，查询如果是  '%aaa' 不会使用到索引， 'aaa%' 会使用到索引。

下列的表将不使用索引：
1，如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用。
2，对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。
3，like查询是以%开头
4，如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引。(添加时,字符串必须'')
5，如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

测试案例(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 ;

--放入数据，前面应该已经添加了，如果没有则需要重新添加

--测试开始.

添加一个主键索引

alter table dept add primary key (deptno)

--测试语句

explain select * from dept where deptno=1;

结果是:

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)

--创建多列索引

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

--证明对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用

explain select * from dept where dname='研发部'; 会显示使用到了索引myind

explain select * from dept where loc='MsBDpMRX'; 不会显示使用到了索引myind

--对于使用like的查询

explain select * from dept where dname like '%研发部'; 不会显示使用到了索引myind

explain select * from dept where dname like '研发部%'; 会显示使用到了索引myind

--如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用

--为了演示，我们把复合索引删除，然后只在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='研发部' or loc='aa';-- 就不会使用到dname列上的

--如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引

select * from dept from dname=1234; //不会使用到索引

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

查看索引的使用情况
show status like 'Handler_read%';
大家可以注意：
handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。

handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效。

* 这时我们会看到handler_read_rnd_next值很高，为什么,这是因为我们前面没有加索引的时候，做过多次查询的原因.

常用SQL优化            

大批量插入数据(MySql管理员) 了解
对于MyISAM：

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

对于Innodb：
1，将要导入的数据按照主键排序
2，set unique_checks=0,关闭唯一性校验。
3，set autocommit=0,关闭自动提交。

优化group by 语句
默认情况，MySQL对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by null禁止排序

有些情况下，可以使用连接来替代子查询。
因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表。(讲解)

如果想要在含有or的查询语句中利用索引，则or之间的每个条件列都必须用到索引，如果没有索引，则应该考虑增加索引(与环境相关 讲解)

 select * from 表名 where 条件1='' or 条件2='tt'

explain select * from dept group by dname; =>这时显示 extra: using filesort 说明会进行排序

explain select * from dept group by dname order by null =>这时不含有显示 extra: using filesort 说明不会进行排序

***有些情况下，可以使用连接来替代子查询。因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表。

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

和下面比较就可以说明问题!!

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

选择合适的存储引擎           

MyISAM：Mysql5.5默认的MySQL存储引擎。如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。

InnoDB：Mysql5.6默认的MySQL存储引擎，提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM，写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间。

Memory：数据存在内存中，服务重启时，数据丢失

MyISAM： 在插入数据时，默认放在最后. ,删除数据后，空间不回收.(不支持事务和外键)

InnoDB 支持事务和外键

对应我们程序员说，常用的存储引擎主要是 myisam / innodb / memory,heap 表

如果选用小原则:

1.如果追求速度，不在乎数据是否一直保存，也不考虑事务，请选择 memory 比如存放用户在线状态.

2.如果表的数据要持久保存，应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。选用MyISAM

3.如果需要数据持久保存，并提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全,请选用Innodb

选择合适的数据类型           

在精度要求高的应用中，建议使用定点数来存储数值，以保证结果的准确性。能用deciaml就不要用float

对于存储引擎是MyISAM的数据库,如果经常做删除和修改记录的操作，要定时执行optimize table table_name;功能对表进行碎片整理。

日期类型要根据实际需要选择能够满足应用的最小存储的早期类型

create table bbs(id int ,con varchar(1024) , pub_time int);

date('Ymd',时间-3*24*60*60); 2038年-1-19

对于使用浮点数和定点数的案例说明

create table temp1( t1 float(10,2), t2 decimal(10,2));

insert into temp1 values(1000000.32,1000000,32); 发现 t1 成了 1000000.31 所以有问题.

对于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;--复制
delete from temp2 where id=1; --发现该表对应的数据文件没有变小

定期执行 optimize table temp2 发现表大小变化，碎片整理完毕

对于InnoDB它的数据会存在data/ibdata1目录下，在data/数据库/只有一个 *.frm表结构文件.