数据库优化的学习记录

超、凢脫俗 2022-01-07 18:19 224阅读 0赞

一些基于自己理解和知识的数据库优化的方法论，主要是他人的建议和网上搜索总结的资料，从个人笔记转移到博客上 ：）

#### 数据库优化 ####

1.  SQL语句及索引的优化
    
    1.  对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
    2.  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
    3.  应尽量避免在 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。
    4.  应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
    5.  in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了，很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
    6.  使用 like ‘%abc%’ 也将导致全表扫描
    7.  应尽量避免在where子句中对字段进行 函数操作 或者 表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
    8.  不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
    9.  在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
    10. 不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构： select col1,col2 into \#t from t where 1=0 这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样： create table \#t(…)
    11. Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
    12. 对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
    13. select count(\*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
    14. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个
    15. 应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
    16. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
    17. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
    18. 任何地方都不要使用 select \* from t ，用具体的字段列表代替“\*”，不要返回用不到的任何字段。
    19. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（（只有主键索引）。
    20. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
    21. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
    22. 使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
    23. 与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST\_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
2.  数据库表结构的优化

*  表字段选择：
    
    1.  数字类型：非万不得已不要使用DOUBLE，不仅仅只是存储长度的问题，同时还会存在精确性的问题。同样，固定精度的小数，也不建议使用DECIMAL，建议乘以固定倍数转换成整数存储，可以大大节省存储空间，且不会带来任何附加维护成本。对于整数的存储，在数据量较大的情况下，建议区分开 TINYINT / INT / BIGINT 的选择，因为三者所占用的存储空间也有很大的差别，能确定不会使用负数的字段，建议添加unsigned定义。当然，如果数据量较小的数据库，也可以不用严格区分三个整数类型。
    2.  字符类型：非万不得已不要使用 TEXT 数据类型，其处理方式决定了他的性能要低于char或者是varchar类型的处理。定长字段，建议使用 CHAR 类型，不定长字段尽量使用 VARCHAR，且仅仅设定适当的最大长度，而不是非常随意的给一个很大的最大长度限定，因为不同的长度范围，MySQL也会有不一样的存储处理。
    3.  时间类型：尽量使用TIMESTAMP类型，因为其存储空间只需要 DATETIME 类型的一半。对于只需要精确到某一天的数据类型，建议使用DATE类型，因为他的存储空间只需要3个字节，比TIMESTAMP还少。不建议通过INT类型类存储一个unix timestamp 的值，因为这太不直观，会给维护带来不必要的麻烦，同时还不会带来任何好处。
    4.  ENUM & SET：对于状态字段，可以尝试使用 ENUM 来存放，因为可以极大的降低存储空间，而且即使需要增加新的类型，只要增加于末尾，修改结构也不需要重建表数据。如果是存放可预先定义的属性数据呢?可以尝试使用SET类型，即使存在多种属性，同样可以游刃有余，同时还可以节省不小的存储空间。
    5.  LOB类型：强烈反对在数据库中存放 LOB 类型数据，虽然数据库提供了这样的功能，但这不是他所擅长的，我们更应该让合适的工具做他擅长的事情，才能将其发挥到极致。
 *  字符编码：使用合适的字符集，可以帮助我们尽可能减少数据量，进而减少IO操作次数。
    
     *  纯拉丁字符能表示的内容，没必要选择 latin1 之外的其他字符编码，因为这会节省大量的存储空间
     *  如果我们可以确定不需要存放多种语言，就没必要非得使用UTF8或者其他UNICODE字符类型，这回造成大量的存储空间浪费
     *  MySQL的数据类型可以精确到字段，所以当我们需要大型数据库中存放多字节数据的时候，可以通过对不同表不同字段使用不同的数据类型来较大程度减小数据存储量，进而降低 IO 操作次数并提高缓存命中率
 *  适当拆分
 *  适度冗余
 *  尽量使用 NOT NULL

1.  硬件/架构，系统配置 优化
    
    1.  主从复制与读写分离
    2.  增加缓存
    3.  分区
    4.  分库
    5.  分表
    6.  数据库维护，包括性能监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等
    7.  开启慢查询日志

#### innodb和myisam区别 ####

1.  存储结构
    
     *  MyISAM：每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。.frm文件存储表定义。数据文件的扩展名为.MYD (MYData)。索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex)。
     *  InnoDB：所有的表都保存在同一个数据文件中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件），InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为2GB。
2.  存储空间
    
     *  MyISAM：可被压缩，存储空间较小。支持三种不同的存储格式：静态表(默认，但是注意数据末尾不能有空格，会被去掉)、动态表、压缩表。
     *  InnoDB：需要更多的内存和存储，它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。
3.  可移植性、备份及恢复
    
     *  MyISAM：数据是以文件的形式存储，所以在跨平台的数据转移中会很方便。在备份和恢复时可单独针对某个表进行操作。
     *  InnoDB：免费的方案可以是拷贝数据文件、备份 binlog，或者用 mysqldump，在数据量达到几十G的时候就相对痛苦了。
4.  事务支持
    
     *  MyISAM：强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。
     *  InnoDB：提供事务支持事务，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
5.  AUTO\_INCREMENT
    
     *  MyISAM：可以和其他字段一起建立联合索引。引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引，自动增长可以不是第一列，他可以根据前面几列进行排序后递增。
     *  InnoDB：InnoDB中必须包含只有该字段的索引。引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引也必须是组合索引的第一列。
6.  表锁差异
    
     *  MyISAM：只支持表级锁，用户在操作myisam表时，select，update，delete，insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据。
     *  InnoDB：支持事务和行级锁，是innodb的最大特色。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。
7.  全文索引
    
     *  MyISAM：支持 FULLTEXT类型的全文索引
     *  InnoDB：不支持FULLTEXT类型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。
8.  表主键
    
     *  MyISAM：允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。
     *  InnoDB：如果没有设定主键或者非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值的数据列。
9.  表的具体行数
    
     *  MyISAM：保存有表的总行数，如果select count() from table;会直接取出出该值。
     *  InnoDB：没有保存表的总行数，如果使用select count() from table；就会遍历整个表，消耗相当大，但是在加了wehre条件后，myisam和innodb处理的方式都一样。
10. CURD操作
    
     *  MyISAM：如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。
     *  InnoDB：如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表。DELETE 从性能上InnoDB更优，但DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除，在innodb上如果要清空保存有大量数据的表，最好使用truncate table这个命令。
11. 外键
    
     *   *  MyISAM：不支持
         *  InnoDB：支持

转载于:https://www.cnblogs.com/varXinYuan/p/10865401.html