MySQL优化总结

Wesley13
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★【单表优化】思路

【表设计】开始,字段尽量精确,避免过多字段,避免null。

【存储引擎】选择好。

【索引】设计好。

【查询优化】,between和exists优于in的使用;union all 比union的效率高。

【表分区】的使用。

上面属于单表优化的思路。如果还不能满足需求,就只能选择对数据库层级进行操作了(比如垂直拆分和水平拆分)。

表设计

可预知情况下字段尽量准确

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

VARCHAR的长度只分配真正需要的空间

使用枚举或整数代替字符串类型

尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

单表不要有太多字段,建议在20以内,去掉无用的字段

避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间

存储引擎--MyISAM和InnoDB

索引

索引列区分度要高

联合索引的区分度要看几个索引的联合。

字符型索引可以使用前缀索引(考虑区分度要高)。

索引列不能参与计算

会失效。

建立联合索引,并注意联合索引中各个字段的顺序

索引就是用空间换取时间,要占用存储空间的。

查询优化

避免使用 select *

in(1,2,3,4) 可以用 between 1 and 4来代替

尽量使用 exists 而非 in

union all 比 union 效率要高,而且尽早的union

表分区

按月进行表分区实践。

系统级工具

使用explain****

rows是核心指标,绝大部分rows小的语句执行一定很快。所以优化语句基本上都是在优化rows。

开启慢查询日志

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