MySQL数据库优化技巧大全

一. MySQL优化三大方向

① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。

② 对MySQL配置参数进行优化（my.cnf）此优化需要进行压力测试来进行参数调整。

③ 对SQL语句以及表优化。

二.MySQL参数优化

1:MySQL 默认的最大连接数为 100，可以在 mysql 客户端使用以下命令查看

mysql> show variables like 'max_connections';

2:查看当前访问Mysql的线程

mysql> show processlist;

3:设置最大连接数

mysql>set globle max_connections = 5000;

最大可设置16384,超过没用

4:查看当前被使用的connections

mysql>show globle status like 'Max_used_connections';

[来源公众号:码农编程进阶笔记]

5.展示属于当前用户的线程

show [full] processlist;

如果是root帐号，你能看到所有用户的当前连接。如果是其它普通帐号，只能看到自己占用的连接。

展示属于当前用户的线程，如果当前用户有 process privilege，那么会展示所有线程。

如果不加full，只显示前100条；show processlist展示的线程不包含background thread，所以线程数就等于connections

id，connection的id

user，发送sql的mysql 账号

host，发送sql的客户端，一般是ip:port格式

db，sql连接的数据库

command，connection正在执行的命令类型，常见的有Sleep，表示connection空闲；query，正在查询数据。

time，线程已经执行的时间，单位是秒。如果是replica SQL thread，那么就是最后一次replicated event 和replica host的差值。

State，一个事件、一个动作、一个状态，表示线程正在做的事情，通常一个状态对应着很快的操作，如果一个状态持续了很长时间，通常有问题，需要研究一下了。

Info，线程正在执行的sql，通常是客户端发过来的sql，也可能是客户端发过来sql引起的sql，比如客户端发送调用存储过程，那么这里展示存储过程的sql。

6.查询是否锁表

show open tables where in_use>0;

7.查看被锁住的

select * from information_schema.innodb_locks;

8.查看等待锁定

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;

kill 12041

三. 对MySQL语句性能优化的16条经验

① 为查询缓存优化查询

② EXPLAIN 我们的SELECT查询(可以查看执行的行数)

③ 当只要一行数据时使用LIMIT 1

④ 为搜索字段建立索引

⑤ 在Join表的时候使用相当类型的列，并将其索引

⑥ 千万不要 ORDER BY RAND ()

⑦ 避免SELECT *

⑧ 永远为每张表设置一个ID

⑨ 可以使用ENUM 而不要VARCHAR

⑩ 尽可能的使用NOT NULL

⑪ 固定长度的表会更快

⑫ 垂直分割

⑬ 拆分打的DELETE或INSERT语句

⑭ 越小的列会越快

⑮ 选择正确的存储引擎

⑯ 小心 "永久链接"

四.具体描述如下：

(一) 使用查询缓存优化查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放入一个缓存中，这样后续的相同查询就不用操作而直接访问缓存结果了。

这里最主要的问题是，对于我们程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存，示例如下：

SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()  //缓存失效

SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '2021-04-22‘  //缓存有效

上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。

(二) 使用EXPLAIN关键字检测查询

使用EXPLAIN关键字可以使我们知道MySQL是如何处理SQL语句的，这样可以帮助我们分析我们的查询语句或是表结构的性能瓶颈；EXPLAIN的查询结果还会告诉我们索引主键是如何被利用的，数据表是如何被搜索或排序的....等等。

语法格式是：EXPLAIN +SELECT语句;

[来源公众号:码农编程进阶笔记]

我们可以看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。

type

表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。

常用的类型有： ALL, index,  range, ref, eq_ref, const, system, NULL（从左到右，性能从差到好）

ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行

index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树

range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行

ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件

const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system

NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

(三)当只要一行数据时使用LIMIT 1

加上LIMIT 1可以增加性能。MySql数据库引擎会在查找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查询下一条符合条件的数据记录。

(四)为搜索字段建立索引

索引不一定就是给主键或者是唯一的字段，如果在表中，有某个字段经常用来做搜索，需要将其建立索引。

索引的有关操作如下：

1.创建索引

在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。

1.1> ALTER TABLE

ALTER TABLE 用来创建普通索引、唯一索引、主键索引和全文索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list);

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list);

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column_list);

其中table_name是要增加索引名的表名，column_list指出对哪些列列进行索引，多列时各列之间使用半角逗号隔开。索引名index_name是可选的，如果不指定索引名称，MySQL将根据第一个索引列自动指定索引名称，另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。

1.2> CREATE INDEX

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引以及全文索引，但是不可以对表增加主键索引

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);

CREATE UNIQUE index_name ON table_name (column_list);

CREATE FULLTEXT index_name ON table_name (column_list);

table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义，索引名必须指定。另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

2.索引类型

普通索引INDEX：适用于name、email等一般属性

唯一索引UNIQUE：与普通索引类似，不同的是唯一索引要求索引字段值在表中是唯一的，这一点和主键索引类似，但是不同的是，唯一索引允许有空值。唯一索引一般适用于身份证号码、用户账号等不允许有重复的属性字段上。

主键索引：其实就是主键，一般在建表时就指定了，不需要额外添加。

全文检索：只适用于VARCHAR和Text类型的字段。

注意：全文索引和普通索引是有很大区别的，如果建立的是普通索引，一般会使用like进行模糊查询，只会对查询内容前一部分有效，即只对前面不使用通配符的查询有效，如果前后都有通配符，普通索引将不会起作用。对于全文索引而言在查询时有自己独特的匹配方式，例如我们在对一篇文章的标题和内容进行全文索引时：

ALTER TABLE article ADD FULLTEXT ('title', 'content'); 在进行检索时就需要使用如下的语法进行检索：

SELECT * FROM article WHERE MATCH('title', 'content') AGAINST ('查询字符串');

在使用全文检索时的注意事项：

MySql自带的全文索引只能用于数据库引擎为MYISAM的数据表，如果是其他数据引擎，则全文索引不会生效。此外，MySql自带的全文索引只能对英文进行全文检索，目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索，我们需要采用Sphinx（斯芬克斯）/Coreseek技术来处理中文。另外使用MySql自带的全文索引时，如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySql全文索引所能找到的词默认最小长度为4个字符。另外，如果查询的字符串包含停止词，那么该停止词将会被忽略。

3.组合索引

组合索引又称多列索引，就是建立索引时指定多个字段属性。有点类似于字典目录，比如查询 'guo' 这个拼音的字时，首先查找g字母，然后在g的检索范围内查询第二个字母为u的列表，最后在u的范围内查找最后一个字母为o的字。比如组合索引(a,b,c)，abc都是排好序的，在任意一段a的下面b都是排好序的，任何一段b下面c都是排好序的

组合索引的生效原则是: 从前往后依次使用生效，如果中间某个索引没有使用，那么断点前面的索引部分起作用，断点后面的索引没有起作用；

造成断点的原因：

前边的任意一个索引没有参与查询，后边的全部不生效。

前边的任意一个索引字段参与的是范围查询，后面的不会生效。

断点跟索引字字段在SQL语句中的位置前后无关，只与是否存在有关。

在网上找到了很好的示例：比如：

where a=3 and b=45 and c=5 .... #这种三个索引顺序使用中间没有断点，全部发挥作用；

where a=3 and c=5... #这种情况下b就是断点，a发挥了效果，c没有效果

where b=3 and c=4... #这种情况下a就是断点，在a后面的索引都没有发挥作用，这种写法联合索引没有发挥任何效果；

where b=45 and a=3 and c=5 .... #这个跟第一个一样，全部发挥作用，abc只要用上了就行，跟写的顺序无关

（a,b,c） 三个列上加了联合索引（是联合索引 不是在每个列上单独加索引）而是建立了a,(a,b),(a,b,c)三个索引，另外(a,b,c)多列索引和 (a,c,b)是不一样的。

具体实例可以说明：

(0) select * from mytable where a=3 and b=5 and c=4;

abc三个索引都在where条件里面用到了，而且都发挥了作用

(1) select * from mytable where c=4 and b=6 and a=3;

这条语句为了说明 组合索引与在SQL中的位置先后无关，where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化，效果跟上一句一样

(2) select * from mytable where a=3 and c=7;

a用到索引，b没有用，所以c是没有用到索引效果的

(3) select * from mytable where a=3 and b>7 and c=3;

a用到了，b也用到了，c没有用到，这个地方b是范围值，也算断点，只不过自身用到了索引

(4) select * from mytable where b=3 and c=4;

因为a索引没有使用，所以这里 bc都没有用上索引效果

(5) select * from mytable where a>4 and b=7 and c=9;

a用到了 b没有使用，c没有使用

(6) select * from mytable where a=3 order by b;

a用到了索引，b在结果排序中也用到了索引的效果，前面说了，a下面任意一段的b是排好序的

(7) select * from mytable where a=3 order by c;

a用到了索引，但是这个地方c没有发挥排序效果，因为中间断点了，使用 explain 可以看到 filesort

(8) select * from mytable where b=3 order by a;

b没有用到索引，排序中a也没有发挥索引效果

注意：在查询时，MYSQL只能使用一个索引，如果建立的是多个单列的普通索引，在查询时会根据查询的索引字段，从中选择一个限制最严格的单例索引进行查询。别的索引都不会生效。

4.查看索引

mysql> show index from tblname;

mysql> show keys from tblname;

5.删除索引

删除索引的mysql格式 :

DORP INDEX IndexName ON tab_name；

注意：不能使用索引的情况

对于普通索引而言, 在使用like进行通配符模糊查询时,如果首尾之间都使用了通配符，索引是无效的。

假设查询内容的关键词为'abc'

SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE 'abc%'; #索引是有效的

SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE '%abc'; #索引是无效的

SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE '%cba'; #索引是无效的

SELECT * FROM tab_name WHERE index_column LIKE '%abc%'; #索引是无效的

当检索的字段内容比较大而且检索内容前后部分都不确定的情况下，可以改为全文索引，并使用特定的检索方式

(五)在join表的时候使用相同类型的列，并将其索引

如果在程序中有很多JOIN查询，应该保证两个表中join字段时,该字段被建立过索引。这样MySQL会启动优化JOIN的SQL语句的机制。注意：这些被用来JOIN的字段，应该是相同类型的。例如：如果要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样）

例如：

SELECT company_name FROM users LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) WHERE users.id = “user_id”

两个 state 字段应该是被建过索引的，而且应该是相同的类型，相同的字符集。

(六)切记不要使用ORDER BY RAND()

如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL会不得不去执行RAND()函数（很耗CPU时间），而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序）

(七)避免使用SELECT *

从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果我们的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 所以，我们应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。

Hibernate性能方面就会差，它不用*，但它将整个表的所有字段全查出来

优点：开发速度快

(八)永远为每张表设置一个ID主键

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT标志。 就算是我们 users 表有一个主键叫 “email”的字段，我们也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使得性能下降。另外，在我们的程序中，我们应该使用表的ID来构造我们的数据结构。 而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区…… 在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。

(九)使用ENUM而不是VARCHAR

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。 如果我们有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，我们知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，我们应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

(十)尽可能的不要赋值为NULL

如果不是特殊情况，尽可能的不要使用NULL。在MYSQL中对于INT类型而言，EMPTY是0，而NULL是空值。而在Oracle中 NULL和EMPTY的字符串是一样的。NULL也需要占用存储空间，并且会使我们的程序判断时更加复杂。现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，我们需要使用NULL值。 下面摘自MySQL自己的文档： “NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”

(十一) 固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要我们包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。 固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。 并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论我们用不用，他都是要分配那么多的空间。另外在取出值的时候要使用trim去除空格

(十二)垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。

(十三)拆分大的DELETE或INSERT

如果我们需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 操作，我们需要非常小心，要避免我们的操作让我们的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。如果我们把我们的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让我们的WEB服务Crash，还可能会让我们的整台服务器马上掛了。所以在使用时使用LIMIT 控制数量操作记录的数量。

(十四)越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把我们的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。 参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。 如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果我们不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

(十五)选择正确的存储引擎

在MYSQL中有两个存储引擎MyISAM和InnoDB,每个引擎都有利有弊。

MyISAM适合于一些需要大量查询的应用，但是对于大量写操作的支持不是很好。甚至一个update语句就会进行锁表操作，这时读取这张表的所有进程都无法进行操作直至写操作完成。另外MyISAM对于SELECT COUNT(*)这类的计算是超快无比的。InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

MyISAM是MYSQL5.5版本以前默认的存储引擎，基于传统的ISAM类型，支持B-Tree，全文检索，但是不是事务安全的，而且不支持外键。不具有原子性。支持锁表。

I

nnoDB是事务型引擎，支持ACID事务(实现4种事务隔离机制)、回滚、崩溃恢复能力、行锁。

以及提供与Oracle一致的不加锁的读取方式。InnoDB存储它的表和索引在一个表空间中，表空间可以包含多个文件。

MyISAM和InnoDB比较，如下图所示：

在5.5之后默认的存储引擎是INNODB

可以单独进行修改也可以在创建表时修改：

ALTER TABLE tab_name ENGINE INNODB；

(十六)小心永久链接

“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了，它会永远处在连接的状态，就算是数据库操作已经结束了。而且，自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程，并重用相同的 MySQL 链接。

而且，Apache 运行在极端并行的环境中，会创建很多很多的子进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在我们决定要使用“永久链接”之前，我们需要好好地考虑一下我们的整个系统的架构。

参考:https://segmentfault.com/a/1190000023058216

MySQL 数据库

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