mysql的优化

可以从MySQL参数配置、表设计、索引优化三个方面考虑MySQL数据库的优化。

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参数配置：内存、缓存等硬件环境参数，连接数、连接时间等软件环境参数；

表设计：能用数值型就不用字符型，能用字符型就不用Text型；

索引：根据表使用频率、字段使用频率创建合适的索引。

昆明java培训学校告诉你Mysql数据库的设计和优化？

在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程培训机构废话不多说开始学习吧！

数据库的设计

数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。

数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

数据库的三大范式

第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关.

注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规.这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余.但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下.但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反.

数据库设计的步骤

需求分析阶段

准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。

概念结构设计阶段

是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整

Entity_Relationship---实体之间的关系

一对一

一对多

多对一

mysql优化

1，sql的编译顺序

sql 编译顺序 from… on… join… where… order by… group by… having… select…

2，查看sql语句性能:

explain 查询sql语句

3，优化

(1). 最佳作前缀，使用索引顺序(按编译顺序)与定义索引时顺序一致，若该字段有跳过、反序，该字段及后面字段索引失效

(2). where条件中一切不是=的操作大概率会使索引失效，包括in、!=、、is null、计算、函数等等

(3). 查询字段与条件字段不一致时使用子查询，避免临时表出现

(4). 若用了复合索引，尽量使用全部索引字段

(5). 能不查询多字段时，尽量使用索引覆盖

(6). 使用like模糊查询时，按关键字左匹配，即‘x%’，若使用’%x%’，索引失效

(7). or会使全部索引失效

(8). 尽量不要导致类型转换，否则索引失效

(9). 使用order by时，根据表中数据量调整单路还是双路查询，也可以调整buffer区大小：如set_max_length_for_sort_data = 1024 (单位byte)

(10). 避免使用select *…

(11). 分页偏移量大时，尽量使用子查询 select * from tab where id=(select id from tab limit 100000,1) limit 100;

MySQL性能优化之索引设计

上一篇给小伙伴们讲了关于SQL查询性能优化的相关技巧，一个好的查询SQL离不开合理的索引设计。这篇小二就来唠一唠怎么合理的设计一个索引来优化我们的查询速度，要是有不合理的地方...嗯..

当然啦，开个玩笑，欢迎小伙伴们指正！

通常情况下，字段类型的选择是需要根据业务来判断的，通常需要遵循以下几点。

下列各种类型表格内容来自菜鸟教程，权当备忘。

优化建议：

注意： INT(2)设置的为显示宽度，而不是整数的长度，需要配合 ZEROFILL 使用 。

例如 id 设置为 TINYINT(2) UNSIGNED ，表示无符号，可以存储的最大数值为255，其中 TINYINT(2) 没有配合 ZEROFILL 实际没有任何意义，例如插入数字200，长度虽然超过了两位，但是这个时候是可以插入成功的，查询结果同样为200；插入数字5时，同样查询结果为5。

而 TINYINT(2) 配合 ZEROFILL 后，当插入数字5时，实际存储的还是5，不过在查询是MySQL会在前面补上一个0，即查询出来的实际为 05 。

优化建议：

优化建议：

通常来说，考虑好表中每个字段应该使用什么类型和长度，建完表需要做的事情不是马上建立索引，而是先把相关主体业务开发完毕，然后把涉及该表的SQL都拿出来分析之后再建立索引。

尽量少建立单值索引( 唯一索引除外 )，应当设计一个或者两三个联合索引，让每一个联合索引都尽量去包含SQL语句中的 where、order by、group by 的字段，同时确保联合索引的字段顺序尽量满足SQL查询的最左前缀原则。

索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值，比如一张表总共100万行记录，其中有个性别字段，性别一共有三个值：男、女、保密，那么该字段的基数就是3。

如果对这种小基数字段建立索引的话，因为索引树中只有男、女、保密三个值，根本没法进行快速的二分查找，同时还需要回表查询，还不如全表扫描嘞。

一般建立索引，尽量使用那些基数比较大的字段，那么才能发挥出B+树快速二分查找的优势来。

在 where 和 order by 出现索引设计冲突时，是优先针对where去设计索引？还是优先针对order by设计索引？

通常情况下都是优先针对 where 来设计索引，因为通常情况下都是先 where 条件使用索引快速筛选出来符合条件的数据，然后对进行筛选出来的数据进行排序和分组，而 where 条件快速筛选出来的的数据往往不会很多。

对生产实际运行过程中，或者测试环境大数据量测试过程中发现的慢查询SQL进行特定的索引优化、代码优化等策略。

终于轮到实战了，小二最喜欢实战了。

写到这里不得不吐槽一下，这个金三银四的跳槽季节，年前提离职了，结果离职还没办完就封村整整两个礼拜了，呜呜呜...

上节小二就提到会有个很有意思的小案例，那么在疫情当下，门都出不去的日子，感觉这个例子更有意思了，咱们来讨论一下各种社交平台怎么做的用户信息搜索呢。

社交平台有一个小伙伴们都喜欢的功能，搜索好友信息，比如小二熟练的点开省份...城市..性别..年龄..身高...

咳咳咳...小二怎么可能干这种事情，小二的心里只有代码，嗯...没错，就是这样。

这个就可以说是对于用户信息的查询筛选了，通常这种表都是非常大数据量的，在不考虑分库分表的情况下，怎么通过索引配合SQL来优化呢？

通常我们在编写SQL是会写出类似如下的SQL来执行，有 where、order by、limit 等条件来查询。

那么接下来小二一个一个慢慢增加字段来分析分析，怎么根据业务场景来设计索引。

针对这种情况，很简单，设计一个联合索引 (provice, city, sex) 就完事了。

那么这时候有小伙伴就会说了，很简单啊，范围字段放最后咱还是知道的，联合索引改成 (provice, city, sex, age) 不就可以了。

嗯，是的，这么干没毛病，但是小伙伴们有没有想过有些人万一既喜欢帅哥又喜欢美女，别想歪了哈...，挺多小姐姐就既喜欢帅哥又喜欢美女的。

那么这个时候小姐姐就不搜索性别了，那么这个时候联合索引只能用到前两个字段了，那么不符合咱们的专业标准啊，咋办呢？这时候还是有办法的，咱们只需要动动小脑袋改改SQL就行了，在没有选择性别时判断一下，改成下面这样就可以了。

咋办嘞，同样往联合索引里面塞，例如 (provice, city, sex, hobby, xx, age) 。

针对这种多个范围查询的话，为了比较好的利用索引，在业务允许的情况下可以使用固定范围，然后数据库字段存储范围标识就可以了，这样就转化为了等值匹配，就可以很好地利用索引了。

例如最后登录时间字段不记录最后登录时间，而是记录设置字段 is_login_within_seven_days 在7天内有登录则为1，否则为0，最后索引设计成 (provice, city, sex, hobby, xx, is_login_within_seven_days, age) 。

那么根据场景最后设计出来的这个索引可能已经可以覆盖大部分的查询流量了，那么如果还有其他一部分热度比较高的查询怎么办呢，办法也很简单啊，再加一两个索引即可。

例如通常会查询这个城市比较受欢迎(评分：score)的小姐姐，这时候添加一个联合索引 (provice, city, sex, score) 那么就可以了。

可以看出，索引时必须结合场景来设计的，思路就是尽量用不超过3个复杂的联合索引来抗住大部分的80%以上的常用查询流量，然后再用一两个二级索引来抗下一些非常用查询流量。

以上就是小二要给大家分享的索引设计，如果能动动你发财的小手给小二点个免费的赞就更好啦~

下篇小二就来讲讲MySQL事务和锁机制。

怎么进行mysql数据库优化？

有八个方面可以对mysql进行优化：

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，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。

2. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败

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。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。

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。

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。

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。

MySQL数据库性能优化之分区分表分库

分表是分散数据库压力的好方法。

分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。

当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。

分表的分类

**1、纵向分表**

将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）

分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）

案例：

对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。

这样纵向分表后：

首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的操作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。

其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。

**2、横向分表**

字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。

分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。

案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。

延伸：为什么要分表和分区？

日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。

什么是分表？

分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去操作它。

什么是分区？

分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候操作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。

**MySQL分表和分区有什么联系呢？**

1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。

2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。

4、表分区相对于分表，操作方便，不需要创建子表。

我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。

**1、分表**

在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，

数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量

**2、分库**

分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。

数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量

**3、即分表又分库**

数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。

当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：

中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）

库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）

表 = （中间变量%单库数据表数量）

实例：

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

复制代码 代码如下:

?php

for($i=0;$i 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

?

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

/*创建临时表*/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

/*这是个颇为经典的语句哈*/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。

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