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。