230_mysql_binlog结构组成(mysql binlog详解)
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2022-05-29
Mysql 数据库某张表近千万的数据,CRUD比较慢,如何优化?
说实话,这个数据量级, MySQL 单库单表支撑起来完全没有问题的,所以首先还是考虑数据库本身的优化。
从上图可以看到,数据库优化通常可以通过以上几点来实现:
硬件升级:也就是花更多的钱,升级我们数据库硬件配置,包括 CPU、内存、磁盘、网络等等,但是这个方案成本高,而且不一定能起到非常好的效果。
数据库配置:修改数据库的配置,有可能让我们的 CRUD 操作变得更快,不过我也不建议大家把经历放在这一点上面;首先,数据库的配置通常由专业的 DBA 来负责;第二,大部分时候,默认的数据库配置在大多数情况下已经是最优配置了。
数据类型的选择:选用合适的数据结构。什么叫做"合适的数据结构",比如性别字段,M表示男F表示女,那么一个 char(1) 就足够了,如果存储人的年龄,那么就没有必要使用 INT 这么大范围的字段了;
适当的拆分:千万不要试图把所有的字段放在一张表中,因为这会非常影响性能,通常一张表的字段最好不要超过 30 个;
适当的冗余:如果一些常用的字段,可能会用在不同的维度,那么我们可以把这些字段设计在多张表中,因为这样可能会减少表关联;
字段尽量设置成 not Null,尽量带有默认值。
选取最适用的字段属性:表中字段的宽度设得尽可能小:char 的上限为 255 字节(固定占用空间),varchar 的上限 65535 字节(实际占用空间),text 的上限为 65535。尽量把字段设置为 NOT NULL,执行查询的时候,数据库不用去比较 NULL 值。
尽量使用索引,尽量避免全表扫描,提高查询速度;
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。
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。
当然你不能无限制地建立索引;维护索引也会影响性能,会降低 DML 操作的速度;
注意 SQL 语句的书写,有一些错误的写法可能会导致索引失效;
SELECT FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT FROM order WHERE OrderDate<“2001-01-01”;
SELECT FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT FROM inventory WHERE Amount<24*7;
尽量避免在 where 子句中对字段进行 Null 值判断(当然我们在表设计中,直接建议不要有 Null);
条件值多的情况下,尽量不要使用 in 和 not in ;
select 的时候,使用具体的字段代替 * 号;
避免返回大量数据,增加分页。
我们可以通过增加本地缓存或分布式缓存的方式,将热点数据存储到缓存中,以减少数据库的访问;
终极大招,如果是一个不合理的需求,我们可以拒绝做这个需求,这样也算是"减少了数据库访问"。
说完了 MySQL 本身的优化,如果数据量进一步增大的话,我们还有什么优化的方案呢?
主库用于写,从库用于读,将读写分散在不同的数据库上,利用多台机器的资源,来提高数据库的可用性和性能。
如果数据持续增多,超过了单台 MySQL 的支撑上限,那么只能用【分库分表】这一招了;我们可以采用一定的路由规则,将数据保存到不同的数据库中。
当然,如果不是“迫不得已”,我是不太建议分库分表的,因为这样极大地增加了系统的复杂程度,并且会带来更多的问题需要开发人员解决。
MySQL 数据库
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