MySQL性能优化

发布于：2025-02-19 ⋅ 阅读:(22) ⋅ 点赞:(0)

MySQL性能优化

数据库优化维度有四个：

硬件升级、系统配置、表结构设计、SQL语句及索引。

MySQL_128

优化选择：

  • 优化成本：硬件升级>系统配置>表结构设计>SQL语句及索引。
  • 优化效果：硬件升级<系统配置<表结构设计

1、系统配置优化

1.1、保证从内存中读取数据

MySQL会在内存中保存一定的数据，通过LRU算法将不常访问的数据保存在硬盘文件中。

尽可能的扩大内存中的数据量，将数据保存在内存中，从内存中读取数据，可以提升MySQL性能。

扩大innodb_buffer_pool_size，能够全然从内存中读取数据。最大限度降低磁盘操作。

确定innodb_buffer_pool_size 足够大的方法：

mysql> show global status like 'innodb_buffer_pool_pages_%';
+----------------------------------+-------+
| Variable_name 				   | Value |
+----------------------------------+-------+
| Innodb_buffer_pool_pages_data    | 8190  |
| Innodb_buffer_pool_pages_dirty   | 0     |
| Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 12646 |
| Innodb_buffer_pool_pages_free    | 0     | 			0 表示已经被用光
| Innodb_buffer_pool_pages_misc    | 1     |
| Innodb_buffer_pool_pages_total   | 8191  |
+----------------------------------+-------+

innodb_buffer_pool_size默认为128M，理论上可以扩大到内存的3/4或4/5。

修改 my.cnf

innodb_buffer_pool_size = 750M

如果是专用的MySQL Server可以禁用SWAP

#查看swap
cat /proc/swaps
Filename 		Type 		Size 		Used 		Priority
/dev/sda2 		partition 	1048572 	0 			-1
#关闭所有交换设备和文件.
swapoff -a

1.2、数据预热

默认情况，仅仅有某条数据被读取一次，才会缓存在 innodb_buffer_pool。

所以，数据库刚刚启动，须要进行数据预热，将磁盘上的全部数据缓存到内存中。

数据预热能够提高读取速度。

1、对于InnoDB数据库，进行数据预热的脚本是:

SELECT DISTINCT
	CONCAT('SELECT ',ndxcollist,' FROM ',db,'.',tb,
	' ORDER BY ',ndxcollist,';') SelectQueryToLoadCache
	FROM
	(
		SELECT
			engine,table_schema db,table_name tb,index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) ndxcollist
		FROM
			(
				SELECT
					B.engine,A.table_schema,A.table_name,
					A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index
				FROM
					information_schema.statistics A INNER JOIN
					(
						SELECT engine,table_schema,table_name
							FROM information_schema.tables WHERE
    					engine='InnoDB'
					) B USING (table_schema,table_name)
				WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql')
				ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index
			) A
			GROUP BY table_schema,table_name,index_name
	) AA
ORDER BY db,tb;

将该脚本保存为：loadtomem.sql

2、执行命令：

mysql -uroot -proot -AN < /root/loadtomem.sql > /root/loadtomem.sql

3、在需要数据预热时，比如重启数据库

执行命令：

mysql -uroot < /root/loadtomem.sql > /dev/null 2>&1

1.3、 降低磁盘写入次数

  • 增大redolog，减少落盘次数

    innodb_log_file_size 设置为 0.25 * innodb_buffer_pool_size

  • 通用查询日志、慢查询日志可以不开 ，bin-log开

    生产中不开通用查询日志，遇到性能问题开慢查询日志

  • 写redolog策略 innodb_flush_log_at_trx_commit设置为0或2

    如果不涉及非常高的安全性 (金融系统)，或者基础架构足够安全，或者事务都非常小，都能够用 0 或者 2 来减少磁盘操作。

1.4、提高磁盘读写性能

使用SSD或者内存磁盘。

2、表结构设计优化

2.1、设计中间表

设计中间表，一般针对于统计分析功能，或者实时性不高的需求（OLTP、OLAP）

2.2、设计冗余字段

为减少关联查询，创建合理的冗余字段（创建冗余字段还需要注意数据一致性问题）

2.3、拆表

  • 对于字段太多的大表，考虑拆表（比如一个表有100多个字段）

  • 对于表中经常不被使用的字段或者存储数据比较多的字段，考虑拆表

2.4、主键优化

每张表建议都要有一个主键（主键索引），而且主键类型最好是int类型，不考虑分布式系统的情况下建议自增主键（ 分布式系统考虑雪花算法）。

2.5、字段的设计

数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。

因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

能用数字的用数值类型，比如 sex（0或1）

3、SQL语句及索引优化

设计一个表：tbiguser

create table tbiguser(
	id int primary key auto_increment,
	nickname varchar(255),
	loginname varchar(255),
	age int ,
	sex char(1),
	status int,
	address varchar(255)
);

向该表中写入10000000 条数据

DELIMITER $$
 
CREATE PROCEDURE InsertRows()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i < 10000000 DO
        insert into tbiguser
		VALUES(null,concat('zy',i),concat('zhaoyun',i),23,'1',1,'beijing'); SET i=i+1;
    END WHILE;
END$$
 
DELIMITER ;
 
CALL InsertRows();

执行该存储过程

可以插入10000000条数据

mysql> select count(*) from tbiguser;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+

1、EXPLAIN查看索引使用情况

使用【慢查询日志】功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句 3秒-5秒

使用explain查看有问题的SQL的执行计划，重点查看索引使用情况

explain select * from tbiguser where loginname='zhaoyun1' and nickname='zy1';

MySQL_129

先给nickname追加个索引再次查看一下

MySQL_130
MySQL_131

type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。 index

key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。

key_len列，索引长度。

rows列，扫描行数。该值是个预估值。

extra列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary 。

常见的索引：

where 字段 、组合索引 （最左前缀） 、 索引下推 （非选择行不加锁） 、覆盖索引（不回表）

on 两边、排序 、分组统计

2、SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。

3、SELECT语句务必指明字段名称

SELECT * 增加很多不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽）；减少了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前端也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

explain select * from tbiguser;

explain select id,nickname from tbiguser;

MySQL_132

4、当只需要一条数据的时候，使用limit 1

limit 是可以停止全表扫描的

explain select * from tbiguser limit 1

MySQL_133

5、排序字段加索引

explain select * from tbiguser where loginname = 'zhaoyun9999999' order by id ;

MySQL_134

explain select * from tbiguser where loginname = 'zhaoyun9999999' order by loginname;

MySQL_135

6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。

explain select * from tbiguser where nickname='zy1' or loginname='zhaoyun3';

MySQL_136

7、尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

8、不使用ORDER BY RAND()

ORDER BY RAND() 不走索引
MySQL_137

select * from tbiguser t1 join (select rand()*(select max(id) from tbiguser) nid ) t2 on t1.id>t2.nid limit 10;

MySQL_138

9、区分in和exists、not in和not exists

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句？

原SQL语句：

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)

高效的SQL语句：

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

10、使用合理的分页方式以提高分页的效率

分页使用 limit m,n 尽量让m 小

利用主键的定位，可以减小m的值

select * from tbiguser limit 9999998, 2;

MySQL_139

select * from tbiguser where id>9999998 limit 2;

MySQL_140

11、分段查询

一些用户选择页面中，可能一些用户选择的范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

12、不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引或ES全文检索

13、避免在where子句中对字段进行表达式操作

select user_id,user_project from user_base where age*2=36;

中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

14、避免隐式类型转换

where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。 where age=‘18’

15、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

16、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

17、注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

18、 使用JOIN优化

LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B 表为驱动表。

注意：

  1. MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：

    select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is null union all select * from B;

  2. 尽量使用inner join，避免left join：

    参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

  3. 合理利用索引：

    被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

  4. 利用小表去驱动大表：

    MySQL_141

    从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少IO总量及CPU 运算的次数。

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