Mysql千万级大数据SQL优化

Mysql数据库优化

mysql优化是一个综合性的技术，主要从以下几个层面来优化：

表的设计合理化(符合3NF)

添加适当索引(index)[四种:普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]

分表技术(水平分割、垂直分割)

读写[写:update/delete/add]分离

存储过程[模块化编程，可以提高速度]

对mysql配置优化[配置最大并发数my.ini,调整缓存大小]

mysql服务器硬件升级

定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

数据库优化

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：

数据库设计

sql语句优化

数据库参数配置（设置并发数、缓存大小）

恰当的硬件资源和操作系统

数据库表设计

通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解三个范式(通俗的理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：

第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是关系型数据库都满足1NF)

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，它要求字段没有冗余。没有冗余的数据库设计可以做到。

SQL语句慢查询定位

SQL优化的一般步骤

1.通过showstatus命令了解各种SQL的执行频率。

2.定位执行效率较低的SQL语句-（重点select）SQL语句优化-定位慢查询

3.通过explain分析低效率的SQL

4.确定问题并采取相应的优化措施

SQL语句优化

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby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，这此操作符会导致数据库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，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

5.in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：selectidfromtwherenumin(6,7,8)对于连续的数值，能用between就不要用in了：selectidfromtwherenumbetween6and8

6.下面的查询也将导致全表扫描：selectidfromtwherenamelike‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：selectidfromtwherenum=@num可以改为强制查询使用索引：selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@num

8.尽量避免在where子句中对字段进行运算类的操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：selectidfromtwherenum/2=100应改为:selectidfromtwherenum=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：selectidfromtwheresubstring(name,1,3)=’abc’，name以abc开头的id应改为:

selectidfromtwherenamelike‘abc%’

10.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。

11.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。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：selectcol1,col2into#tfromtwhere1=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：

createtable#t(…)

13.很多时候用exists代替in是一个好的选择：selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)

用下面的语句替换：

selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.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，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.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。

17.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。

18.尽量使用varchar/nvarchar这种变成类型代替char/nchar这种定长类型，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。

19.任何地方都不要使用select*fromt，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.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）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用selectinto代替createtable，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先createtable，然后insert。

24.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truncatetable，然后droptable，这样可以避免系统表的较长时间锁定

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