MySQL性能调优方式

        从宏观上来说,调优分为3个部分:硬件、网络、软件。软件再细分可分为表设计(范式、字段类型、存储引擎)、SQL语句与索引、配置文件参数、操作系统、体系架构等几大部分。我们不从硬件网络层次上来思考，主要从软件角度来分析如何实现性能的优化。

一.表设计

 1.字段类型选取

       选择字段的一般原则是保小不保大,能用占用字节少的字段就不用大字段。比如,主键,强烈建议用int整形,不用guid,节省空间,空间就是效率,4个字节和32个字节相比,定位一条记录,当然是4字节的数据快了。

     数值类型：在MySQL中支持的5个主要整数类型是TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT,它们占用的内存空间                    分别是1、2、3、4和8字节。比如存储手机号字段,如果开发人员考虑到varchar占用空间大,影响查询性能,于是把字段                   类 型由varchar改成了int,结果在录入手机号时发生了溢出,因为无符号的int型数据能表示的最大数是4 294 967295,而                     手机号是需要11位数字的。在这种情况下,可以考虑把int类型转换为bigint类型。另外,有不少开发人员在设计表字段                       时,只要是针对数值类型的全部用int,这不一定合适,就比如用户的年龄,一般来说,年龄大都在1~100岁之间,长度只有3,                     那么用int就不合适了,可以用tinyint代替。

     字符类型：char和varchar是日常使用最多的字符类型。char(N)用于保存固定长度的字符串,长度最大为255,比指定长度大的                      值将被截短,而比指定长度小的值将会用空格进行填补。对于固定长度的可以用char来存储非固定的用varchar。当然                     了现在就回说了，那varchar是自适应的那初始容量设置越高越好，当然了不是，这不仅浪费内存还会而且岁排序和临                    时表尤其不好。

      时间类型：在MySQL中支持的5个时间类型是DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP和YEAR,它们分别占用的内存空间                      是3、3、8、4和1字节。datetime和timestamp都可以精确到秒,但datetime占用8字节,而timestamp只占用4字节,在日                    常建表时应优先选择timestamp类型。

2.InnoDB和MyISAM引擎性能对比

         InnoDB和MyISAM作为MySQL数据库中两种最主要、最常用的存储引擎,各有所长。在My SQL5.5之前的版本中,MyISAM是MySQL中默认的存储引擎,而在MySQL5.5之后,MySQL中默认的存储引擎则改为了InnoDB。对于这两种存储引擎的选择,要根据项目应用特点来权衡,而对于复杂的应用系统,也可以根据实际情况来选择多种存储引擎的组合。不过,还是建议尽量不要混合使用多种存储引擎,这样容易带来更复杂的问题。

        MyISAM支持全文索引,这是一种基于分词创建的索引,支持一些比较复杂的查询,但不是事务安全的,而且不支持外键。Inno DB是事务型引擎,支持回滚,具有崩溃恢复能力,多版本并发控制、至此ACID事务、支持行级锁定(Inno DB表的行锁不是绝对的,如果执行一个SQL语句没有使用到索引,Inno DB表同样会锁全表)。nno DB在工作时把数据存到内存中,被用户读写,这样大大增加了性能,当数据全部加载到内存中,这时的性能是最好的,可以减少磁盘I/O使用率。

二，SQL优化

            这一块有很多的说法方法，就是尽量避免全表扫描，使用正确的索引导等，下面是一些总结。并非自己原创。

1.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，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2.应尽量避免在 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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 

见如下例子： 

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ 

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ 

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 

即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where [email protected]

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where [email protected]

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 

应改为: 

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 

应改为: 

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 

WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 

应改为: 

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 

WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 

即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11.很多时候用 exists是一个好的选择：

elect num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( 

(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) 

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( 

SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如： 

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 

可以写成： 

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如： 

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替 

WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a 

LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 

SELECT hdr_key FROM hdr_tbl 

WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 

三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。

12.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

14.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

15.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

16.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。 

17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 

20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: 

SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000 

在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。

21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。 

例： 

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO 

第二句将比第一句执行快得多。