This action will force synchronization from SnailClimb/JavaGuide, which will overwrite any changes that you have made since you forked the repository, and can not be recovered!!!
Synchronous operation will process in the background and will refresh the page when finishing processing. Please be patient.
作者: 听风,原文地址: https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html。JavaGuide 已获得作者授权。
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam,5.6 以后默认的为 Innodb)。
Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效,如果数据库中有存储 emoji 表情的需要,字符集需要采用 utf8mb4 字符集。
参考文章:MySQL 字符集不一致导致索引失效的一个真实案例
使用 comment 从句添加表和列的备注,从一开始就进行数据字典的维护
500 万并不是 MySQL 数据库的限制,过大会造成修改表结构,备份,恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小
分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表;
谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低;
建议采用物理分表的方式管理大数据。
MySQL 限制每个表最多存储 4096 列,并且每一行数据的大小不能超过 65535 字节。
减少磁盘 IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的 IO);
更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据;
经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)。
预留字段的命名很难做到见名识义。
预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型。
对预留字段类型的修改,会对表进行锁定。
通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机 IO 操作,文件很大时,IO 操作很耗时。
通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息
原因:
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的 IO 次数也就越多,索引的性能也就越差。
方法:
a.将字符串转换成数字类型存储,如:将 IP 地址转换成整形数据
MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址
插入数据前,先用 inet_aton 把 ip 地址转为整型,可以节省空间,显示数据时,使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP) 来说,要优先使用无符号整型来存储
原因:
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符数,而不是字节数,使用 UTF8 存储 255 个汉字 Varchar(255)=765 个字节。过大的长度会消耗更多的内存。
a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中
MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据,MySQL 还是要进行二次查询,会使 sql 性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用,建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列,不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。
2、TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引
因为MySQL 对索引字段长度是有限制的,所以 TEXT 类型只能使用前缀索引,并且 TEXT 列上是不能有默认值的
修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句
ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低,需要额外操作
禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值
原因:
索引 NULL 列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间
进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用 4 字节和 INT 相同,但比 INT 可读性高
超出 TIMESTAMP 取值范围的使用 DATETIME 类型存储
经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法)
Decimal 类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度
占用空间由定义的宽度决定,每 4 个字节可以存储 9 位数字,并且小数点要占用一个字节
可用于存储比 bigint 更大的整型数据
索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。
索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。
因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。
5.6 版本之前,一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引,5.6 以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
Innodb 是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。
Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
覆盖索引:就是包含了所有查询字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引
覆盖索引的好处:
尽量避免使用外键约束
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。
只传参数,比传递 SQL 语句更高效。
相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
隐式转换会导致索引失效如:
select name,phone from customer where id = '111';
避免使用双%号的查询条件。如:a like '%123%'
,(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)
一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如:有 a,b,c 列的联合索引,在查询条件中有 a 列的范围查询,则在 b,c 列上的索引将不会被用到。
在定义联合索引时,如果 a 列要用到范围查找的话,就要把 a 列放到联合索引的右侧,使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作,因为 not in 也通常会使用索引失效。
原因:
如:
insert into values ('a','b','c');
应使用:
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
通常子查询在 in 子句中,且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
子查询性能差的原因:
子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。
由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源,产生大量的慢查询。
对于 MySQL 来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。
在 MySQL 中,对于同一个 SQL 多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,如果在一个 SQL 中关联的表越多,所占用的内存也就越大。
如果程序中大量的使用了多表关联的操作,同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下,就容易造成服务器内存溢出的情况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性。
同时对于关联操作来说,会产生临时表操作,影响查询效率,MySQL 最多允许关联 61 个表,建议不超过 5 个。
数据库更适合处理批量操作,合并多个相同的操作到一起,可以提高处理效率。
in 的值不要超过 500 个,in 操作可以更有效的利用索引,or 大多数情况下很少能利用到索引。
order by rand() 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中,然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序,并且可能会对每一行都生成一个随机值,如果满足条件的数据集非常大,就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。
推荐在程序中获取一个随机值,然后从数据库中获取数据的方式。
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引
不推荐:
where date(create_time)='20190101'
推荐:
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
大批量操作可能会造成严重的主从延迟
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间, 而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志,特别是对于 row 格式二进制数据而言,由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因
避免产生大事务操作
大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批
对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。
pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。把原来一个 DDL 操作,分解成多个小的批次进行。
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。