MySQL数据库优化，看这篇就够了 - 网站源码_资源分享

译者：赵栩彬书名镜像：

https://segmentfault.com/a/1190000018631870

序言

资料库强化再者是找寻控制系统的困局,提升MySQL资料库的总体操控性,而另再者须要科学合理的在结构上和模块修正,以提升使用者的适当速率,与此同时更要尽量的节省计算资源,以期让控制系统提供更多Villamblard的损耗.

1. 强化参阅图

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2. 强化

本栏将强化分成了两类,软强化和硬强化,软强化通常是操作方式资料库方可,而硬强化则是操作方式伺服器硬体及Tourbe.

2.1 软强化

2.1.1 查阅句子强化

具体来说他们能用EXPLAIN或DESCRIBE(缩写:DESC)指示预测两条查询句子的继续执行重要信息.

例:

DESC SELECT * FROM `user`

显示:

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其中会显示索引和查阅数据读取数据条数等重要信息.

2.1.2 强化子查阅

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查阅.因为子查阅须要嵌套查阅,嵌套查阅时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的控制系统开销,而连接查阅不会创建临时表,因此效率比嵌套子查阅高.

2.1.3 使用索引

索引是提升资料库查阅速率最重要的方法之一,关于索引能参高本栏<MySQL资料库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

LIKE关键字匹配%开头的字符串,不会使用索引.

OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查阅才会使用索引.

使用多列索引必须满足最左匹配.

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查阅的表能创建中间表,从而减少在查阅时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查阅.

2.1.7 预测表,检查表,强化表

预测表主要是预测表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,强化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 预测表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

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Op:表示继续执行的操作方式.

Msg_type:重要信息类型,有status,info,note,warning,error.

Msg_text:显示重要信息.

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个模块值:

QUICK:不扫描行,不检查错误的连接.

FAST:只检查没有正确关闭的表.

CHANGED:只检查上次检查后被更改的表和没被正确关闭的表.

MEDIUM:扫描行,以验证被删除的连接是有效的,也能计算各行关键字校验和.

EXTENDED:最全面的的检查,对每行关键字全面查找.

3. 强化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,强化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE句子能消除文件碎片,在继续执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬强化

2.2.1 硬体三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心能继续执行多个线程.

2.配置大内存,提升内存,方可提升缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提升响应速率.

3.配置高速磁盘或科学合理分布磁盘:高速磁盘提升I/O,分布磁盘能提升并行操作方式的能力.2.2.2 强化资料库模块

强化资料库模块能提升资源利用率,从而提升MySQL伺服器操控性.MySQL服务的配置模块都在my.cnf或my.ini,下面列出操控性影响较大的几个模块.

key_buffer_size:索引缓冲区大小

table_cache:能与此同时打开表的个数

query_cache_size和query_cache_type:前者是查阅缓冲区大小,后者是前面模块的开关,0表示不使用缓冲区,1表示使用缓冲区,但能在查阅中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用缓冲区,2表示在查阅中明确指出使用缓冲区才用缓冲区,即SQL_CACHE.

sort_buffer_size:排序缓冲区

传送门:更多模块

https://www.mysql.com/cn/why-mysql/performance/index.html

2.2.3 分库分表

因为资料库压力过大，具体来说一个问题就是高峰期控制系统操控性可能会降低，因为资料库负载过高对操控性会有影响。另外一个，压力过大把你的资料库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对控制系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分成多个库，部署在多个资料库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

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2.2.4 缓存集群

如果使用者量越来越大，此时你能不停的加机器，比如说控制系统层面不停加机器，就能承载更高的并发请求。然后资料库层面如果写入并发越来越高，就扩容加资料库伺服器，通过分库分表是能支持扩容机器的，如果资料库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：资料库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，资料库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且资料库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存控制系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比资料库控制系统要高出一到两个数量级。所以你完全能根据控制系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写资料库的时候与此同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就能用更少的机器资源承载更高的并发。

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