MySQL高性能优化规范建议

古城微笑少年丶 2022-02-22 20:36 395阅读 0赞

作者: 听风，原文地址: [https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html][https_www.cnblogs.com_huchong_p_10219318.html]。JavaGuide已获得作者授权。

### 文章目录 ###

*   *  数据库命令规范
     *  数据库基本设计规范
     *   *  1. 所有表必须使用Innodb存储引擎
         *  2. 数据库和表的字符集统一使用UTF8
         *  3. 所有表和字段都需要添加注释
         *  4. 尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内。
         *  5. 谨慎使用MySQL分区表
         *  6.尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度
         *  7. 禁止在表中建立预留字段
         *  8. 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
         *  9. 禁止在线上做数据库压力测试
         *  10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库
     *  数据库字段设计规范
     *   *  1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型
         *  2. 避免使用TEXT,BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据
         *  3. 避免使用ENUM类型
         *  4. 尽可能把所有列定义为NOT NULL
         *  5. 使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间
         *  6. 同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型
     *  索引设计规范
     *   *  1. 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个
         *  2. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引
         *  3. 每个Innodb表必须有个主键
         *  4. 常见索引列建议
         *  5.如何选择索引列的顺序
         *  6. 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间）
         *  7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
         *  8.索引SET规范
     *  数据库SQL开发规范
     *   *  1. 建议使用预编译语句进行数据库操作
         *  2. 避免数据类型的隐式转换
         *  3. 充分利用表上已经存在的索引
         *  4. 数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑
         *  5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询
         *  6. 禁止使用SELECT \* 必须使用SELECT <字段列表> 查询
         *  7. 禁止使用不含字段列表的INSERT语句
         *  8. 避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作
         *  9. 避免使用JOIN关联太多的表
         *  10. 减少同数据库的交互次数
         *  11. 对应同一列进行or判断时，使用in代替or
         *  12. 禁止使用order by rand() 进行随机排序
         *  13. WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算
         *  14. 在明显不会有重复值时使用UNION ALL 而不是UNION
         *  15. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL
     *  数据库操作行为规范
     *   *  1. 超100万行的批量写(UPDATE,DELETE,INSERT)操作,要分批多次进行操作
         *  2. 对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构
         *  3. 禁止为程序使用的账号赋予super权限
         *  4. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则

## 数据库命令规范 ##

*  所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割
 *  所有数据库对象名称禁止使用MySQL保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
 *  数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符
 *  临时库表必须以tmp\_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak\_为前缀并以日期(时间戳)为后缀
 *  所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）

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## 数据库基本设计规范 ##

### 1. 所有表必须使用Innodb存储引擎 ###

没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（MySQL5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）。

Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。

### 2. 数据库和表的字符集统一使用UTF8 ###

兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储emoji表情的需要，字符集需要采用utf8mb4字符集。

### 3. 所有表和字段都需要添加注释 ###

使用comment从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护

### 4. 尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内。 ###

500万并不是MySQL数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。

可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小

### 5. 谨慎使用MySQL分区表 ###

分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表；

谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低；

建议采用物理分表的方式管理大数据。

### 6.尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度 ###

> MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。

减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO）；

更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；

经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。

### 7. 禁止在表中建立预留字段 ###

预留字段的命名很难做到见名识义。

预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型。

对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。

### 8. 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据 ###

通常文件很大，会短时间内造成数据量快速增长，数据库进行数据库读取时，通常会进行大量的随机IO操作，文件很大时，IO操作很耗时。

通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息

### 9. 禁止在线上做数据库压力测试 ###

### 10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库 ###

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## 数据库字段设计规范 ##

### 1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型 ###

**原因：**

列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的IO次数也就越多，索引的性能也就越差。

**方法：**

**a.将字符串转换成数字类型存储,如:将IP地址转换成整形数据**

MySQL提供了两个方法来处理ip地址

*  inet\_aton 把ip转为无符号整型(4-8位)
 *  inet\_ntoa 把整型的ip转为地址

插入数据前，先用inet\_aton把ip地址转为整型，可以节省空间，显示数据时，使用inet\_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。

**b.对于非负型的数据(如自增ID,整型IP)来说,要优先使用无符号整型来存储**

**原因：**

无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647
    UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字符数，而不是字节数，使用UTF8存储255个汉字 Varchar(255)=765个字节。**过大的长度会消耗更多的内存。**

### 2. 避免使用TEXT,BLOB数据类型，最常见的TEXT类型可以存储64k的数据 ###

**a. 建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中**

MySQL内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，MySQL还是要进行二次查询，会使sql性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

如果一定要使用，建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用select \* 而只需要取出必要的列，不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询。

**2、TEXT或BLOB类型只能使用前缀索引**

因为[MySQL][]对索引字段长度是有限制的，所以TEXT类型只能使用前缀索引，并且TEXT列上是不能有默认值的

### 3. 避免使用ENUM类型 ###

修改ENUM值需要使用ALTER语句

ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作

禁止使用数值作为ENUM的枚举值

### 4. 尽可能把所有列定义为NOT NULL ###

**原因：**

索引NULL列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间

进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理

### 5. 使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间 ###

TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07

TIMESTAMP 占用4字节和INT相同，但比INT可读性高

超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储

**经常会有人用字符串存储日期型的数据（不正确的做法）**

*  缺点1：无法用日期函数进行计算和比较
 *  缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间

### 6. 同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型 ###

*  非精准浮点：float,double
 *  精准浮点：decimal

Decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度

占用空间由定义的宽度决定，每4个字节可以存储9位数字，并且小数点要占用一个字节

可用于存储比bigint更大的整型数据

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## 索引设计规范 ##

### 1. 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个 ###

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为MySQL优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加MySQL优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

### 2. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引 ###

5.6版本之前，一个sql只能使用到一个表中的一个索引，5.6以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

### 3. 每个Innodb表必须有个主键 ###

Innodb是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。

Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的

*  不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引）
 *  不要使用UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）
 *  主键建议使用自增ID值

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### 4. 常见索引列建议 ###

*  出现在SELECT、UPDATE、DELETE语句的WHERE从句中的列
 *  包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
 *  并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引， 通常将1、2中的字段建立联合索引效果更好
 *  多表join的关联列

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### 5.如何选择索引列的顺序 ###

建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

*  区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
 *  尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好）
 *  使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）

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### 6. 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间） ###

*  重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
 *  冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

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### 7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引 ###

> 覆盖索引：就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

**覆盖索引的好处：**

*  **避免Innodb表进行索引的二次查询:** Innodb是以聚集索引的顺序来存储的，对于Innodb来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了IO操作，提升了查询效率。
 *  **可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率:** 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于IO密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

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### 8.索引SET规范 ###

**尽量避免使用外键约束**

*  不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引
 *  外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现
 *  外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能

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## 数据库SQL开发规范 ##

### 1. 建议使用预编译语句进行数据库操作 ###

预编译语句可以重复使用这些计划，减少SQL编译所需要的时间，还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题。

只传参数，比传递SQL语句更高效。

相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。

### 2. 避免数据类型的隐式转换 ###

隐式转换会导致索引失效如:

select name,phone from customer where id = '111';

### 3. 充分利用表上已经存在的索引 ###

避免使用双%号的查询条件。如：`a like '%123%'`，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如：有 a,b,c列的联合索引，在查询条件中有a列的范围查询，则在b,c列上的索引将不会被用到。

在定义联合索引时，如果a列要用到范围查找的话，就要把a列放到联合索引的右侧，使用left join 或 not exists 来优化not in 操作，因为not in 也通常会使用索引失效。

### 4. 数据库设计时，应该要对以后扩展进行考虑 ###

### 5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号，进制跨库查询 ###

*  为数据库迁移和分库分表留出余地
 *  降低业务耦合度
 *  避免权限过大而产生的安全风险

### 6. 禁止使用SELECT \* 必须使用SELECT <字段列表> 查询 ###

**原因：**

*  消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源
 *  无法使用覆盖索引
 *  可减少表结构变更带来的影响

### 7. 禁止使用不含字段列表的INSERT语句 ###

如：

insert into values ('a','b','c');

应使用：

insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

### 8. 避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作 ###

通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

**子查询性能差的原因：**

子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。

由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。

### 9. 避免使用JOIN关联太多的表 ###

对于MySQL来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由join\_buffer\_size参数进行设置。

在MySQL中，对于同一个SQL多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个SQL中关联的表越多，所占用的内存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时join\_buffer\_size设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率，MySQL最多允许关联61个表，建议不超过5个。

### 10. 减少同数据库的交互次数 ###

数据库更适合处理批量操作，合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率。

### 11. 对应同一列进行or判断时，使用in代替or ###

in 的值不要超过500个，in 操作可以更有效的利用索引，or大多数情况下很少能利用到索引。

### 12. 禁止使用order by rand() 进行随机排序 ###

order by rand()会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的CPU和IO及内存资源。

推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式。

### 13. WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算 ###

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引

**不推荐：**

where date(create_time)='20190101'

**推荐：**

where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

### 14. 在明显不会有重复值时使用UNION ALL 而不是UNION ###

*  UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
 *  UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作

### 15. 拆分复杂的大SQL为多个小SQL ###

*  大SQL逻辑上比较复杂，需要占用大量CPU进行计算的SQL
 *  MySQL中，一个SQL只能使用一个CPU进行计算
 *  SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

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## 数据库操作行为规范 ##

### 1. 超100万行的批量写(UPDATE,DELETE,INSERT)操作,要分批多次进行操作 ###

**大批量操作可能会造成严重的主从延迟**

主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，  
而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

**binlog日志为row格式时会产生大量的日志**

大批量写操作会产生大量日志，特别是对于row格式二进制数据而言，由于在row格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因

**避免产生大事务操作**

大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批

### 2. 对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构 ###

*  避免大表修改产生的主从延迟
 *  避免在对表字段进行修改时进行锁表

对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。

pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。把原来一个DDL操作，分解成多个小的批次进行。

### 3. 禁止为程序使用的账号赋予super权限 ###

*  当达到最大连接数限制时，还运行1个有super权限的用户连接
 *  super权限只能留给DBA处理问题的账号使用

### 4. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则 ###

*  程序使用数据库账号只能在一个DB下使用，不准跨库
 *  程序使用的账号原则上不准有drop权限

[https_www.cnblogs.com_huchong_p_10219318.html]: https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
[MySQL]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Njc5NjM1NQ==&mid=2247487885&idx=1&sn=65b1bf5f7d4505502620179669a9c2df&chksm=ebd62ea1dca1a7b7bf884bcd9d538d78ba064ee03c09436ca8e57873b1d98a55afd6d7884cfc&scene=21#wechat_redirect