mysql优化积累(持续更新中)

大表数据查询

主从复制

读写分离

垂直拆分

水平切分

数据库设计和查询原则:

尽量设定主键

推荐使用自增ID，不要使用UUID

字段定义为not null而不是null

密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储，这样可以节省空间且提高检索效率。

避免犯如下SQL语句错误

查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决

多表关联返回全部列。解决办法：指定列名

总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *

重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存

是否在扫描额外的记录。解决办法：

使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：

使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

改变数据库和表的结构，修改数据表范式

优化长难的查询语句

一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。

分解关联查询，让缓存的效率更高。

执行单个查询可以减少锁的竞争。

count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)

MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。

当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。

确定ON或者USING子句中是否有索引。

确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

优化GROUP BY和DISTINCT

这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法

如果不需要ORDER BY，进行GROUP BY时加ORDER BY NULL，MySQL不会再进行文件排序。

LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低

可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

UNION ALL的效率高于UNION

应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

-- 可以这样查询：

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

-- 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。

如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

-- 可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

-- 应改为:

select id from t where num=100*2

应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’

-- name以abc开头的id应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

没有掌握的部分:

范式是什么意思？

超大分页优化

explain就是在执行sql语句前面加个explain,mysql执行的时候会出一个"执行分析"

慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？是查询条件没有命中索引？是load了不需要的数据列？还是数据量太大？

Reference:

[1]MySQL面试题-SQL优化

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