MySQL 优化
1. 索引
- 目的
索引的目的在于提高查询效率。
- 原理
通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
- 分类
- index —-普通的索引,数据可以重复
- fulltext—-全文索引,用来对大表的文本域(char,varchar,text)进行索引。语法和普通索引一样
- unique —-唯一索引,唯一索引,要求所有记录都唯一
- primary key —-主键索引,也就是在唯一索引的基础上相应的列必须为主键
- 什么情况下需要建立索引
- 较频繁地作为查询条件的字段
- 唯一性太差的字段不适合建立索引
- 更新太频繁地字段不适合创建索引
- 不会出现在where条件中的字段不该建立索引
- 建索引的几大原则
- 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
- =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
- 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录
- 索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
- 尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可
- 工具
- explain命令
- 慢查询优化的基本步骤
- 先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
- where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
- explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
- order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
- 了解业务方使用场景
- 加索引时参照建索引的几大原则
- 观察结果,不符合预期继续从0分析
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隔离级别
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性能瓶颈
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性能调优