MySQL优化（二）

末蓝、 2021-12-10 14:45 279阅读 0赞

1、建立基础索引:在where,order,join字段上建立索引  
优化，组合索引：基于业务逻辑  
前缀索引使用上与普通索引一致!

2、索引的存储结构：Btree索引，hash索引，聚簇索引  
Btree不是二叉树  
在MySQL中，仅仅只有InnoDB的主键索引是聚簇结构，其他的都是典型的BTree结构  
Hash索引就是key-value,就是PHP中的关联数组，索引被载入到内存时

3、queryCache,当数据表结构改动，缓存失效，动态数据不能被缓存  
show variables like 'query\_cache\_type'  
show variables like 'query\_cache\_size'  
set global query\_cache\_size=102760448;  
select sql\_cache \* from student where user like '%fyw'

4、分区,partition  
一个表的数据和索引存储在不同文件中  
//利用id字段，使用hash算法，将数据分布到10个分区内  
partition by hash(id) partitions 10

5、算法

（1）hash算法:（均匀分配）  
分区算法，在业务逻辑层面，表示均匀分配。  
（2）key算法:（均匀分配）  
partition by key(subject) partitions 10  
分区必须是主键的一部分,分区字段一定是强检索字段。  
（3）range算法:（条件分配）  
partition by range(pubtime)\{  
partition p201710 values less than (1509465599),  
partition p201711 values less than (1512057599)  
\}  
条件必须是< less than运算符  
（4）list算法：（条件分配）  
也是一种条件分区，列表值分区  
partition by list(status)\{  
partition pdone values in (1,2),  
partition pdod values in (3)  
\}  
业务逻辑有明显差异的时候选择条件分配，无明显差异则选择均匀分配  
list，range可以删除或新增分区  
alter table table-name add partition\{  
partition p201710 values less than (1509465599),  
partition p201711 values less than (1512057599)  
\}  
hash，key可以修改分区数量  
alter table table-name add partitions 4;  
alter table table-name coalesce partition 6;  
  
只有检索字段是分区字段的时候，分区效率才会比较明显

6、分区的原因：  
数据库减压  
分区的算法局限（重要原因）

分区和分表都是属于水平化划分  
垂直分割：每个表的记录数量是一致的，但字段不一致

7、读写分离，负载均衡  
需要用到的技术，MySQL复制技术，负载均衡中间件  
读写分离：  
有一些MySQL服务器提供读操作，select  
另一些MySQL服务器提供写操作，insert,update,delete  
母的，分散压力，读服务器不会被阻塞  
所有PHP的框架都支持读写分离的配置  
写为主服务器，其余为读服务器

6、开启索引和约束，一次性创建索引  
alter table table-name disabled keys  
alter table table-name enable keys

7、MySQL主要采用一写多读架构，读操作大大多于写操作，还有就是写操作同步问题  
一写多读中，读服务器就需要负载均衡工作  
典型负载算法：  
轮询：轮着来  
加权轮询：依据能力，轮着来  
负载分配：依据空闲状态

8、横向扩展Mysql服务器;读写分离、主从复制、负载均衡（高性能）  
9、高可用：需要保证24小时不停机 在服务器架构时，所有单点服务器都需要配置冗余服务器，心跳检测

10、大页码，limit offset  
尽量保证不用出现大的offset，在使用limit时。  
11、select \* 少用  
单表查询代替多表查询  
原因是：  
多表查询的执行，join，子查询，也是一个表的去执行，执行完再去合并结果。  
计算分布，单表查询，计算压力在应用程序端，多表查询，计算压力在数据库上。  
多表查询，会增加表锁定时间，降低程序并发性能。  
单表查询，增加了程序复杂度。使用ORM模型，模型已经做了大量的工作完成单表处理。  
12、count(1)和count(\*)类似，统计记录数量

13、mysqlslap压力测试工具  
CMD上直接运行：mysqlslap  
并发测试：mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=250 --iterations=10 --engine=innodb -uroot -phellokang

14、全文索引：关键字不是字段本身，而是从字段中提取的关键词，作为关键字  
PHP典型的全文索引工具：Coreseek ,XunSearch，Solr都是典型的全文索引工具

转载于:https://www.cnblogs.com/Min-Na/p/11095456.html