说起mysql的调优一般都会想到sql优化、索引、看执行计划,除了这些在创建表时也要下功夫,比如说字段的类型、数据的冗余度,以及sql运行过程中性能的监控都很重要。
数值:tinyint、smallint、mediumint、int、bigint,分别使用8、16、24、32、64位存储空间。
字符:char、varchar、text、blob。
时间:date、datetime、timestamp
枚举:enum
更小的通常更好:尽量使用正确存储类型的最小数据类型,更小的数据类型通常更快,因为它们占用的更少的磁盘、内存和cpu缓存。例如能使用tinyint就不使用smallint。
简单就好:简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。例如整形比字符的操作代价更低。
尽量避免使用NULL:为null的列使得索引、索引统计和值比较都更加复杂。
范式的目的是为了减少数据的冗余,范式化后的数据很少或者没有重复的数据,通常需要关联表查询额外的数据,一定程度上影响查询效率。反范式化的数据一般都在同一张表,可以避免关联,以空间换取时间。所以要结合业务来合理的使用范式和反范式。
索引的建立可以大大提高mysql的检索效率,但是在insert、update、delete会降低更新表的速度,因为更新表时不仅要保存数据还要维护索引文件。
主键、唯一、普通、全文、组合
聚簇索引:索引和数据保存同一个树上。
非聚簇索引:索引和数据分开存放。
hash:存储索引值及行指针。由于hash的特性,适合精确匹配、无法排序。
b+ tree:非叶子结点存储索引,叶子结点存储行数据。所有叶子结点形成链表适合范围查找。
回表:mysql默认给主键创建索引,其叶子节点存放行数据。普通索引叶子节点存放主键,当使用普通索引查询到主键时会再一次根据主键查询一次索引树,会有两次的树的操作,这个行为是回表。
覆盖索引:sql语句中查询的字段存在索引时就会覆盖索引,避免回表操作。
全值匹配、最左匹配、列前缀匹配、范围值匹配、覆盖索引
在执行sql时使用explain关键字查看执行计划,通过执行计划可以看到sql语句在数据库中如何让扫描表、如何使用索引的。看执行计划时一般关注以下几个内容:
以下图sql为例子
id:select的序列号,表示执行顺序,值越大越先执行,若果顺序相同,从上往下执行。
select_type:sql语句的查询类型
type:访问类型表示以何种方式访问数据,效率从最好到最坏依次是:system>const>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>range>index>all
possible_key:可能应用在这边张表的索引
key:实际应用到的索引
key_len:索引的长度
ref:显示索引的哪一列被使用了
rows:根据表的统计信息和索引使用情况大致估算出所需读取的行数
Extra:包含额外的信息,常见的几个值:
using filesort:说明无法用索引排序,此时要检查sql语句中索引匹配方式
using temporary:建立临时表保存中间结果
using indexing:表示查询时覆盖索引
using where:使用where条件过滤
可以监控sql语句的执行时长。默认是关闭的,可以通过set profiling=on开启。
本身是一个数据库,有80+张表,存储mysql运行过程中的性能相关的数据。
查看数据库连接的线程个数,来观察是否有线程处于不正常的状态占用连接。