mysql数据库优化数据库结构优化

2023-11-09 来源：华拓网

数据结构优化一、选择格式的数据类型数据类型的选择，重点在于合适二字，如何确定选择的数据类型是否合适？1、使用可以存下你的数据的最小的数据类型。2、使用简单的数据类型，Int要比varchar类型在mysql处理上简单；3、尽可能的使用not null定义字段；4、尽量少使用text类型，非用不可时最好考虑分表。//使用int类型存储时间类型from_unixtime(),unix_timestamp()时间戳转换//使用bigint存储ip地址inet_aton(‘192.168.132.1‘),inet_nton()二、表的范式化优化，反范式化优化三、表的垂直拆分：所谓垂直拆分，就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题；拆分的原则：1、将不常用的字段单独放在一个表中。2、将大字段单独放在一个表中。3.将经常一起使用的字段放在一起。四、表的水平拆分表的水平拆分是为了解决单表的数据量过大的问题，水平拆分的表结构是一致的。

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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。

怎么进行mysql数据库优化?

mysql数据库如何优化,优化了哪些功能

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化
配置的优化其实包含两个方面的：操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化
1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；
2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。
2、sql语句的优化
1、尽量稍作计算
Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2.尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

3.尽量少排序

排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：
通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序

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mysql数据库的优化方法？

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引

真实案例

案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点

合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型

mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE

查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询

建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

几种MySQL数据库的优化方案

最近在找工作，面试时很多企业会问到关于数据库优化的问题，今天在这里总结一下数据库优化问题，以MySQL数据库为例进行讲解。
为什么要优化：
随着实际项目的启动，数据库经过一段时间的运行，最初的数据库设置，会与实际数据库运行性能会有一些差异，这时我们就需要做一个优化调整。

数据库优化这个课题较大，可分为四大类：
》主机性能
》内存使用性能
》网络传输性能
》SQL语句执行性能【软件工程师】

下面列出一些数据库SQL优化方案：
（01）选择最有效率的表名顺序（笔试常考）
数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，
FROM子句中写在最后的表将被最先处理，
在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表放在最后，
如果有3个以上的表连接查询,那就需要选择那个被其他表所引用的表放在最后。
例如：查询员工的编号，姓名，工资，工资等级，部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,salgrade.grade,dept.dname
from salgrade,dept,emp
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal between salgrade.losal and salgrade.hisal)
1)如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表，写在最后，然后依次类推
2)如果三个表是有关系的话，将引用最多的表，放在最后，然后依次类推
（02）WHERE子句中的连接顺序（笔试常考）
数据库采用自右而左的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之左,
那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的之右。
例如：查询员工的编号，姓名，工资，部门名
select emp.empno,emp.ename,emp.sal,dept.dname
from emp,dept
where (emp.deptno = dept.deptno) and (emp.sal > 1500)
（03）SELECT子句中避免使用*号
数据库在解析的过程中,会将*依次转换成所有的列名，这个工作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间
select empno,ename from emp;
（04）删除表中的所有记录，用TRUNCATE替代DELETE

（05）尽量多使用COMMIT
因为COMMIT会释放回滚点
（06）用WHERE子句替换HAVING子句
WHERE先执行，HAVING后执行
（07）多使用内部函数提高SQL效率

（08）使用表的别名
salgrade s
（09）使用列的别名
ename e

几种MySQL数据库的优化方案

超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

如何优化Mysql数据库

1、添加主键ID

2、尽量避免使用select * form table

3、创建索引

对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是

一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个

值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

4、复合索引

比如有一条语句是这样的：select * from users where area=‘beijing‘ and age=22;如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已

经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area,

age,

salary)的复合索引，那么其实相当于创建了

(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作条件的列放在最左边，依次递减。

4、索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

5、使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询

速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

6、排序的索引问题

mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个

列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

7、like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

8、不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成select * from users where adddate<‘2007-01-01‘;

9、不使用NOT IN和<>操作

NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

10、优化mysql查询缓存

在MySQL服务器上进行查询，可以启用高速查询缓存。让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一。当同一个查询被执行多次时，如果结果是从缓存中提取，那是相当快的。

但主要的问题是，它是那么容易被隐藏起来以至于我们大多数程序员会忽略它。在有些处理任务中，我们实际上是可以阻止查询缓存工作的。

1. // query cache does NOT work

2. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()");

4. // query cache works!

5. $today = date("Y-m-d");

6. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= ‘$today‘");

8. // query cache does NOT work

9. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()");

10.

11. // query cache works!

12. $today = date("Y-m-d");

13. $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= ‘$today‘");

11. 利用LIMIT 1取得唯一行

有时，当你要查询一张表是，你知道自己只需要看一行。你可能会去的一条十分独特的记录，或者只是刚好检查了任何存在的记录数，他们都满足了你的WHERE子句。

在这种情况下，增加一个LIMIT 1会令你的查询更加有效。这样数据库引擎发现只有1后将停止扫描，而不是去扫描整个表或索引。

1. // do I have any users from Alabama?

2. // what NOT to do:

3. $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE state = ‘Alabama‘");

4. if (mysql_num_rows($r) > 0) {

5. // ...

6. }

7. // much better:

8. $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE state = ‘Alabama‘ LIMIT 1");

9. if (mysql_num_rows($r) > 0) {

10. // ...

11. }

12. 不要使用BY RAND()命令

这是一个令很多新手程序员会掉进去的陷阱。你可能不知不觉中制造了一个可怕的平静。这个陷阱在你是用BY RAND（）命令时就开始创建了。

如果您真的需要随机显示你的结果，有很多更好的途径去实现。诚然这需要写更多的代码，但是能避免性能瓶颈的出现。问题在于，MySQL可能会为表中每一个的行执行BY RAND()命令（这会消耗处理器的处理能力），然后给你仅仅返回一行。

1. // what NOT to do:

2. $r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1");

3. // much better:

4. $r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user");

5. $d = mysql_fetch_row($r);

6. $rand = mt_rand(0,$d[0] - 1);

8. $r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");

如何优化Mysql数据库

标签：程序长度创建避免磁盘空间高性能form失效查询缓存

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