MySQL資料庫優化的知識有哪些

資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高MySQL資料庫的整體性能,而另一方面需要合理的結構設計和參數調整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負載.

1.優化一覽圖

2、優化

筆者將優化分為兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是操作資料庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及參數設定.

2.1 軟優化

2.1.1 查詢語句最佳化

# 1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)指令分析一條查詢語句的執行資訊.

2.例:

DESC SELECT * FROM `user`

# 顯示:

其中會顯示索引和查詢資料讀取資料條數等資訊.

2.1.2 最佳化子查詢

# 在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連接查詢不會建立臨時表,因此效率比巢狀子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:数据库索引>

# 1、LIKE關鍵字匹配'%'開頭的字串,不會使用索引.

# 2、OR關鍵字的兩個欄位必須都是用了索引,該查詢才會使用索引.

3.使用多列索引必須滿足最左匹配.

2.1.4 分解表

# 對於字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

# 2.1.5 中間表

# 對於將大量連接查詢的表可以創建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗餘欄位

# 類似於建立中間表,增加冗餘也是為了減少連線查詢.

2.1.7 分析表,檢查表,最佳化表格

分析表主要是分析表中關鍵字的分佈,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1、分析表: 使用 ANALYZE 關鍵字,如ANALYZE TABLE user;

1. Op:表示執行的動作.

2. Msg_type:資訊類型,有status,info,note,warning,error.

3. # Msg_text:顯示訊息.

 

# 2.檢查表: 使用 CHECK關鍵字,如CHECK TABLE user [option]

# option 只對MyISAM有效,共五個參數值:

1. QUICK:不掃描行,不檢查錯誤的連線.

2. FAST:只檢查沒有正確關閉的表.

3. # CHANGED:只檢查上次檢查後被更改的表和沒被正確關閉的表.

4. # MEDIUM:掃描行,以驗證被刪除的連線是有效的,也可以計算各行關鍵字校驗和.

5. EXTENDED:最全面的檢查,對每行關鍵字全面尋找.

#  

# 3.優化表:使用OPTIMIZE關鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日誌.,優化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,透過OPTIMIZE TABLE語句可以消除檔案碎片,在執行過程中會加上唯讀鎖定.

# 2.2 硬優化

2.2.1 硬體三件組

# 1、配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個執行緒.

2、配置大內存,提高內存,即可提高緩存區容量,因此能減少磁碟I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁碟或合理分佈磁碟:高速磁碟提高I/O,分佈磁碟能提高並行操作的能力.

2.2.2 最佳化資料庫參數

# 最佳化資料庫參數可以提高資源利用率,從而提高MySQL伺服器效能.MySQL服務的設定參數都在my.cnf或my.ini,下面列出幾個效能影響較大的參數.

• key_buffer_size:索引緩衝區大小

• # table_cache:能同時開啟表格的數量

• # query_cache_size和query_cache_type:前者是查詢緩衝區大小,後者是前面參數的開關,0表示不使用緩衝區,1表示使用緩衝區,但可以在查詢中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用緩衝區,2表示在查詢中明確指出使用緩衝區才用緩衝區,即SQL_CACHE.

• sort_buffer_size:排序緩衝區

# 2.2.3 分庫分錶

# 因為資料庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統效能可能會降低，因為資料庫負載過高對效能會有影響。另外一個，壓力過大把你的資料庫搞了怎麼辦？所以此時你必須要對系統做分庫分錶 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數據庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀取請求。

# 2.2.4 快取集群

# 如果使用者量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的並發請求。然後資料庫層面如果寫入並發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，透過分庫分錶是可以支援擴容機器的，如果資料庫層面的讀取並發越來越高，就擴容加更多的從庫。但這裡有一個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高並發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的並發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高並發架構通常都有快取這個環節，快取系統的設計就是為了承載高並發而生。所以單機承載的並發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高並發的承載能力比資料庫系統高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入快取叢集。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫一份資料到快取叢集裡，然後用快取叢集來承載大部分的讀取請求。這樣的話，透過快取集群，就可以用更少的機器資源承載更高的並發。

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