优化哪些方面

1.表设计上

范式，存储引擎，字段类型

2.功能上

索引，缓存，分区

3.sql语句上

合理sql,经验

4.架构上

主从复制，负载均衡，读写分离

存储引擎

存储引擎是真正存储数据的地方

Mysql 5.5

1 不支持事务

2 表级锁

3 数据和索引是分开存储

4 insert ,select 适合高速插入和检索。（bbs,博客）

5 可压缩

6 全文索引（全文搜索）full index

快糙猛 php mysql

压缩

INnodb

*************************** 8. row ***************************

Engine: InnoDB

事务处理
行级锁并发性
按照主键排序
外键，维护数据完整性 (逐渐淡化)
考虑CPU效率和处理大数据的最佳性能
数据和索引一块存储
5.6.4开始支持全文索引

Innodb表的文件

ibdata1 这是所有的innodb表的表空间文件

开启这个选项（mysql 5.6自动开启）

mysql> show variables like 'innodb_file_per_table%';

+-----------------------+-------+

| Variable_name | Value |

+-----------------------+-------+

| innodb_file_per_table | ON |

+-----------------------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

锁的概念

出现争夺资源。

读锁. 共享锁. 一个进程在读取某表的时候,另一个进程也可以读取.但是当前进程仅仅能读取这个表,而不能操作其他表.

写锁. 独占锁. 一个进程在写表时,是不允许另一个进程写,当前进程仅仅能操作这一个表.

锁的范围，精细程度上。

Myisam表是表级锁。 Innodb是行级锁。

表级锁：开销小，加锁时间短。

行级锁：相反。

Myisam和innodb的比较

Innodb:数据完整性,并发性好。事务，且是默认表引擎

适合银行转账，等数据安全要求高的应用

Myisam：压缩存储,适合 insert和select多的应用,博客，BBS等
高速并发插入，
压缩：
压缩后的数据
压缩后，不能再对表进行写操作
解压缩

除非考虑到innodb不支持的特性，否则就优先选择innodb存储引擎。

其他的存储引擎

Archive
- 归档型。 Insert select 日志
Memory
- 内存型.支持insert,update,delete,select.数据不能过大。
merge
- 合并多个相同结构的myisam表。
- 应用于项目中的水平拆分。单表记录过大。

索引

索引也是一种结构。从数据记录里提取出关键字，可以是某列，某些列，或者是列的一部分。关键字和数据记录仍然保持原来的关联关系。

删除索引

alter table mycom drop index comnum

去除索引的情况

索引的种类

索引某列，某些列，某列的部分。

Primary 主键索引不重复，不为空，不能为0
Key 普通索引没什么要求
Unique 唯一索引不重复，可以为null,
Fulltext 全文索引列是 varchar,char,text.没什么要求。关键字来自列的部分

共同点：都是从数据记录里提取出的关键字。都为了查询提速。

差异性：就是关键字的要求不同。

复合索引。关键字来源于多个列。

前缀索引。关键字来自于某列的前N个字符。

索引的使用

@ SQL执行计划 explain

使用索引时的情况。

explain select * from mycom where con=12345656

没有使用索引时的结果

Mysql 5.5之前，explain只能针对select，现在insert ,update,delete都可以。

@ 检索数据时使用 where

Where 字段名=字段值，

加索引的列，数值分布比较广泛。Where sex=’1’分布不广泛。

索引是占据硬盘空间。影响写数据的速度。

@ 排序时也可以使用 order by

排序字段comname加上了索引后

Using filesort 排序。外部排序(硬盘上,mysql使用order by ). (内部排序,冒泡排序是一个例子)

@索引覆盖

查询时索引覆盖了数据。

查询的数据，直接在索引中就有，而索引在内存中，查询时候不需要去数据区中检索，直接在索引中就可以查到。

使用索引需要注意的地方

列独立

左原则

复合索引中,查询时只要用到了最左边的列，就能应用上索引。

Like ‘abc%’,’abcd_%’ 只要以确定的字符开始的，也可以使用索引。

Order by

Or两端的字段，必须都建立索引，才有可能使用。

列类型是字符串，字符常量没有使用引号

Name Varchar,char(),’abcdef’,’123456’

Select * from user where name=’123456’ //name字段建立索引，就会使用。

Select * from user where name=123456 //有可能不使用索引

存在索引，使用也正确，但是不使用

Select * from user where col>1 and <90 （均匀分布时)

Select * from mycom where comnum > 12990

Mysql智能化的选择结果。

Mysql觉得在索引和数据之间来回切换，造成的开销比实际使用索引要大，放弃使用索引。

全文索引

解决like

Like ‘%美食%’;

Field regexp ‘’;

全表扫描。

Fulltext

使用全文索引的方式查询

全文索引默认不支持中文，因为：

英文天然以空格为区分，分割符。中文没有。
中文分词。有一套关键字词库。
Sphinx，可以作为mysql插件来使用。只支持俄文和英文，Coreseek中文包。
lucence
核心功能：建立全文索引，中文分词。

前缀索引

关键字的提取，是某个列的前N个字符

前N个字符，所达到的辨识度无限接近于使用整个字段达到的辨识度。

Create Index 索引名 on 表名 (field(N))

N到底是多少？

经过测试 N=9

Create index preindex on mycom (pass(9))

索引覆盖。应用不了前缀索引。

其他优化的地方

只查询相关的列

Select id，name,

一旦涉及到数据库迁移，或者表结构修改等情况下，会造成大面积的修改代码。

慎用select *

节省带宽的功能。

分解复杂查询

禁用子查询，join.。这些操作涉及锁。影响并发。

不宜建立索引的列

优化group by

使用order by null 避免group by 时默认的排序

优化insert

Insert into test values(1,2),(3,4) 多个value的情况

分区

适合数据量1亿条以上的表。

Mysql 5.1

Show variables like ‘%partition%’

Show plugins;

*************************** 42. row ***************************

Name: partition

Status: ACTIVE

Type: STORAGE ENGINE

Library: NULL

License: GPL

Partition

分区语法

Create table

Key(),hash(),list(),range()

查询缓存

mysql> show variables like '%query_cache%';

+------------------------------+---------+

| Variable_name | Value |

+------------------------------+---------+

| have_query_cache | YES |

| query_cache_limit | 1048576 |

| query_cache_min_res_unit | 4096 |

| query_cache_size | 1048576 |

| query_cache_type | OFF | //是否开启查询缓存

| query_cache_wlock_invalidate | OFF |

+------------------------------+---------+

6 rows in set (0.00 sec)

需要在配置文件设置 query_cache_type=On|1

慢查询日志

可以为当前进程开启。

慢查询日志，不是优化措施，它可以帮助我们找到那些查询超过某个时间点的SQl语句。

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INnodb

mysql> show variables like 'innodb_file_per_table%';

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