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优化mysql数据库性能的八大“妙手”_数据库技巧

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本文探讨了提高MySQL 数据库性能的思路,并从8个方面给出了具体的解决方法。


  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。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。


  另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。


  对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。


  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。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示:


DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )


  使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如,假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来,可以用下面这个查询完成:


SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )


  如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作,速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话,性能将会更好,查询如下:


SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL 


设置数据路径,把数据库数据文件放在共享的NFS目录下(NAS服务器),


PID和innioDB文件要放到服务器本地目录上,才能正常启动、停止服务:


1125 vi /etc/my.cnf


[mysqld]


#Where to install a database data


datadir=/data/mysqldata


#Where to install a innoDB engine


innodb_data_home_dir = /usr/local/mysql/data


innodb_log_group_home_dir= /usr/local/mysql/data


innodb_data_file_path=ibdata1:50M;ibdata2:50M:autoextend


1106 cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/


vi /etc/rc.d/init.d/mysql.server


编译第222开始的相关的两行,把PID文件放在服务器本地目录上:


pid_file=/usr/local/mysql/data/mysqlmanager-`/bin/hostname`.pid


server_pid_file=/usr/local/mysql/data/`/bin/hostname`.pid


安装MySQL的基本数据库:


1123 mount 10.4.66.251:/data /data


1124 mkdir /data/mysqldata


1127 ./scripts/mysql_install_db –user=mysql


1145 chown -R mysql.mysql /data/mysqldata/


如果正常的话,可以看到mysql正常启动了;


1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server start


1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server stop


配置HA高可用,不要设置NFS挂载和mysql服务在启动服务器时自动运行;


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。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。


  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。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。


 


LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem=book;

UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem=book;
UNLOCK TABLES


 


  这里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。


  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。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。


 


CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;


CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;



注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。


  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。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如customerinfo中的“province”.. 字段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。


  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。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。


  例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。


SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<“2001-01-01”;


  同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:


SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;


  上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。


SELECT * FROM books
WHERE name like “MySQL%”


  但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:..


SELECT * FROM books
WHERE name>=”MySQL”and name<“MySQM”


  最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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