mysql优化
简要:
1、数据库设计优化
2、sql语句优化
3、表切割
4、读写分离技术
一、数据库设计优化
1、表设计要符合三范式。当然，有时也须要适当的逆范式
2、什么是三范式
一范式: 具有原子性。不可再切割
二范式: 在满足一范式的基础上，我们考虑是否满足二范式。
仅仅要表的记录满足唯一性，也是说，同一张表，不可能出现全然同样的记录，一般说，在表中设计一个主键就可以。
三范式: 在满足二范式的基础上，我们考虑是否满足三范式。
仅仅要表满足没冗余性。
二、SQL语句优化
1、sql优化的一般步骤
a、通过show status命令了解各种sql的运行效率
b、定位运行效率较低的sql语句
c、通过explain/desc分析低效率的sql语句的运行情况
d、确定问题并採取对应的优化措施
2、showstatus命令
该命令能够显示mysql数据库当前状态，主要关心的是’com’开头的指令
showstatus like ‘com%’ ó show session status like ‘com%’//显示当前控制台的情况
showglobal status like ‘com%’ //显示数据库从启动到如今的情况
3、showvariables命令
该命令能够查看mysql当前的变量设置，主要关心的是慢查询时间
4、怎样在mysql中找到慢查询的sql语句
（备注: mysql数据库支持把慢查询语句，记录到日志中给程序猿分析;默认情况下，mysql不启用慢查询日志）
步骤: a、启动mysql慢查询
a1、在启动mysql服务时。指定—slow-query-log
a2、在利用client登进mysql后，设置变量
b、查看慢查询时间
默觉得10秒
c、改动慢查询时间
设置为1秒
(这个仅仅能在当前环境生效，假设想每次都生效，就改动mysql的配置文件)
d、查看慢查询日志
e、依据慢查询的sql语句。进行优化。最便宜的做法就是加索引
f、加上索引后
5、索引的影响
a、添加磁盘空间
b、给增删改带来不便
、哪些列上适合加入索引
a、频繁地作为查询条件字段应该创建索引
b、唯一性太差的字段(即该字段的值变化不大)不适合单独创建索引。即使频繁作为查询条件
c、更新很频繁的字段不适合创建索引
d、不会出如今where子句中字段也不应该创建索引
、索引的使用
測试表:
Create Table: CREATE TABLE`t2` (
`id` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',
`name` char(5) DEFAULT NULL,
`age` tinyint(4) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULTCHARSET=utf8;
insert into t2(name,age) values('a',2),('aa',3),('b',4),('c',3);
查询要使用索引最重要的条件是查询条件中须要使用索引。
下列几种情况下有可能使用到索引：
a、对于创建的多列索引，仅仅要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
b、对于使用like的查询。查询假设是 ‘%aaa’不会使用到索引‘aaa%’ 会使用到索引。
下列的表将不使用索引：
a、假设条件中有or，即使当中有条件带索引也不会使用。
b、对于多列索引，不是使用的第一部分。则不会使用索引。
c、like查询是以%开头
d、假设列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引號引用起来。
否则不使用索引。
e、假设mysql预计使用全表扫描要比使用索引快。则不使用索引。
、验证索引使用情况
showstatus like ‘Handler_read%’;
备注:
handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。
handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效。
9、经常使用SQL优化
a、大批量插入数据:
对于MyIsam：
1、alter table table_name disable keys;
2、loading data;
3、alter table table_name enable keys;
对于Innodb:
1、将要导入的数据依照主键排序
2、set unique_checks=0,关闭 唯一性校验
3、set autocommit=0。关闭自己主动提交
(提示: myisam和innodb的差别是：
a、myisam不支持外接，innodb支持
b、myisam不支持事务，innodb支持)
b、优化group by
默认情况下，mysql对group by后面的列名进行排序。假设查询中包含group by但用户想要避免排序结果的消耗，能够使用order by null禁止排序
三、表切割
当一个表的数据非常大的时候，其他的优化方式已经都考虑进去。起到的作用不大时，就要考虑分表了。即把一张大表切割成多张小表。
分表方式:
a、垂直分表
此时，表中存在非常多列，这个时候能够通过主键，把表中列分成多张表。然后再依据主键进行关联.（拆分后，每张表的列都不同）
分表前: 个人信息表
|
id |
name |
age |
|
intro |
|
1 |
a |
11 |
xxxx |
|
|
2 |
b |
22 |
yyyy |
|
分表后: 个人信息表
|
id |
name |
age |
|
|
1 |
a |
11 |
|
|
2 |
b |
22 |
22@qq.com |
个人介绍表
|
id |
intro |
|
1 |
xxxx |
|
2 |
yyyy |
b、水平分表
能够通过取模的方式，进行分表。因此。须要推断分成几张小表，即模的值为多少。
另外。拆分后，每张表的列都是一致的。
分表前:
个人信息表
|
id |
name |
age |
|
intro |
|
1 |
a |
11 |
xxxx |
|
|
2 |
b |
22 |
yyyy |
|
确定取模的值为2，因此能够把这样的表分为两张小表
1、推断id的值，id/2=?
分表后:
个人信息表0
|
id |
name |
age |
|
intro |
|
1 |
a |
11 |
xxxx |
个人信息表1
|
id |
name |
age |
|
intro |
|
2 |
b |
22 |
yyyy |
四、读写分离
通常来说。一台mysqlserver承载着全部关于数据库的操作。可是在訪问量大的时候，mysqlserver非常easy出现瓶颈。
为了降低mysqlserver的压力，(mysql本身支持主从复制功能)
能够通过分离读写操作。
1、读写分离前示意图
2、读写分离