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    1. 优化流程图

    数据库优化之mysql

    mysql优化(主要增加数据库的select查询,让查询速度更快)

    2. 优化mysql的方面

    主要从以下四个方面去优化mysql

    ①存储层:如何选择一个数据库引擎,选择合适的字段列类型

    ②设计层:满足表的三范式,建立适当的索引,分表分区

    ③sql层:设计出更好的sql语句

    ④架构层:msyql读写分离

    2. 数据库表的引擎

    1. 引擎的简介

    不同的数据表引擎有不同的存储数据的方式,其索引结构也是不一样的,从而提供不一样的功能.

    如:innodb引擎提供事务的功能,myisam引擎就没有

    2. 数据库表的引擎的相关的操作

    ①,查看数据库支持哪些数据表引擎

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    以后面试基本能够回答myisam和innodb引擎的区别即可

    3. myisam引擎和innodb引擎的区别

    数据库优化之mysql

    myisam和innodb引擎的区别:

    ①innodb引擎支持事务,myisam不支持

    ②innodb支持行锁,myisam支持表锁

    ③myisam主要用在高并发的一些网站,innodb主要用在逻辑性(支持事务)比较高的一些网站

    修改一个表的引擎的命令

    alter table 表名 engine=innodb

    4.myisam引擎和innodb引擎生成数据文件的方式

    ①创建一个myisam的引擎表

    数据库优化之mysql

    打开mysql的安装目录的data目录查看创建的表结构文件:

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    ②innodb引擎

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    查看mysql的安装目录的data目录,查看表的结构:

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    它的数据文件(表名.MYD)和数据表的索引文件(表名.MYI)去哪里了?

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    4. 数据库的备份

    mysqldump命令备份数据库:

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    备份操作(mysqldump):

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    还原操作:

    先建立一个数据库如(db2)

    数据库优化之mysql

    执行还原的命令(mysql)

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    mysql可视化工具备份和还原:

    备份操作:

    数据库优化之mysql

    还原操作:

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    5. myiam引擎和innodb引擎插入数据的方式(问题)

    ①myisam引擎表插入数据

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    ②innodb引擎插入同样的数据

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    数据库优化之mysql

    总结:

    ①myisam引擎插入数据的时候没有按照主键的顺序进行插入,内部没有一个排序的操作

    ②使用innodb插入数据的时候,内部会按照主键进行一定的排序,排序的过程是需要消耗时间和内存的.

    所以我们如果要做大批量数据的插入使用myisam的引擎

    3. 选择合适的字段类型

    1. 选择字段的基本原则

    ①使用最小的列类型来存储(如能使用tinyint就不要使用int),因为大的数据类型所占用的字节空间会大点,那么检索数据的速度会慢点

    ②定义一个表的字段类型的时候,建议设置为not null ,因为一个null会占用一个字节的空间,最好设置一个默认的值 如(varchar not null default ''')

    ③如果一个数值是正型,我们应该把它设置为unsigned,因为无符号型存储的数据量会大点.

    2. mysql的字段类型回顾

    数据库优化之mysql

    char(定长字符串类型):占用0-255字符

    varchar(变长字符串类型):占用0-65535,还需要1-2字节空间保存数据类型本身

    text:基本无限制

    date:日期:如2016-09-12

    datetime:日期时间:2016-09-12 12:12:12

    enum:枚举类型;一般用在单选enum('男','女')

    set:集合的数据类型:一般用在多选 set('学代码','吃饭','睡觉');

    3. 如何选择字段类型来存储数据

    问题1:存储一个时间用什么类型比较好?

    建议大家用int?因为使用int类型方便转化为日期或日期时间,也可以方便我们的时间的一个对比查询.

    有时候也可以用datatime,这样把数据取出来就不需要在模板中进行转化

    问题2:存储一个不确定的数据(如:文章的标题)

    这时候使用varchar(20);

    因为标题的长度不确定有多长,我们就使用varchar,如果使用char类型来存储,它会占用指定的空间大小,这样浪费空间,而且检索数据的速度也会慢些

    如存储md5加密后的密码用char(32),

    如手机号11为:char(11)

    问题3:mysql中ip和数字的转化

    可以使用int来存储我们的ip地址:

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    php中ip和数字的互相转化:

    ip2long('ip address'): 把ip地址转化为数字

    long2ip(): 把数字转化为ip地址

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    4. 建表的三范式

    我们平时建表的时候基本都会满足三范式

    1. 第一范式(1NF)

    第一范式要保证字段的原子性,

    如建立一个用户表

    id name address

    1 小白 广东广州市天河区

    2 小黑 广东深圳市宝安区

    以上用户表的address字段没有满足第一范式,因为address的值可以进行划分为省,市,详细地址

    修改以上表结构为:

    id name province city area

    1 小白 广东 广州市 天河区

    2 小黑 广东 深圳市 宝安区

    2. 第二范式(2NF)

    第二范式要保证每个字段和主键不可以有传递依赖

    订单表:

    order_id room_id username card phone

    1 202 小白 234553X 13433333333

    2 203 小白 234553X 13433333333

    以上订单表有个问题,如果一个顾客有多个订单,那么久对应着多条订单记录,就会产生多条同一个用户的相关信息,那么多出来的用户的信息就有数据冗余

    改造订单表如下,给用户信息单独来设置一个表

    订单表

    order_id room _id user_id

    1 202 8

    2 203 8

    用户表

    user_id user name card phone

    8 小白 234553X 13433333333

    3. 第三范式(3NF)

    要保证每个字段和主键直接依赖,以上基于第二范式的完成就已经满足我们的第三范式了.

    下一个订单要操作的基本表如下:

    订单信息表

    订单地址

    用户信息表

    商品信息表

    商品优惠券表

    商品属性表

    商品图片表

    商品分类表

    5. mysql中的索引

    1. 索引简介

    生活上的索引:

    书本的目录,公交牌,

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    使用索引的可以加快select查询的速度,但是对我们的写(insert,update,delete)操作效率会有所降低

    2. mysql索引的分类

    ①主键索引 primary key 不能为空 not null 一个表只能有一个主键索引

    ②唯一索引 unique key 可以为空,一个表可以有多个唯一索引

    ③普通索引 key 可以为空,一个表可以有多个普通索引

    ④全文索引 fulltext index (varchar text)(sphinx)

    复合索引:多个字段共同组成的索引

    3. 索引基本操作

    创建索引一般有两种方式

    ①创建表的时候指定索引(create)

    ②修改表结构的方式(alter)

    ①主键索引的增删改

    a.主键索引的创建

    create table tab_name(

    id int not null auto_increment

    primary key(id)

    )

    如果一个字段是自动增长的它必须是主键值,但是主键值不一定非要是自动增长

    删除主键索引: alter table tab_name drop primary key

    (注意:如果一个主键字段是自动增长的,必须先删除自动增长的属性,才可以继续删除主键)

    数据库优化之mysql

    添加一个主键索引: alter table tab_name add primary key(id)

    ②普通索引的增删改

    create table table_name(

    id int not null auto_increment,

    name varchar(30) not null default '',

    email varchar(30) not null default '';

    primary key(id), //主键

    unique key(email) , //唯一键

    key key_name (name) //普通键

    )

    修改表的结构索引

    唯一的索引的添加

    alter table table_name add unique index uni_em (email)

    alter table table_name add unique key uni_em (email)

    普通索引的添加操作

    alter table table_name add key index_name (name)

    alter table table_name add index index_name (name)

    4. 构造一张大型的数据表

    可以进行蠕虫复制

    insert into user (username) select username from user

    insert into user (username,email) select username,email from user

    例,使用主键和不使用主键查询一条记录的测试

    ①使用主键id=2000000的记录信息

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    ②不使用主键索引进行查询

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    5.explain分析sql语句的索引使用情况

    使用explain可以知道一条sql语句的使用索引的基本情况,只需要在查询语句前面加个explain或者是desc,从而可以更好的优化我们的sql语句

    如: explain select * from users where id=200000;

    desc select * from users where id=200000;

    使用到了主键索引:

    数据库优化之mysql

    没有使用到索引查询,进行了全表扫描

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    6. 如何正确的使用索引

    ①进场出现where条件后面的字段,我们就可以把字段设置为索引

    给字段no_index设置为普通索引

    数据库优化之mysql

    查看建表语句:

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    再次可发现使用到了索引:

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    ②模糊查询索引的使用情况

    对关键字查询一般有以下两种情况

    like '%关键字%' ========> 不会时候到索引

    like '关键字%' ========> 使用到索引查询

    只要关键字左边有%,就不会使用到索引查询

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    ③使用索引优化order by语句

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    ④,优化分页limit语句

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    ⑤复合索引的最左原则(面试经常问)

    只要我们在where条件后查询的字段出现了复合索引的最左边的一个字段,那么其就会使用到索引查询.

    先建立一个复合索引

    建立一个复合索引,把username,和email字段作为复合索引

    alter table users add index index_user_email(username,email);

    数据库优化之mysql

    a.

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    b.

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    如果想使用复合索引的后面字段,必须先使用最左边的一个字段

    数据库优化之mysql

    复合索引的索引长度计算:

    215=(30+40)*3+2*2(变量类型本身2)+1(null)

    utf-8下一个字符占用3个字节

    gbk:下一个字符占用2个字节

    六.慢日志查询

    简介

    当一条sql执行比较慢的时候(10秒),我们可以通过mysql的一个慢日志查询的功能可以记录

    这条比较慢sql,我们可以定义一个我们认为比较慢(10秒)的sql语句,那么超过十秒钟的sql语句就会被记录下来,从而我们就可以优化我们这个有问题的sql语句

    开启慢日志查询

    ①开启慢日志查询:

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    ②修改mysql的配置文件,加以下两个选项

    数据库优化之mysql

    记得保存,重启mysql服务器.

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    ③,进行测试:

    打开慢日志文件如下:

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    注意:mysql查询的时候,有时候(默认)有缓存,我们可以通过以下配置禁用缓存

    数据库优化之mysql

    查询的时候也可以不查询缓存数据

    select sql_no_cache from table_name...............

     

    转自

    数据库优化之mysql https://www.toutiao.com/i6501466752893846029/

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/paul8339/p/8086954.html
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