解析MySQL資料庫效能優化的六大技巧

2021-07-10 13:34:46 字數 3827 閱讀 2490

資料庫表表面上存在索引和防錯機制,然而乙個簡單的查詢就會耗費很長時間。

web應用程式或許在開發環境中執行良好,但在產品環境中表現同樣糟糕。如果你是個資料庫管理員,你很有可能已經在某個階段遇到上述情況。因此,本文將介紹對

mysql

進行效能優化的技巧和竅門。

1.儲存引擎的選擇

如果資料表需要事務處理,應該考慮使用

innodb

,因為它完全符合

acid

特性。如果不需要事務處理,使用預設儲存引擎

myisam

是比較明智的。並且不要嘗試同時使用這兩個儲存引擎。思考一下:在乙個事務處理中,一些資料表使用

innodb

,而其餘的使用

myisam

。結果呢?整個

subject

將被取消,只有那些在事務處理中的被帶回到原始狀態,其餘的被提交的資料轉存,這將導致整個資料庫的衝突。然而存在乙個簡單的方法可以同時利用兩個儲存引擎的優勢。目前大多數

mysql

套件中包括

innodb

、編譯器和鍊錶,但如果你選擇

myisam

innodb

,並把它作為乙個外掛程式。很簡單的方法,不是嗎

?2.計數問題

如果資料表採用的儲存引擎支援事務處理(如

innodb)

,你就不應使用

count(*)

計算資料表中的行數。這是因為在產品類資料庫使用

count(*)

,最多返回乙個近似值,因為在某個特定時間,總有一些事務處理正在執行。如果使用

count(*)

顯然會產生

bug,出現這種錯誤結果。

3.反覆測試查詢

查詢最棘手的問題並不是無論怎樣小心總會出現錯誤,並導致

bug出現。恰恰相反,問題是在大多數情況下

bug出現時,應用程式或資料庫已經上線。的確不存在針對該問題切實可行的解決方法,除非將測試樣本在應用程式或資料庫上執行。任何資料庫查詢只有經過上千個記錄的大量樣本測試,才能被認可。

4.避免全表掃瞄

通常情況下,如果

mysql(

或者其他關聯式資料庫模型

)需要在資料表中搜尋或掃瞄任意特定記錄時,就會用到全表掃瞄。此外,通常最簡單的方法是使用索引表,以解決全表掃瞄引起的低效能問題。然而,正如我們在隨後的問題中看到的,這存在錯誤部分。

5.使用」

explain

」進行查詢

當需要除錯時,

explain

是乙個很好的命令,下面將對

explain

進行深入**。

首先,建立乙個簡單的資料表:

**如下

:createtable'awesome_pcq'(

'emp_id'int(10)notnull

default'0',

'full_name'varchar(100)notnull,

'email_id'varchar(100)notnull,

'password'varchar(50)notnull,

'deleted'tinyint(4)notnull,

primarykey('emp_id')

) collate='utf8_general_ci'

engine=innodb

row_format=default

這個資料表一目了然,共有五列,最後一列「

deleted

」是乙個

boolean

類變數flag

來檢查帳號是活動的還是已被刪除。接下來,您需要用樣本記錄填充這個表

(比如,

100個雇員記錄

)。正如你看到的,主鍵是「

emp_id

」。因此,使用電子郵件位址和密碼字段,我們可以很容易地建立乙個查詢,以驗證或拒絕登入請求,如下

(例項一):

**如下

:selectcount(*)fromawesome_pcqwhere

email_id='blahblah'andpassword='blahblah'anddeleted=0

之前我們提到,要避免使用

count(*)

。**糾正如下

(例項二):

**如下

:selectemp_idfromawesome_pcqwhere

email_id='blahblah'andpassword='blahblah'anddeleted=0

現在回想一下,在例項一中,**查詢定位並返回「

email_id

」和「password

」等於給定值的行數。在例項二中,進行了同樣的查詢,不同的是明確要求列出「

emp_id

」所有滿足給定的標準的值。哪個查詢更費時

?很顯然,這兩個例項都是同樣費時的資料庫查詢,因為無意間,兩個例項查詢都進行了全表掃瞄。為了更好地讀懂指令,執行如下**:

**如下

:explainselectemp_idfromawesome_pcqwhere

email_id='blahblah'andpassword='blahblah'anddeleted=0

在輸出時,集中在倒數第二列:「

rows

」。假設我們已經將表填充了

100個記錄,它會在第一行顯示

100,這是

mysql

需要進行掃瞄用來計算查詢的結果的行數。這說明了什麼

?這需要全表掃瞄。為了克服這個弊端,則需要新增索引。

6.新增索引

先從重要的說起:給每乙個可能遇到的次要問題建立索引並不明智。過多的索引會導致效能減慢和資源占用。在進一步討論之前,在例項中建立乙個樣本索引:

**如下

:altertable'awesome_pcq'addindex'loginvalidate'('email_id')

接下來,再次執行該查詢:

**如下

:explainselectemp_idfromawesome_pcqwhere

email_id='blahblah'andpassword='blahblah'anddeleted=0

請注意執行後的值。不是

100,而是

1。因此,為了給出查詢結果,

mysql

只掃瞄了

1行,多虧先前建立的索引。你可能會注意到,索引只在電子郵件位址字段建立,而查詢對其他字段同樣進行了搜尋。這表明

mysql

先執行了乙個

cros-check

,檢查是否有在

where

子句中的定義的值有索引指定,如果有這樣的值就執行相應的操作。

但是,它不是每次重複將減少到乙個。例如,如果不是唯一的索引字段(如

employee names

列可以有兩行相同的值

),即使建立索引,也將有多個記錄留下。但它仍然比全表掃瞄好。並且,在

where

子句中指定列的順序沒有在這個過程中發揮作用。例如,如果在上面的查詢中,改變欄位的順序,使電子郵件位址出現在最後,

mysql

仍將遍歷索引列的基礎上。那麼,就要在索引上動腦筋,注意如何避免大量的全表掃瞄,並獲得更好的結果。不過,這需要經歷乙個很長的過程。

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