• MySQL常见注意事项及优化


    MySQL常见注意事项

    1. 模糊查询 like 默认是对name字段建立了索引

      注意:在使用模糊查询的时候,当% 在第一个字母的位置的时候,这个时候索引是无法被使用的。但是% 在其他的位置的时候,索引是可以被使用的。

       

      # select * from tableName where name like "%zhangsan"; ?可以使用到索引啊? 不可以。

      分析:因为是不确定查询,在表中任何一行记录都有可能满足查询条件。

       

      #select * from tableName where name like "zh%"; 可以使用吗? 可以

      #select * from tableName where name like "zh%三"; 可以使用吗? 可以

      # select * from tableName where name like "z%san"; ? 可以使用吗?可以,首先可以快速定位z字母开头的部分。读z字母这段范围之内只能逐行比较。

       

    2. 查询的列不要使用函数或者运算。否则索引无法使用。

      # select * from tableName where id+1 = 1000;

      # select * from tableName where id = 999; 等价。

       

       

      有的时候,会在查询字段上面使用函数。使用函数的时候也是无法使用所有的,一般的解决方案是将查询后的结果交给php程序(字符串 和 数组)来实现处理。不要把函数的处理放在MySQL里面完成。

       

    3. 在你开发之中,什么样的字段适合建立索引?简述为什么?

      答:

    4. 在where后面作为查询条件的字段是适合建立索引的。
      1. 注意:对于唯一很差的字段不适合建立索引,例如 只有 这两种情况的字段。
    5. 在需要排序的字段上面,也可以建立索引。

       

      执行order by 不加限定,全表扫描,filesort含义 注意:问题?

    6. MySQL优化的一个通用方案?

      答:

    7. 开启MySQL的慢查询记录功能,让系统运行一段时间(测试时间 都是在半个月到一个月时间)
    8. 检查慢查询的日志信息,分析出可能有问题的sql语句
    9. 使用profile工具详细去分析sql语句执行的时候,每个步骤所花费的时间,sending data(可能出现的问题 是MySQL没有使用索引的情况下,会去磁盘上获取数据:经验)
    10. 对sql语句优化(本身写出来的sql语句就存在问题,例如对查询的字段使用了函数)或者对表的结构(表中有些查询字段没有建立索引)适当的做一些调整(索引重建或者建立的更合适)
    11. 使用explain工具分析一下这些sql语句在执行的时候,是如何执行(可能使用索引或者是使用那些索引)
      1. type: const index 出现这些 代表索引正常使用
    12. 反复上面的过程具体分析。

       

    13. MySQL的自身缓存

      解释:MySQL的客户端在发送sql语句到MySQL服务器端之后,会先去检查一下权限,之后去查询该条sql语句的缓存信息是否存在,如果存在,则直接返回;如果不存在,MySQL服务器需要去分析该sql语句,做词法语法分析,然后编译,生产执行树,去磁盘上获取数据,获取数据后,缓存到自身的一个缓存容器里面,然后在返回数据。

       

      使用:

      # show variables like "%cache%";

      更改MySQL缓存的大小(32M),注意 单位是 B(字节)

      # set global query_cache_size = 1024*1024*32;

      注意:第一个是要加关键字 global 第二个是大小的单位为 B(字节) 第三具体给多少合适,取决于自身操作系统的内存大小。

      测试对比:

       

      注意:MySQL自身的缓存需要注意两点:

    14. MySQL的sql语句里面不能出现不确定信息(例如在条件里面使用 now()函数),MySQL的自身缓存将无法被使用。查询的结构不会被缓存起来。

      分析:

       

    15. MySQL的自身的缓存是严格基于 sql 语句的(MySQL自身缓存是严格区分sql语句的大小写的) select === SELECT 关键字 其实是一样的

       

       

    16. MySQL的架构分析(读写分离

      由于一个网站业务中 70%的业务基本都是读操作,剩下的都是写操作。所以这个时候对读的压力过大,需要使用一定的方式来减少压力,这个时候可以使用读写分离这种架构来实现压力的分担。

      怎么查询是读为主?

      # show status like "%Com_%";

      通过上面的分析一段时间,就可以大致计算出网站的读写情况

       

      # show status ; 可以查看MySQL的一个状态信息。

       

       

       

      读写分离概图:

      mysql-proxy这个工具可以实现对sql语句的分析,判断sql语句是读操作(select关键字) 还是 写操作(insert、update、delete)。最后去连接不同的服务器实现业务的完成。

      当完成读的时候,MySQL-proxy会从对台读服务器按照一定策略去选择一台(轮询、加权、ip_hash)完成读操作

      当完成写的时候,直接去连接写的服务器

       

      问题:

      由于数据只在主服务器上实现写操作,但是从服务器上是没有完成写操作的,这个时候数据就会不一致。

      需要解决一致性的问题?

      答:可以使用MySQL的一个bin日志来完成数据的一致性问题。

       

      使用步骤:

      主服务器配置:

    17. 先在主服务器上开启bin日志(bin日志是MySQL的一个二进制日志功能,可以记录对MySQL数据造成更改的sql语句,形成一个日志文件)
    18. 在主服务器上的配置文件里面定义一个 server_id = Number 相当于标示一下这个服务器
    19. 在主服务器上添加一个授权账号用来到时候获取bin日志。

       

      从服务器配置:

    20. 开启从服务器的一个中继日志,这个日志主要是把主服务器bin日志读取之后(无法直接使用,需要先转换为中继日志),形成转换。
    21. 在从服务器上的配置文件定义一个 server_id =Number 不要和主服务器重复
    22. 使用主服务器的授权账号去链接主服务器获取bin日志,然后读取到本地,形成中级日志,然后在本地的MySQL执行一遍,达到和主服务器上数据文件一致。
    23. 启动从服务器的主从复制功能。

       

      总结:主从复制是完成读写分离的一个基础。(稍微有点延时)

       

      优化技术

      索引覆盖

      对于MyISAM的存储引擎来说,如果查询的字段信息正好在索引文件里面出现,这个时候不需要做回行的操作,直接可以从索引文件里面返回的现象就叫做索引覆盖。(索引正好覆盖了查询的字段)

       

      应用:在大数据(百万数据)下的一个翻页效果

      技术点:翻页是如何做的?

      答:select * from tableName limit offset,page;

      好比现在是N页,每页显示page条

      offset = (N-1) * page

       

      实际使用:

      分页操作

      当很大页码的时候

       

      通过上面的对比发现,MySQL在使用limit分页的时候,在页码足够大的情况下,效率是很低的,为什么?

      答:主要原因是,MySQL在使用limit做查询的时候,如下sql:

      select * from tableName limit offset,page;

      执行过程:

      先取出 offset+page 条记录, 然后在丢弃 offset 条记录 ,返回 page 条记录。

      所以有必要对这种情况做优化操作:

       

    24. 从业务上完成(限制用户的行为,不允许翻页超过规定的页码)

      百度限制用户行为:

       

    25. 不从限制用户的行为上去考虑,可以使用索引来实现
      1. select * from tableName where id > Number limit page;

      当分页页码变大的情况下:

      通过使用 where id > Number limit 10; 这样由于可以使用上id的主键索引,所以可以快速的定位,达到一个大数据的分页的效果。

       

       

      问题:

      a. select * from tableName where id > Number limit page;

      b. select * from tableName limit Number, page;

       

      当上面的这两条sql语句执行后,结果在什么时候完全一致,什么时候不一致?

      答:当数据没有被物理行删除的时候。这个时候数据是一致的,但是有物理行删除的时候,数据是不一致的。

      如何解决上面的问题?

      答:既然是物理行删除造成的,那就不做物理行的删除,只做逻辑删除(设置一个is_delete 字段 0 代表没有删除 1 代表已经删除)。

      使用逻辑删除之后,数据会一致,只要在数据显示的,在显示层面(HTML)让is_delete=1 不显示出来即可。if( is_delete == 1) echo '该条信息已被删除!' 例如:常见的百度贴吧,网易新闻端。

       

      3. 实现物理行删除,不限制用户行为

      答:这个时候可以使用 索引覆盖 + 延时关联技巧 来实现。

      分析:

      程序代码实现:

      在php层面实现        

    26. 由于主键id是可以快速查找,先查出满足条件id

       

    27. 然后根据id快速的去查找对应的记录

      foreach($data as $k=>$v){

      $sql = select * from tableName where id = $v;

      $res = mysql_query($sql);

      $row = mysql_fetch_assoc($res);

      $result[]= $row;

      }

      $result //分页数据

       

      在MySQL层面联表处理:

      使用联表来完成大数据的分页操作

       

      解释

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