MySQL调优思路
《高性能MySQL》——这本书都有的
“字段”优化总结
1）尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED；
2）VARCHAR的长度只分配真正需要的空间；
3）使用枚举或整数代替字符串类型；
4）尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；
5）单表不要有太多字段，建议在20以内；
6）避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间；
7）用整型来存IP。
“索引”优化总结
1）索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描；
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）值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段。
4）字符字段只建前缀索引。
5）字符字段最好不要做主键。
6）不用外键，由程序保证约束。
7）尽量不用UNIQUE，由程序保证约束。
8）使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引。
索引的优化
联合索引最左前缀原则
复合索引遵守「最左前缀」原则，查询条件中，使用了复合索引前面的字段，索引才会被使用，如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
比如在 (a,b,c) 三个字段上建立联合索引，那么它能够加快 a|(a,b)|(a,b,c) 三组查询的速度，而不能加快 b|(b,a) 这种查询顺序。
另外，建联合索引的时候，区分度最高的字段在最左边
不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。
例如：
select * from student where YEAR(create_time) <= '2018';
即使 date 上建立了索引，也会全表扫描，可以把计算放到业务层，这样做不仅可以节省数据库的 CPU，还可以起到查询缓存优化效果。
负向条件查询不能使用索引
负向条件有：!=、<>、not in、not exists、not like 等。
select * from student where status != 1 and status != 2;
可以使用 in 进行优化：
select * from student where status in (0,3)
使用覆盖索引
所谓覆盖索引，是指被查询的列，数据能从索引中取得，而不用通过行定位符再到数据表上获取，能够极大的提高性能。
可以定义一个让索引包含的额外的列，即使这个列对于索引而言是无用的。
避免强制类型转换
当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生强制转换，强制转换可能导致索引失效而进行全表扫描。
如果 phone 字段是 varchar 类型，则下面的 SQL 不能命中索引：
select * from user where phone=12345678901;
可以优化为：
select * from user where phone='12345678901';
范围列可以用到索引
范围条件有：<、<=、>、>=、between 等。
范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引，索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
更新频繁、数据区分度不高的字段上不宜建立索引
更新会变更 B + 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。
「性别」这种区分度不大的属性，建立索引没有意义，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。
区分度可以使用 count (distinct (列名))/count (*) 来计算，在 80% 以上的时候就可以建立索引。
索引列不允许为 null
单列索引不存 null 值，复合索引不存全为 null 的值，如果列允许为 null，可能会得到不符合预期的结果集。
避免使用 or 来连接条件
应该尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，因为这会导致索引失效而进行全表扫描，
虽然新版的 MySQL 能够命中索引，但查询优化耗费的 CPU 比 in 多。
模糊查询
前导模糊查询不能使用索引，非前导查询可以。
“查询SQL”优化总结
1）可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL；
2）不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，
它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边；
3）sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库；
4）不用SELECT *；
5）OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内；
6）不用函数和触发器，在应用程序实现；
7）避免%xxx式查询；
8）少用JOIN；
9）使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比；
10）尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
11）对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5；
12）列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大。
“引擎”的选择
目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎。
【MyISAM】：
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：
1）不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁；
2）不支持事务；
3）不支持外键；
4）不支持崩溃后的安全恢复；
5）在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录；
6）支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引；
7）支持延迟更新索引，极大提升写入性能；
8）对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用。
【InnoDB】：
InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：
1）支持行锁，采用MVCC来支持高并发；
2）支持事务；
3）支持外键；
4）支持崩溃后的安全恢复；
5）不支持全文索引。
总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表。
系统调优参数、升级硬件、读写分离、缓存、垂直拆分、水平拆分
网友评论