优化mysql的几种常用方法

发布时间：2020-05-25 14:54:07

来源：PHP中文网

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作者：三月

下文我给大家简单讲讲关于优化mysql的几种常用方法，大家之前了解过相关类似主题内容吗？感兴趣的话就一起来看看这篇文章吧，相信看完优化mysql的几种常用方法对大家多少有点帮助吧。

1. 选择合适的存储引擎: InnoDB

除非你的数据表使用来做仅仅读或者全文检索 (相信如今提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)。你应该默认选择 InnoDB 。

你自己在測试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快。这是由于： MyISAM 仅仅缓存索引，而 InnoDB 缓存数据和索引，MyISAM 不支持事务。可是 假设你使用 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 能够获得接近的读取性能 (相差百倍) 。

1.1 怎样将现有的 MyISAM 数据库转换为 InnoDB:mysql -u [USER_NAME] -p -e "SHOW TABLES IN [DATABASE_NAME];" | tail -n +2 | xargs -I '{}' echo "ALTER TABLE {} ENGINE=InnoDB;" > alter_table.sql

perl -p -i -e 's/(search_[a-z_]+ ENGINE=)InnoDB//1MyISAM/g' alter_table.sql

mysql -u [USER_NAME] -p [DATABASE_NAME] < alter_table.sql

1.2 为每一个表分别创建 InnoDB FILE：innodb_file_per_table=1

这样能够保证 ibdata1 文件不会过大。失去控制。尤其是在运行 mysqlcheck -o –all-databases 的时候。

2. 保证从内存中读取数据。讲数据保存在内存中

2.1 足够大的 innodb_buffer_pool_size

推荐将数据全然保存在 innodb_buffer_pool_size ，即按存储量规划 innodb_buffer_pool_size 的容量。这样你能够全然从内存中读取数据。最大限度降低磁盘操作。

2.1.1 怎样确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。数据是从内存读取而不是硬盘？

方法 1mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer_pool_pages_%';

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

| Variable_name | Value |

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

| Innodb_buffer_pool_pages_data | 129037 |

| Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 362 |

| Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 9998 |

| Innodb_buffer_pool_pages_free | 0 | !!!!!!!!

| Innodb_buffer_pool_pages_misc | 2035 |

| Innodb_buffer_pool_pages_total | 131072 |

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

6 rows in set (0.00 sec)

发现 Innodb_buffer_pool_pages_free 为 0，则说明 buffer pool 已经被用光，须要增大 innodb_buffer_pool_size

InnoDB 的其它几个參数：innodb_additional_mem_pool_size = 1/200 of buffer_pool

innodb_max_dirty_pages_pct 80%

方法 2

或者用iostat -d -x -k 1 命令，查看硬盘的操作。

2.1.2 server上是否有足够内存用来规划

运行 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清除操作系统的文件缓存。能够看到真正的内存使用量。

2.2 数据预热

默认情况，仅仅有某条数据被读取一次，才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以，数据库刚刚启动，须要进行数据预热，将磁盘上的全部数据缓存到内存中。

数据预热能够提高读取速度。

对于 InnoDB 数据库，能够用下面方法，进行数据预热:

1. 将下面脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sqlSELECT DISTINCT

CONCAT('SELECT ',ndxcollist,' FROM ',db,'.',tb,

' ORDER BY ',ndxcollist,';') SelectQueryToLoadCache

FROM

(

SELECT

engine,table_schema db,table_name tb,

index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) ndxcollist

FROM

(

SELECT

B.engine,A.table_schema,A.table_name,

A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index

FROM

information_schema.statistics A INNER JOIN

(

SELECT engine,table_schema,table_name

FROM information_schema.tables WHERE

engine='InnoDB'

) B USING (table_schema,table_name)

WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql')

ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index

) A

GROUP BY table_schema,table_name,index_name

) AA

ORDER BY db,tb

;

2. 运行mysql -uroot -AN < /root/MakeSelectQueriesToLoad.sql > /root/SelectQueriesToLoad.sql

3. 每次重新启动数据库，或者整库备份前须要预热的时候运行：mysql -uroot < /root/SelectQueriesToLoad.sql > /dev/null 2>&1

2.3 不要让数据存到 SWAP 中

假设是专用 MYSQL server。能够禁用 SWAP，假设是共享server，确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。或者使用固定的内存空间做缓存，使用 memlock 指令。

3. 定期优化重建数据库

mysqlcheck -o –all-databases 会让 ibdata1 不断增大。真正的优化仅仅有重建数据表结构：CREATE TABLE mydb.mytablenew LIKE mydb.mytable;

INSERT INTO mydb.mytablenew SELECT * FROM mydb.mytable;

ALTER TABLE mydb.mytable RENAME mydb.mytablezap;

ALTER TABLE mydb.mytablenew RENAME mydb.mytable;

DROP TABLE mydb.mytablezap;

4. 降低磁盘写入操作

4.1 使用足够大的写入缓存 innodb_log_file_size

可是须要注意假设用 1G 的 innodb_log_file_size 。假如server当机。须要 10 分钟来恢复。

推荐 innodb_log_file_size 设置为 0.25 * innodb_buffer_pool_size

4.2 innodb_flush_log_at_trx_commit

这个选项和写磁盘操作密切相关：

innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 则每次改动写入磁盘

innodb_flush_log_at_trx_commit = 0/2 每秒写入磁盘

假设你的应用不涉及非常高的安全性 (金融系统)，或者基础架构足够安全，或者 事务都非常小，都能够用 0 或者 2 来减少磁盘操作。

4.3 避免双写入缓冲innodb_flush_method=O_DIRECT

5. 提高磁盘读写速度

RAID0 尤其是在使用 EC2 这样的虚拟磁盘 (EBS) 的时候，使用软 RAID0 很重要。

6. 充分使用索引

6.1 查看现有表结构和索引SHOW CREATE TABLE db1.tb1/G

6.2 加入必要的索引

索引是提高查询速度的唯一方法。比方搜索引擎用的倒排索引是一样的原理。

索引的加入须要依据查询来确定。比方通过慢查询日志或者查询日志,或者通过 EXPLAIN 命令分析查询。

ADD UNIQUE INDEX

ADD INDEX

6.2.1 比方，优化用户验证表：

加入索引ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_ndx (username);

ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_password_ndx (username,password);

每次重新启动server进行数据预热echo “select username,password from users;” > /var/lib/mysql/upcache.sql

加入启动脚本到 my.cnf[mysqld]

init-file=/var/lib/mysql/upcache.sql

6.2.2 使用自己主动加索引的框架或者自己主动拆分表结构的框架

比方。Rails 这种框架。会自己主动加入索引。Drupal 这种框架会自己主动拆分表结构。

会在你开发的初期指明正确的方向。所以，经验不太丰富的人一開始就追求从 0 開始构建，实际是不好的做法。

7. 分析查询日志和慢查询日志

记录全部查询。这在用 ORM 系统或者生成查询语句的系统非常实用。log=/var/log/mysql.log

注意不要在生产环境用。否则会占满你的磁盘空间。

记录运行时间超过 1 秒的查询：long_query_time=1

log-slow-queries=/var/log/mysql/log-slow-queries.log

8. 激进的方法。使用内存磁盘

如今基础设施的可靠性已经非常高了，比方 EC2 差点儿不用操心server硬件当机。并且内存实在是廉价。非常easy买到几十G内存的server，能够用内存磁盘。定期备份到磁盘。

将 MYSQL 文件夹迁移到 4G 的内存磁盘mkdir -p /mnt/ramdisk

sudo mount -t tmpfs -o size=4000M tmpfs /mnt/ramdisk/

mv /var/lib/mysql /mnt/ramdisk/mysql

ln -s /tmp/ramdisk/mysql /var/lib/mysql

chown mysql:mysql mysql

9. 用 NOSQL 的方式使用 MYSQL

B-TREE 仍然是最高效的索引之中的一个，全部 MYSQL 仍然不会过时。

用 HandlerSocket 跳过 MYSQL 的 SQL 解析层。MYSQL 就真正变成了 NOSQL。

10. 其它

●单条查询最后添加 LIMIT 1，停止全表扫描。

●将非”索引”数据分离，比方将大篇文章分离存储，不影响其它自己主动查询。

●不用 MYSQL 内置的函数。由于内置函数不会建立查询缓存。

●PHP 的建立连接速度很快，全部能够不用连接池。否则可能会造成超过连接数。当然不用连接池 PHP 程序也可能将

●连接数占满比方用了 @ignore_user_abort(TRUE);

●使用 IP 而不是域名做数据库路径。避免 DNS 解析问题

大家觉得优化mysql的几种常用方法这篇文章怎么样，是否有所收获。如果想要了解更多相关，可以继续关注我们的行业资讯板块。

本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法，共19条，具体如下：

1、EXPLAIN

做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。

下面来个简单的示例，标注(1、2、3、4、5)我们要重点关注的数据：

type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。

key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。

key_len列，索引长度。

rows列，扫描行数。该值是个预估值。

extra列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。

2、SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：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；再或者使用连接来替换。

3、SELECT语句务必指明字段名称

SELECT*增加很多不必要的消耗(CPU、IO、内存、网络带宽)；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

4、当只需要一条数据的时候，使用limit 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

5、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

6、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

7、尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

8、不使用ORDER BY RAND()

select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;

上面的SQL语句，可优化为：

select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;

9、区分in和exists、not in和not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B)

上面SQL语句相当于

select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句？

原SQL语句：

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)

高效的SQL语句：

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

取出的结果集如下图表示，A表不在B表中的数据：

10、使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from product limit 866613, 20

使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。SQL可以采用如下的写法：

select id,name from product where id> 866612 limit 20

11、分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

如下图这个SQL语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询：

12、避免在where子句中对字段进行null值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

13、不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果并没有使用：

那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引。

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangsan%’; 。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的SQL语法是：

ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的SQL语句是：

select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against(‘zhangsan’ in boolean mode);

注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

14、避免在where子句中对字段进行表达式操作

比如：

select user_id,user_project from user_base where age*2=36;

中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：

select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

15、避免隐式类型转换

where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

16、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

17、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

18、注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、

19、关于JOIN优化

LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。

注意：

1)MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：

select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;

2)尽量使用inner join，避免left join：

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

3)合理利用索引：

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

4)利用小表去驱动大表：

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

5)巧用STRAIGHT_JOIN：

inner join是由MySQL选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。

这个方式有时能减少3倍的时间。

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