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MySQL大表优化方案之表单优化(推荐一)

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化:

单表优化

除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:

字段

  • 尽量使用TINYINTSMALLINTMEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED
  • VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
  • 使用枚举或整数代替字符串类型
  • 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
  • 单表不要有太多字段,建议在20以内
  • 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间
  • 用整型来存IP

索引

  • 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHEREORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
  • 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
  • 字符字段只建前缀索引
  • 字符字段最好不要做主键
  • 不用外键,由程序保证约束
  • 尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
  • 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引

查询SQL

  • 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
  • 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
  • sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
  • 不用SELECT *
  • OR改写成INOR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
  • 不用函数和触发器,在应用程序实现
  • 避免%xxx式查询
  • 少用JOIN
  • 使用同类型进行比较,比如用'123''123'比,123123
  • 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 对于连续数值,使用BETWEEN不用INSELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
  • 列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大
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