MySQL数据库性能优化介绍
目录
- 为什么做优化??
- 从哪些方面入手??
- 解决方案是什么???
- 要怎样选择???
- sql优化
- 总结
为什么做优化??
因为数据量太多了,项目部署上线再到用户使用,每天数据增长几十万条,给服务器带来非常大的负担,互联网一直追求高性能,可是随着业务规模变大,用户数量变多,服务器的性能越来越差,因此我们不得不对数据库有更高要求。
从哪些方面入手??
第一,是查询的速度,我们期望数据量到达tb级别仍然能够实现百万级别查询速度。
第二、是并发量,我们对它的要求能够同时处理几千甚至上万的并发访问,还要配合redis、mq等。
第三,高可用,随着业务规模不断变大,我们要随时准备对服务器进行扩展,可能由原来几十台服务器扩展到上百台甚至上千台服务器,所以我们要搭载mysql集群。
第四,事务的安全性,当业务出现高并发访问,怎么保证读写一致性???保证事务的安全性??? 参考多线程的思路。。
解决方案是什么???
第一个思考的是应该用什么样的存储引擎,因为存储引擎决定着它的性能,好比你是用汽车、飞机还是坦克, 每个引擎都有它特殊的作用。 业务上常用的是两种,innodb和myisam。
要怎样选择???
当我们对业务没有过多的读写要求,以查询为主,使用myisam,当我们对事务完整性要求较高,并发要求高,增删频繁,经常进行读写操作,使用innodb更好。
第二个我们要给加快查询速度, 所以要给表特殊字段添加索引,索引的原理是改变数据的存储结构,这里分为两种:第一是btree,第二是b+tree。 我们业务上一般使用的是b+tree,btree有一个特点,是根节点和叶子节点都会存放数据,这会造成比如查询最底层叶子节点,会一层一层读根节点的数据,会增加磁盘i/o次数,无形当中又会增加数据库的压力。 所以要用b+tree
第三实现高可用方案, 这里我们会为数据库服务搭载主从结构集群,缓解读和写的压力
第四是安全问题,这里可以参考线程的安全问题,比如怎么解决高并发访问??如何能保证事务的完整性?? 像rocketmq也涉及事务消息, 如何避免这类问题, 我们可以上锁。 以下是锁的分类。
sql优化
1、查询尽量避免全表扫描,首先考虑在where、order by字段上添加索引
2、避免在where字段上使用null值,所以在设计表时尽量使用not null约束,有些数据会默认为null,可以设置默认值为0或者-1
3、避免在where子句中使用!=或<>操作符,mysql只对<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like使用索引
4、避免在where中使用or来连接条件,否则可能导致引擎放弃索引来执行全表扫描,可以使用union进行合并查询
select id from t where num = 30 union select id from t where num = 40;
5、尽量避免在where子句中进行函数或者表达式操作
6、最好不要使用select * from t,用具体的字段列表代替"*",不要返回用不到的任何字段
7、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)如果是连续的值建议使用between and,select id from t where between 1 and 3;
8、select id from t where col like %a%;模糊查询左侧有%会导致全表检索,如果需要全文检索可以使用全文搜索引擎比如es,slor
9、limit offset rows关于分页查询,尽量保证不要出现大的offset,比如limit 10000,10相当于对已查询出来的行数弃掉前10000行后再取10行,完全可以加一些条件过滤一下(完成筛选),而不应该使用limit跳过已查询到的数据。这是一个==offset做无用功==的问题。对应实际工程中,要避免出现大页码的情况,尽量引导用户做条件过滤
总结
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