Mysql数据库性能优化二

在上篇文章给大家介绍了mysql数据库性能优化一，今天继续接着上篇文章给大家介绍数据库性能优化相关知识。具体内容如下所示：

建立适当的索引

说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的'create index'，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。

是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样?

select * from emp where ename='研发部'; 

---测试案例命令如下 (最好以 select * from emp e,dept d where e.empno=123451 )

*添加主键

ALTER TABLE emp ADD PRIMARY KEY(empno); 

*删除主键

alter table emp drop primary key; 

索引的原理说明

没有索引为什么会慢?

使用索引为什么会快?

索引的代价

1、磁盘占用

2、对dml(update delete insert)语句的效率影响

btree 方式检索，算法复杂度： log2N 次数

 

哪些列上适合添加索引

1、较频繁的作为查询条件字段应该创建索引

select * from emp where empno = 1; 

2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件

select * from emp where sex = '男' 

3、更新非常频繁的字段不适合创建索引

select * from emp where logincount = 1 

4、不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引

索引的类型

•主键索引，主键自动的为主索引 (类型Primary)

•唯一索引 (UNIQUE)

•普通索引 (INDEX)

•全文索引 (FULLTEXT) [适用于MyISAM] ——》sphinx + 中文分词 coreseek [sphinx 的中文版 ]

•综合使用=>复合索引

简述mysql四种索引的区别

lPRIMARY 索引 =》在主键上自动创建

lUNIQUE 索引=> 只要是UNiQUE 就是Unique索引.(只能在字段内容不重复的情况下，才能创建唯一索引)

lINDEX 索引=>就是普通索引

lFULLTEXT => 只在MYISAM 存储引擎支持, 目的是全文索引，在内容系统中用的多， 在全英文网站用多(英文词独立). 中文数据不常用，意义不大，国内全文索引通常使用 sphinx来完成,全文索引只能在 char varchar text字段创建.

全文索引案例

1.创建表

create table news(id int , title varchar(32),con varchar(1024)) engine=MyISAM; 

2.建立全文索引

create fulltext index ful_inx on news (con); 

3.插入数据

这里要注意，对于常见的英文 fulltext 不会匹配，而且插入的语句本身是正确的.

'but it often happens that they are not above supporting themselves by dishonest means.which should be more disreputable.Cultivate poverty like a garden herb'

4.看看匹配度

mysql> select match(con) against('poverty') from news;
+-------------------------------+
| match(con) against('poverty') |
+-------------------------------+
| 0 |
| 0 |
| 0 |
| 0.9853024482727051 |
+------------------------------+ 

0表示没有匹配到，或者你的词是停止词，是不会建立索引的.

使用全文索引,不能使用like语句，这样就不会使用到全文索引了.

复合索引

create index 索引名 on 表名(列1，列2); 

索引的使用

建立索引

create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);
alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...) 
添加主键(索引) ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名,..); 联合主键

删除索引

DROP INDEX index_name ON tbl_name;
alter table table_name drop index index_name; 
删除主键(索引)比较特别: alter table t_b drop primary key;

查询索引(均可)

show index(es) from table_name;
show keys from table_name;
desc table_Name; 

修改索引，我们一般是先删除在重新创建.

查询要使用索引最重要的条件是查询条件中需要使用索引。

下列几种情况下有可能使用到索引：

1，对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。

2，对于使用like的查询，查询如果是 '%aaa' 不会使用到索引， 'aaa%' 会使用到索引。

下列的表将不使用索引：

1，如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用。

2，对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。

3，like查询是以%开头

4，如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引。(添加时,字符串必须'')

5，如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

测试案例(就在前面的dept表上做演示.)

CREATE TABLE dept(
deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "",
loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT ""
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ; 
--放入数据，前面应该已经添加了，如果没有则需要重新添加
--测试开始.

添加一个主键索引

alter table dept add primary key (deptno) 

--测试语句

explain select * from dept where deptno=1; 

结果是:

mysql> explain select * from dept where deptno=1;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: dept
type: const
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 3
ref: const
rows: 1
Extra:
1 row in set (0.00 sec) 

--创建多列索引

alter table dept add index myind (dname,loc); 

--证明对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用

explain select * from dept where dname='研发部'; 会显示使用到了索引myind
explain select * from dept where loc='MsBDpMRX'; 不会显示使用到了索引myind

--对于使用like的查询

explain select * from dept where dname like '%研发部'; 不会显示使用到了索引myind
explain select * from dept where dname like '研发部%'; 会显示使用到了索引myind

--如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用

--为了演示，我们把复合索引删除，然后只在dname上加入索引.

alter table dept drop index myind
alter table dept add index myind (dname)
explain select * from dept where dname='研发部' or loc='aa';-- 就不会使用到dname列上的 

--如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引

select * from dept from dname=1234; //不会使用到索引
select * from dept from dname='1234'; //会使用到索引

查看索引的使用情况

show status like 'Handler_read%';

大家可以注意：

handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。

handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效。

* 这时我们会看到handler_read_rnd_next值很高，为什么,这是因为我们前面没有加索引的时候，做过多次查询的原因.

常用SQL优化

大批量插入数据(MySql管理员) 了解

对于MyISAM：

alter table table_name disable keys;
loading data//insert语句;
alter table table_name enable keys; 

对于Innodb：

1，将要导入的数据按照主键排序

2，set unique_checks=0,关闭唯一性校验。

3，set autocommit=0,关闭自动提交。

优化group by 语句

默认情况，MySQL对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by

null禁止排序

有些情况下，可以使用连接来替代子查询。

因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表。(讲解)

如果想要在含有or的查询语句中利用索引，则or之间的每个条件列都必须用到索引，如果没有索引，则应该考虑增加索引(与环境相关 讲解)

select * from 表名 where 条件1='' or 条件2='tt'
explaine select * from dept group by dname; =>这时显示 extra: using filesort 说明会进行排序
explaine select * from dept group by dname order by null =>这时不含有显示 extra: using filesort 说明不会进行排序

***有些情况下，可以使用连接来替代子查询。因为使用join，MySQL不需要在内存中创建临时表

explain select * from emp , dept where emp.deptno=dept.deptno;

和下面比较就可以说明问题!!

explain select * from emp left join dept on emp.deptno=dept.deptno;

选择合适的存储引擎

MyISAM：默认的MySQL存储引擎。如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。

InnoDB：提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM，写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间。

Memory：数据存在内存中，服务重启时，数据丢失

MyISAM： 在插入数据时，默认放在最后. ,删除数据后，空间不回收.(不支持事务和外键)

InnoDB 支持事务和外键

对应我们程序员说，常用的存储引擎主要是 myisam / innodb / memory,heap 表

如果选用小原则:

1.如果追求速度，不在乎数据是否一直把保存，也不考虑事务，请选择 memory 比如存放用户在线状态.

2.如果表的数据要持久保存，应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。选用MyISAM

3.如果需要数据持久保存，并提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全,请选用Innodb

选择合适的数据类型

在精度要求高的应用中，建议使用定点数来存储数值，以保证结果的准确性。deciaml 不要用float

对于存储引擎是MyISAM的数据库,如果经常做删除和修改记录的操作，要定时执行optimize table table_name;功能对表进行碎片整理。

日期类型要根据实际需要选择能够满足应用的最小存储的早期类型

create table bbs(id int ,con varchar(1024) , pub_time int);
date('Ymd',时间-3*24*60*60); 2038年-1-19

对于使用浮点数和定点数的案例说明

create table temp1( t1 float(10,2), t2 decimal(10,2));
insert into temp1 values(1000000.32,1000000,32); 发现 t1 成了 1000000.31 所以有问题.

对于optimize table 表名 演示

create table temp2( id int) engine=MyISAM;
insert into temp2 values(1); insert into temp2 values(2); insert into temp2 values(3);
insert into temp2 select * from temp2;--复制
delete from temp2 where id=1; 发现 该表对于的数据文件没有变小

定期执行 optimize table temp2 发现表大小变化，碎片整理完毕

&&对于InnoDB它的数据会存在data/ibdata1目录下，在data/数据库/只有一个 *.frm表结构文件.

关于mysql数据库性能优化二小编就给大家介绍到这里，希望对大家有所帮助！