MySQL数据库性能优化介绍

本篇文章给大家分享《MySQL数据库性能优化介绍》，覆盖了数据库的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

为什么做优化？？

因为数据量太多了，项目部署上线再到用户使用，每天数据增长几十万条，给服务器带来非常大的负担，互联网一直追求高性能，可是随着业务规模变大，用户数量变多，服务器的性能越来越差，因此我们不得不对数据库有更高要求。

从哪些方面入手？？

第一，是查询的速度，我们期望数据量到达TB级别仍然能够实现百万级别查询速度。

第二、是并发量，我们对它的要求能够同时处理几千甚至上万的并发访问，还要配合Redis、MQ等。  

第三，高可用，随着业务规模不断变大，我们要随时准备对服务器进行扩展，可能由原来几十台服务器扩展到上百台甚至上千台服务器，所以我们要搭载MySQL集群。

第四，事务的安全性，当业务出现高并发访问，怎么保证读写一致性？？？保证事务的安全性？？？  参考多线程的思路。。 

解决方案是什么？？？

第一个思考的是应该用什么样的存储引擎，因为存储引擎决定着它的性能，好比你是用汽车、飞机还是坦克， 每个引擎都有它特殊的作用。 业务上常用的是两种，INNODB和MYISAM。

 要怎样选择？？？

当我们对业务没有过多的读写要求，以查询为主，使用MyISAM，当我们对事务完整性要求较高，并发要求高，增删频繁，经常进行读写操作，使用INNODB更好。

第二个我们要给加快查询速度， 所以要给表特殊字段添加索引，索引的原理是改变数据的存储结构，这里分为两种：第一是BTree，第二是B+Tree。 我们业务上一般使用的是B+Tree，BTree有一个特点，是根节点和叶子节点都会存放数据，这会造成比如查询最底层叶子节点，会一层一层读根节点的数据，会增加磁盘I/O次数，无形当中又会增加数据库的压力。 所以要用B+Tree

第三实现高可用方案， 这里我们会为数据库服务搭载主从结构集群，缓解读和写的压力 

第四是安全问题，这里可以参考线程的安全问题，比如怎么解决高并发访问？？如何能保证事务的完整性？？  像RocketMQ也涉及事务消息，  如何避免这类问题， 我们可以上锁。 以下是锁的分类。

SQL优化

1、查询尽量避免全表扫描，首先考虑在where、order by字段上添加索引

2、避免在where字段上使用NULL值，所以在设计表时尽量使用NOT NULL约束，有些数据会默认为NULL，可以设置默认值为0或者-1

3、避免在where子句中使用!=或操作符，Mysql只对，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE使用索引

4、避免在where中使用OR来连接条件，否则可能导致引擎放弃索引来执行全表扫描，可以使用UNION进行合并查询

      select id from t where num = 30 union select id from t where num = 40;

5、尽量避免在where子句中进行函数或者表达式操作

6、最好不要使用select * from t，用具体的字段列表代替"*"，不要返回用不到的任何字段

7、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如

select id from t where num IN(1,2,3)如果是连续的值建议使用between and，select id from t where between 1 and 3；

8、select id from t where col like %a%;模糊查询左侧有%会导致全表检索，如果需要全文检索可以使用全文搜索引擎比如es，slor

9、limit offset rows关于分页查询，尽量保证不要出现大的offset，比如limit 10000,10相当于对已查询出来的行数弃掉前10000行后再取10行，完全可以加一些条件过滤一下（完成筛选），而不应该使用limit跳过已查询到的数据。这是一个==offset做无用功==的问题。对应实际工程中，要避免出现大页码的情况，尽量引导用户做条件过滤

总结

到这里，我们也就讲完了《MySQL数据库性能优化介绍》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于mysql的知识点！