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MySQL性能优化详解(一)
2012-03-23 10:43:15 】 浏览:4371
Tags:MySQL 性能 优化 详解

MySQL数据库性能优化是本文的主要核心,将从数据库的优化设计,到具体的操作。好的优化能使服务器性能提升较大的空间,希望本文对大家有所帮助。

  1. MySQL性能优化简介

  在Web应用程序体系架构中,数据持久层(通常是一个关系数据库)是关键的核心部分,它对系统的性能有非常重要的影响。MySQL是目前使用最多的开源数据库,但是MySQL数据库的默认设置性能非常的差,仅仅是一个玩具数据库。因此在产品中使用MySQL数据库必须进行必要的优化。

  优化是一个复杂的任务,本文描述MySQL相关的数据库设计和查询优化,服务器端优化,存储引擎优化。

  2. 数据库设计和查询优化

  在MySQL性能优化中,首先要考虑的就是Database Schema设计,这一点是非常重要的。一个糟糕的Schema设计即使在性能调优的MySQL Server上运行,也会表现出很差的性能;和Schema相似,查询语句的设计也会影响MySQL的性能,应该避免写出低效的SQL查询。这一节将详细讨论这两方面的优化。

  2.1 Schema Design

  Schema的优化取决于将要运行什么样的query,不同的query会有不同的Schema优化方案。2.2节将介绍Query Design的优化。Schema设计同样受到预期数据集大小的影响。Schema设计时主要考虑:标准化,数据类型,索引。

  2.1.1 标准化

  标准化是在数据库中组织数据的过程。其中包括,根据设计规则创建表并在这些表间建立关系;通过取消冗余度与不一致相关性,该设计规则可以同时保护数据并提高数据的灵活性。通常数据库标准化是让数据库设计符合某一级别的范式,通常满足第三范式即可。也有第四范式(也称为 Boyce Codd范式,BCNF))与第五范式存在,但是在实际设计中很少考虑。忽视这些规则可能使得数据库的设计不太完美,但这不应影响功能。

  标准化的特点:

  1) 所有的“对象”都在它自己的table中,没有冗余。

  2) 数据库通常由E-R图生成。

  3) 简洁,更新属性通常只需要更新很少的记录。

  4) Join操作比较耗时。

  5) Select,sort优化措施比较少。

  6) 适用于OLTP应用。

  非标准化的特点:

  1) 在一张表中存储很多数据,数据冗余。

  2) 更新数据开销很大,更新一个属性可能会更新很多表,很多记录。

  3) 在删除数据是有可能丢失数据。

  4) Select,order有很多优化的选择。

  5) 适用于DSS应用。

  标准化和非标准化都有各自的优缺点,通常在一个数据库设计中可以混合使用,一部分表格标准化,一部分表格保留一些冗余数据:

  1) 对OLTP使用标准化,对DSS使用非标准化

  2) 使用物化视图。MySQL不直接支持该数据库特性,但是可以用MyISAM表代替。

  3) 冗余一些数据在表格中,例如将ref_id和name存在同一张表中。但是要注意更新问题。

  4) 对于一些简单的对象,直接使用value作为建。例如IP address等

  5) Reference by PRIMARY/UNIQUE KEY。MySQL可以优化这种操作,例如:

  java 代码

  select city_name from city,state where state_id=state.id and state.code=‘CA’” converted to “select city_name from city where state_id=12

  2.1.2 数据类型

  最基本的优化之一就是使表在磁盘上占据的空间尽可能小。这能带来性能非常大的提升,因为数据小,磁盘读入较快,并且在查询过程中表内容被处理所占用的内存更少。同时,在更小的列上建索引,索引也会占用更少的资源。

  可以使用下面的技术可以使表的性能更好并且使存储空间最小:

  1) 使用正确合适的类型,不要将数字存储为字符串。

  2) 尽可能地使用最有效(最小)的数据类型。MySQL有很多节省磁盘空间和内存的专业化类型。

  3) 尽可能使用较小的整数类型使表更小。例如,MEDIUMINT经常比INT好一些,因为MEDIUMINT列使用的空间要少25%。

  4) 如果可能,声明列为NOT NULL。它使任何事情更快而且每列可以节省一位。注意如果在应用程序中确实需要NULL,应该毫无疑问使用它,只是避免 默认地在所有列上有它。

  5) 对于MyISAM表,如果没有任何变长列(VARCHAR、TEXT或BLOB列),使用固定尺寸的记录格式。这比较快但是不幸地可能会浪费一些空间。即使你已经用CREATE选项让VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定长度的行。

  6) 使用sample character set,例如latin1。尽量少使用utf-8,因为utf-8占用的空间是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用 latin1,例如mail,url等。

  2.1.3 索引

  所有MySQL列类型可以被索引。对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径。使用索引应该注意以下几点:

  1) MySQL只会使用前缀,例如key(a, b) …where b=5 将使用不到索引。

  2) 要选择性的使用索引。在变化很少的列上使用索引并不是很好,例如性别列。

  3) 在Unique列上定义Unique index。

  4) 避免建立使用不到的索引。

  5) 在Btree index中(InnoDB使用Btree),可以在需要排序的列上建立索引。

  6) 避免重复的索引。

  7) 避免在已有索引的前缀上建立索引。例如:如果存在index(a,b)则去掉index(a)。

  8) 控制单个索引的长度。使用key(name(8))在数据的前面几个字符建立索引。

  9) 越是短的键值越好,最好使用integer。

  10) 在查询中要使用到索引(使用explain查看),可以减少读磁盘的次数,加速读取数据。

  11) 相近的键值比随机好。Auto_increment就比uuid好。

  12) Optimize table可以压缩和排序index,注意不要频繁运行。

  13) Analyze table可以更新数据。

  2.2 Designing queries

  查询语句的优化是一个Case by case的问题,不同的sql有不同的优化方案,在这里我只列出一些通用的技巧。

  1) 在有index的情况下,尽量保证查询使用了正确的index。可以使用EXPLAIN select …查看结果,分析查询。

  2) 查询时使用匹配的类型。例如select * from a where id=5, 如果这里id是字符类型,同时有index,这条查询则使用不到index,会做全表扫描,速度会很慢。正确的应该是 … where id=”5” ,加上引号表明类型是字符。

  3) 使用--log-slow-queries –long-query-time=2查看查询比较慢的语句。然后使用explain分析查询,做出优化。

  3. 服务器端优化

  3.1 MySQL安装

  MySQL有很多发行版本,最好使用MySQL AB发布的二进制版本。也可以下载源代码进行编译安装,但是编译器和类库的一些bug可能会使编译完成的MySQL存在潜在的问题。

  如果安装 MySQL的服务器使用的是Intel公司的处理器,可以使用intel c++编译的版本,在Linux World2005的一篇PPT中提到,使用intel C++(www.cppentry.com)编译器编译的MySQL查询速度比正常版本快30%左右。Intel c++编译版本可以在MySQL官方

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