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[数据库]Mysql性能优化二


接上一篇Mysql性能优化一

建立适当的索引     

说起提高数据库性能,索引是最物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行个正确的'create index',查询速度就可能提高百倍千倍,这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的I/O。

是不是建立一个索引就能解决所有的问题?ename上没有建立索引会怎样?

select * from emp where ename='研发部';

---测试案例命令如下 (最好以 select * from emp e,dept d where e.empno=123451 )

*添加主键

ALTER TABLE emp ADD PRIMARY KEY(empno);

*删除主键

alter table emp drop primary key;

索引的原理说明     

没有索引为什么会慢?

使用索引为什么会快?

btree类型的索引,就是使用的二分查找法,肯定快啊,算法复杂度是log2N,也就是说16条数据查4次,32条数据查5次,64条数据查6次....依次类推

索引的代价

1、磁盘占用

2、对dml(update delete insert)语句的效率影响

btree 方式检索,算法复杂度: log2N 次数

 

哪些列上适合添加索引       

1、较频繁的作为查询条件字段应该创建索引

select * from emp where empno = 1;

2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件

  select * from emp where sex = '男'

3、更新非常频繁的字段不适合创建索引

select * from emp where logincount = 1

4、不会出现在WHERE子句中的字段不该创建索引

索引的类型             

  • 主键索引,主键自动的为主索引 (类型Primary)
  • 唯一索引 (UNIQUE)
  • 普通索引 (INDEX)
  • 全文索引 (FULLTEXT) [适用于MyISAM] ——》sphinx + 中文分词    coreseek [sphinx 的中文版 ]
  • 综合使用=>复合索引

简述mysql四种索引的区别

lPRIMARY 索引 =》在主键上自动创建

lUNIQUE 索引=> 只要是UNiQUE 就是Unique索引.(只能在字段内容不重复的情况下,才能创建唯一索引)

lINDEX 索引=>就是普通索引

lFULLTEXT => 只在MYISAM 存储引擎支持, 目的是全文索引,在内容系统中用的多, 在全英文网站用多(英文词独立). 中文数据不常用,意义不大,国内全文索引通常使用 sphinx来完成,全文索引只能在 char varchar text字段创建.

全文索引案例

1.创建表

create table news(id int , title varchar(32),con varchar(1024)) engine=MyISAM;

2.建立全文索引

create fulltext index ful_inx on news (con);

3.插入数据

这里要注意,对于常见的英文 fulltext 不会匹配,而且插入的语句本身是正确的.

'but it often happens that they are not above supporting themselves by dishonest means.which should be more disreputable.Cultivate poverty like a garden herb'

4.看看匹配度

mysql> select match(con) against('poverty') from news;+-------------------------------+| match(con) against('poverty') |+-------------------------------+|               0 ||               0 ||               0 ||      0.9853024482727051 |+-------------------------------+

0表示没有匹配到,或者你的词是停止词,是不会建立索引的.

使用全文索引,不能使用like语句,这样就不会使用到全文索引了.

复合索引

create index 索引名 on 表名(列1,列2);

索引的使用             

建立索引

create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...)

添加主键(索引) ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY(列名,..); 联合主键

删除索引

DROP INDEX index_name ON tbl_name;alter table table_name drop index index_name;

删除主键(索引)比较特别: alter table t_b drop primary key;

查询索引(均可)

show index(es) from table_name;show keys from table_name;desc table_Name;

修改索引,我们一般是先删除在重新创建.

查询要使用索引最重要的条件是查询条件中需要使用索引。

下列几种情况下有可能使用到索引:
1,对于创建的多列索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用。
2,对于使用like的查询,查询如果是  '%aaa' 不会使用到索引, 'aaa%'会使用到索引。

下列的表将不使用索引:
1,如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用。
2,对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。
3,like查询是以%开头
4,如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引。(添加时,字符串必须'')
5,如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

测试案例(就在前面的dept表上做演示.)

CREATE TABLE dept(deptno MEDIUMINT  UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,dname VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "",loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT "") ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ;

--放入数据,前面应该已经添加了,如果没有则需要重新添加

--测试开始.

添加一个主键索引

alter table dept add primary key (deptno)

--测试语句

explain select * from dept where deptno=1;

结果是:

mysql> explain select * from dept where deptno=1;*************************** 1. row ***************************      id: 1 select_type: SIMPLE    table: dept     type: constpossible_keys: PRIMARY     key: PRIMARY   key_len: 3     ref: const     rows: 1    Extra:1 row in set (0.00 sec)

--创建多列索引

alter table dept add index myind (dname,loc);

--证明对于创建的多列索引,只要查询条件使用了最左边的列,索引一般就会被使用

explain select * from dept where dname='研发部'; 会显示使用到了索引myind

explain select * from dept where loc='MsBDpMRX'; 不会显示使用到了索引myind

--对于使用like的查询

explain select * from dept where dname like '%研发部'; 不会显示使用到了索引myind

explain select * from dept where dname like '研发部%'; 会显示使用到了索引myind

--如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用

--为了演示,我们把复合索引删除,然后只在dname上加入索引.

alter table dept drop index myindalter table dept add index myind (dname)explain select * from dept where dname='研发部' or loc='aa';-- 就不会使用到dname列上的

--如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引

select * from dept from dname=1234; //不会使用到索引

select * from dept from dname='1234'; //会使用到索引

查看索引的使用情况
show status like 'Handler_read%';
大家可以注意:
handler_read_key:这个值越高越好,越高表示使用索引查询到的次数。

handler_read_rnd_next:这个值越高,说明查询低效。

* 这时我们会看到handler_read_rnd_next值很高,为什么,这是因为我们前面没有加索引的时候,做过多次查询的原因.

常用SQL优化            

大批量插入数据(MySql管理员) 了解
对于MyISAM:

alter table table_name disable keys;loading data//insert语句;alter table table_name enable keys;

对于Innodb:
1,将要导入的数据按照主键排序
2,setunique_checks=0,关闭唯一性校验。
3,setautocommit=0,关闭自动提交。

优化group by 语句
默认情况,MySQL对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗,则可以使用order by null禁止排序

有些情况下,可以使用连接来替代子查询。
因为使用join,MySQL不需要在内存中创建临时表。(讲解)

如果想要在含有or的查询语句中利用索引,则or之间的每个条件列都必须用到索引,如果没有索引,则应该考虑增加索引(与环境相关 讲解)

 select* from 表名 where 条件1='' or 条件2='tt'

explaine select * from dept group by dname;=>这时显示 extra:using filesort 说明会进行排序

explaine select * from dept group by dnameorder by null =>这时不含有显示 extra: using filesort 说明不会进行排序

***有些情况下,可以使用连接来替代子查询。因为使用join,MySQL不需要在内存中创建临时表。

explain select * from emp , dept whereemp.deptno=dept.deptno;

和下面比较就可以说明问题!!

explain select * from emp left join dept onemp.deptno=dept.deptno;

选择合适的存储引擎           

MyISAM:默认的MySQL存储引擎。如果应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。

InnoDB:提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM,写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间。

Memory:数据存在内存中,服务重启时,数据丢失

MyISAM: 在插入数据时,默认放在最后. ,删除数据后,空间不回收.(不支持事务和外键)

InnoDB 支持事务和外键

对应我们程序员说,常用的存储引擎主要是 myisam / innodb /memory,heap 表

如果选用小原则:

1.如果追求速度,不在乎数据是否一直把保存,也不考虑事务,请选择 memory 比如存放用户在线状态.

2.如果表的数据要持久保存,应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性要求不是很高。选用MyISAM

3.如果需要数据持久保存,并提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全,请选用Innodb

选择合适的数据类型           

在精度要求高的应用中,建议使用定点数来存储数值,以保证结果的准确性。deciaml 不要用float

对于存储引擎是MyISAM的数据库,如果经常做删除和修改记录的操作,要定时执行optimize table table_name;功能对表进行碎片整理。

日期类型要根据实际需要选择能够满足应用的最小存储的早期类型

create table bbs(id int ,con varchar(1024) , pub_timeint);

date('Ymd',时间-3*24*60*60); 2038年-1-19

对于使用浮点数和定点数的案例说明

create table temp1( t1 float(10,2), t2 decimal(10,2));

insert into temp1 values(1000000.32,1000000,32); 发现 t1 成了 1000000.31 所以有问题.

对于optimize table 表名 演示

create table temp2( id int) engine=MyISAM;insert into temp2 values(1); insert into temp2 values(2); insert into temp2 values(3);insert into temp2 select * from temp2;--复制delete from temp2 where id=1; 发现 该表对于的数据文件没有变小

定期执行 optimize table temp2 发现表大小变化,碎片整理完毕

&&对于InnoDB它的数据会存在data/ibdata1目录下,在data/数据库/只有一个 *.frm表结构文件.