So optimieren Sie die MySQL-Datenbank

Acht Möglichkeiten zur Optimierung der MySQL-Datenbank:

1. Wählen Sie die am besten geeigneten Feldattribute aus

MySQL kann den Zugriff auf große Datenmengen durchaus unterstützen, aber im Allgemeinen gilt: Je kleiner die Tabelle in der Datenbank, desto schneller werden die darauf ausgeführten Abfragen. Um eine bessere Leistung zu erzielen, können wir daher beim Erstellen einer Tabelle die Breite der Felder in der Tabelle so klein wie möglich einstellen.

Wenn Sie beispielsweise das Feld „Postleitzahl“ auf CHAR(255) festlegen, wird der Datenbank offensichtlich unnötiger Speicherplatz hinzugefügt. Selbst die Verwendung von VARCHAR ist überflüssig, da CHAR(6) das Feld vervollständigen kann Aufgabe sehr gut. Ebenso sollten wir, wenn möglich, MEDIUMINT anstelle von BIGIN verwenden, um Ganzzahlfelder zu definieren.

Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Effizienz besteht darin, das Feld wann immer möglich auf NOTNULL zu setzen, damit die Datenbank beim Ausführen von Abfragen in Zukunft keine NULL-Werte vergleichen muss.
Für einige Textfelder, wie zum Beispiel „Provinz“ oder „Geschlecht“, können wir sie als ENUM-Typ definieren. Denn in MySQL wird der ENUM-Typ als numerische Daten behandelt und numerische Daten werden viel schneller verarbeitet als Texttypen. Auf diese Weise können wir die Leistung der Datenbank verbessern.

2. Verwenden Sie Joins (JOIN) anstelle von Unterabfragen (Sub-Queries)

MySQL unterstützt SQL-Unterabfragen ab 4.1. Mit dieser Technik können Sie mit einer SELECT-Anweisung eine einzelne Spalte mit Abfrageergebnissen erstellen und dieses Ergebnis dann als Filterbedingung in einer anderen Abfrage verwenden. Wenn wir beispielsweise Kunden löschen möchten, die keine Bestellungen in der Basis-Kundeninformationstabelle haben, können wir mithilfe einer Unterabfrage zunächst die IDs aller Kunden, die Bestellungen aufgegeben haben, aus der Verkaufsinformationstabelle abrufen und dann die Ergebnisse an übergeben die Hauptabfrage, wie unten gezeigt:

DELETE    FROM    customerinfo
WHERE    CustomerID    NOT IN (SELECT    CustomerID    FROM    salesinfo)

Durch die Verwendung von Unterabfragen können viele SQL-Vorgänge ausgeführt werden, für deren Ausführung logischerweise mehrere Schritte gleichzeitig erforderlich sind. Außerdem können Transaktions- oder Tabellensperren vermieden werden, und das Schreiben ist ebenfalls einfach. Es gibt jedoch Situationen, in denen Unterabfragen durch effizientere Verknüpfungen (JOIN) ersetzt werden können. Angenommen, wir möchten alle Benutzer abrufen, die keine Bestelldatensätze haben, können wir die folgende Abfrage verwenden:

SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT IN (SELECTC    ustomerID    FROM    salesinfo)

Wenn Sie eine Verbindung (JOIN) verwenden..., um diese Abfrage abzuschließen, Die Geschwindigkeit wird um einiges schneller sein. Insbesondere wenn es einen Index für CustomerID in der salesinfo-Tabelle gibt, ist die Leistung besser. Die Abfrage lautet wie folgt:

SELECT    *    FROM    customerinfo
LEFT    JOIN    salesinfo    ON    customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID
WHERE    salesinfo.CustomerID    ISNULL

Join (JOIN). Der Grund, warum es effizienter ist, ist, dass MySQL dies nicht tut Die Erstellung einer temporären Tabelle zum Abschließen dieser logischen Abfrage erfordert zwei Schritte.

3. Verwenden Sie Union (UNION), um manuell erstellte temporäre Tabellen zu ersetzen.

MySQL unterstützt Union-Abfragen ab Version 4.0, die temporäre Tabellen verwenden können. Zwei oder mehr Auswahlabfragen werden zu einer Abfrage zusammengefasst. Wenn die Abfragesitzung des Clients endet, wird die temporäre Tabelle automatisch gelöscht, um sicherzustellen, dass die Datenbank aufgeräumt und effizient ist. Wenn wir Union zum Erstellen einer Abfrage verwenden, müssen wir nur UNION als Schlüsselwort verwenden, um mehrere Select-Anweisungen zu verbinden. Dabei ist zu beachten, dass die Anzahl der Felder in allen Select-Anweisungen gleich sein muss. Das folgende Beispiel zeigt eine Abfrage mit UNION.

SELECT    Name,Phone    FROM    client    UNION
SELECT    Name,BirthDate    FROM    author    UNION
SELECT    Name,Supplier    FROM    product

4. Transaktionen

Obwohl wir Unterabfragen (Sub-Queries), Verbindungen (JOIN) und Unions (UNION) verwenden können, um eine Vielzahl von Abfragen zu erstellen , aber nicht alle Datenbankoperationen können mit nur einer oder wenigen SQL-Anweisungen abgeschlossen werden. Häufiger ist eine Reihe von Erklärungen erforderlich, um eine bestimmte Art von Arbeit abzuschließen. Wenn in diesem Fall jedoch eine bestimmte Anweisung in diesem Anweisungsblock fehlerhaft ausgeführt wird, wird die Funktionsweise des gesamten Anweisungsblocks unsicher. Stellen Sie sich vor, Sie möchten bestimmte Daten gleichzeitig in zwei verwandte Tabellen einfügen. Dies kann passieren: Nachdem die erste Tabelle erfolgreich aktualisiert wurde, tritt eine unerwartete Situation in der Datenbank auf, die dazu führt, dass der Vorgang in der zweiten Tabelle nicht abgeschlossen wird. Auf diese Weise werden die Daten unvollständig und sogar die Daten in der Datenbank werden zerstört. Um diese Situation zu vermeiden, sollten Sie Transaktionen verwenden. Ihre Funktion ist: Entweder ist jede Anweisung im Anweisungsblock erfolgreich oder schlägt fehl. Mit anderen Worten: Die Konsistenz und Integrität der Daten in der Datenbank kann gewahrt bleiben. Die Dinge beginnen mit dem Schlüsselwort BEGIN und enden mit dem Schlüsselwort COMMIT. Wenn in diesem Zeitraum ein SQL-Vorgang fehlschlägt, kann der ROLLBACK-Befehl die Datenbank in den Zustand vor dem Start von BEGIN zurückversetzen.

BEGIN; INSERT    INTO    salesinfo    SET    CustomerID=14; UPDATE    inventory    SET    Quantity=11    WHERE    item='book'; COMMIT;

Eine weitere wichtige Rolle von Transaktionen besteht darin, dass, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig dieselbe Datenquelle verwenden, die Methode zum Sperren der Datenbank verwendet werden kann, um Benutzern eine sichere Zugriffsmethode bereitzustellen, die die Sicherheit des Benutzers gewährleisten kann Betrieb Nicht durch andere Benutzer gestört werden.

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK    TABLE    inventory    WRITE    SELECT    Quantity    FROM    inventory    WHERE    Item='book';
...
UPDATE    inventory    SET    Quantity=11    WHERE    Item='book'; UNLOCKTABLES

这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。

例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE    TABLE    customerinfo( CustomerIDINT    NOT    NULL,PRIMARYKEY(CustomerID))TYPE=INNODB;

CREATE    TABLE    salesinfo( SalesIDNT    NOT    NULL,CustomerIDINT    NOT    NULL,

PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID),

FOREIGNKEY(CustomerID)    REFERENCES    customerinfo(CustomerID)    ON    DELETE    CASCADE)TYPE=INNODB;

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATETABLE语句中加上TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

那该对哪些字段建立索引呢？

一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况

例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。

下面是应该注意的几个方面。

• 首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。

  在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。

• 其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

• 第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。

例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT    *    FROM    books

WHERE    name    like"MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT    *    FROM    books

WHERE    name＞="MySQL"    andname    ＜"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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