MySQL性能优化

先简单梳理下 Mysql 的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。

1 基本概念简述

1.1 逻辑架构

  • 第一层:客户端通过连接服务,将要执行的 sql 指令传输过来
  • 第二层:服务器解析并优化 sql,生成最终的执行计划并执行
  • 第三层:存储引擎,负责数据的储存和提取

1.2 锁

数据库通过锁机制来解决并发场景 – 共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。

  • 乐观锁,通常用于数据竞争不激烈的场景,多读少写,通过版本号和时间戳实现。
  • 悲观锁,通常用于数据竞争激烈的场景,每次操作都会锁定数据。

要锁定数据需要一定的锁策略来配合。

  • 表锁,锁定整张表,开销最小,但是会加剧锁竞争。
  • 行锁,锁定行级别,开销最大,但是可以最大程度的支持并发。

但是 MySql 的存储引擎的真实实现不是简单的行级锁,一般都是实现了多版本并发控制(MVCC)。MVCC 是行级锁的变种,多数情况下避免了加锁操作,开销更低。MVCC 是通过保存数据的某个时间点快照实现的。搜索公众号:MarkerHub,关注回复[vue]获取前后端入门教程

1.3 事务

事务保证一组原子性的操作,要么全部成功,要么全部失败。一旦失败,回滚之前的所有操作。MySql 采用自动提交,如果不是显式的开启一个事务,则每个查询都作为一个事务。

隔离级别控制了一个事务中的修改,哪些在事务内和事务间是可见的。四种常见的隔离级别:

  • 未提交读(Read UnCommitted),事务中的修改,即使没提交对其他事务也是可见的。事务可能读取未提交的数据,造成脏读。
  • 提交读(Read Committed),一个事务开始时,只能看见已提交的事务所做的修改。事务未提交之前,所做的修改对其他事务是不可见的。也叫不可重复读,同一个事务多次读取同样记录可能不同。
  • 可重复读(RepeatTable Read),同一个事务中多次读取同样的记录结果时结果相同。
  • 可串行化(Serializable),最高隔离级别,强制事务串行执行。

1.4 存储引擎

InnoDB 引擎,最重要,使用最广泛的存储引擎。被用来设计处理大量短期事务,具有高性能和自动崩溃恢复的特性。

MyISAM 引擎,不支持事务和行级锁,崩溃后无法安全恢复。

2 创建时优化

2.1 Schema 和数据类型优化

整数

TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 使用的存储 8,16,24,32,64 位存储空间。使用 Unsigned 表示不允许负数,可以使正数的上线提高一倍。

实数

  • Float,Double , 支持近似的浮点运算。
  • Decimal,用于存储精确的小数。

字符串

  • VarChar,存储变长的字符串。需要 1 或 2 个额外的字节记录字符串的长度。
  • Char,定长,适合存储固定长度的字符串,如 MD5 值。
  • Blob,Text 为了存储很大的数据而设计的。分别采用二进制和字符的方式。

时间类型

  • DateTime,保存大范围的值,占 8 个字节。
  • TimeStamp,推荐,与 UNIX 时间戳相同,占 4 个字节。

优化建议点

  • 尽量使用对应的数据类型。比如,不要用字符串类型保存时间,用整型保存 IP。
  • 选择更小的数据类型。能用 TinyInt 不用 Int。
  • 标识列(identifier column),建议使用整型,不推荐字符串类型,占用更多空间,而且计算速度比整型慢。
  • 不推荐 ORM 系统自动生成的 Schema,通常具有不注重数据类型,使用很大的 VarChar 类型,索引利用不合理等问题。
  • 真实场景混用范式和反范式。冗余高查询效率高,插入更新效率低;冗余低插入更新效率高,查询效率低。
  • 创建完全的独立的汇总表 \ 缓存表,定时生成数据,用于用户耗时时间长的操作。对于精确度要求高的汇总操作,可以采用 历史结果 + 最新记录的结果 来达到快速查询的目的。
  • 数据迁移,表升级的过程中可以使用影子表的方式,通过修改原表的表名,达到保存历史数据,同时不影响新表使用的目的。

2.2 索引

索引包含一个或多个列的值。MySql 只能高效的利用索引的最左前缀列。索引的优势:

  • 减少查询扫描的数据量
  • 避免排序和零时表
  • 将随机 IO 变为顺序 IO (顺序 IO 的效率高于随机 IO)

B-Tree

使用最多的索引类型。采用 B-Tree 数据结构来存储数据(每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的遍历)。B-Tree 索引适用于全键值,键值范围,键前缀查找,支持排序。搜索公众号:MarkerHub,关注回复[vue]获取前后端入门教程

B-Tree 索引限制:

  • 如果不是按照索引的最左列开始查询,则无法使用索引。
  • 不能跳过索引中的列。如果使用第一列和第三列索引,则只能使用第一列索引。
  • 如果查询中有个范围查询,则其右边的所有列都无法使用索引优化查询。

哈希索引

只有精确匹配索引的所有列,查询才有效。存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,并保存指向每个数据行的指针。

哈希索引限制:

  • 无法用于排序
  • 不支持部分匹配
  • 只支持等值查询如 =,IN(),不支持 < >

优化建议点

  • 注意每种索引的适用范围和适用限制。
  • 索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数,则失效。
  • 针对特别长的字符串,可以使用前缀索引,根据索引的选择性选择合适的前缀长度。
  • 使用多列索引的时候,可以通过 AND 和 OR 语法连接。
  • 重复索引没必要,如(A,B)和(A)重复。
  • 索引在 where 条件查询和 group by 语法查询的时候特别有效。
  • 将范围查询放在条件查询的最后,防止范围查询导致的右边索引失效的问题。
  • 索引最好不要选择过长的字符串,而且索引列也不宜为 null。

3 查询时优化

3.1 查询质量的三个重要指标

  • 响应时间 (服务时间,排队时间)
  • 扫描的行
  • 返回的行

3.2 查询优化点

  • 避免查询无关的列,如使用 Select * 返回所有的列。
  • 避免查询无关的行
  • 切分查询。将一个对服务器压力较大的任务,分解到一个较长的时间中,并分多次执行。如要删除一万条数据,可以分 10 次执行,每次执行完成后暂停一段时间,再继续执行。过程中可以释放服务器资源给其他任务。
  • 分解关联查询。将多表关联查询的一次查询,分解成对单表的多次查询。可以减少锁竞争,查询本身的查询效率也比较高。因为 MySql 的连接和断开都是轻量级的操作,不会由于查询拆分为多次,造成效率问题。
  • 注意 count 的操作只能统计不为 null 的列,所以统计总的行数使用 count(*)。
  • group by 按照标识列分组效率高,分组结果不宜出行分组列之外的列。
  • 关联查询延迟关联,可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围,再关联。
  • Limit 分页优化。可以根据索引覆盖扫描,再根据索引列关联自身查询其他列。如
SELECT
 id,
 NAME,
 age
WHERE
 student s1
INNER JOIN (
 SELECT
     id
 FROM
     student
 ORDER BY
     age
 LIMIT 50,5
) AS s2 ON s1.id = s2.id
  • Union 查询默认去重,如果不是业务必须,建议使用效率更高的 Union All

补充内容

来自大神 – 小宝

  1. 条件中的字段类型和表结构类型不一致,mysql 会自动加转换函数,导致索引作为函数中的参数失效。

2.like 查询前面部分未输入,以 % 开头无法命中索引。

  1. 补充 2 个 5.7 版本的新特性:

generated column,就是数据库中这一列由其他列计算而得

CREATE TABLE triangle (sidea DOUBLE, sideb DOUBLE, area DOUBLE AS (sidea * sideb / 2));
insert into triangle(sidea, sideb) values(3, 4);
select * from triangle;
+-------+-------+------+
| sidea | sideb | area |
+-------+-------+------+
|   3      |   4      |  6     |
+-------+-------+------+

支持 JSON 格式数据,并提供相关内置函数
REATE TABLE json_test (name JSON);
INSERT INTO json_test VALUES('{"name1": "value1", "name2": "value2"}');
SELECT * FROM json_test WHERE JSON_CONTAINS(name, '$.name1');

关注 explain 在性能分析中的使用

EXPLAIN SELECT settleId FROM Settle WHERE settleId = "3679"
  • select_type,有几种值:simple(表示简单的 select,没有 union 和子查询),primary(有子查询,最外面的 select 查询就是 primary),union(union 中的第二个或随后的 select 查询,不依赖外部查询结果),dependent union(union 中的第二个或随后的 select 查询,依赖外部查询结果)
  • type,有几种值:system(表仅有一行(= 系统表),这是 const 连接类型的一个特例),const(常量查询), ref(非唯一索引访问,只有普通索引),eq_ref(使用唯一索引或组件查询),all(全表查询),index(根据索引查询全表),range(范围查询)
  • possible_keys: 表中可能帮助查询的索引
  • key,选择使用的索引
  • key_len,使用的索引长度
  • rows,扫描的行数,越大越不好
  • extra,有几种值:Only index(信息从索引中检索出,比扫描表快),where used(使用 where 限制),Using filesort (可能在内存或磁盘排序),Using temporary(对查询结果排序时使用临时表)

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