大家好，關(guān)于mysql優(yōu)化配置很多朋友都還不太明白，不過沒關(guān)系，因為今天小編就來為大家分享關(guān)于mysql優(yōu)化參數(shù)詳解的知識點，相信應(yīng)該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關(guān)注下本站哦，希望對各位有所幫助！

SQL數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化

之前在BAT里參與過一個公司級應(yīng)用（非市場級，投入的人力也不會那么大），上線2年后，總是被用戶投訴，原因是這個應(yīng)用使用MySql數(shù)據(jù)庫來做持久層，但是2年了，有一張非常重要的存儲歷史任務(wù)的表實在是太大了，導致通過頁面想要查詢歷史數(shù)據(jù)的速度變得非常非常慢，所以用戶很是不滿意。

分析下來，這不是用Redis能解決的緩存問題，而是歷史數(shù)據(jù)的查詢響應(yīng)速度問題。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數(shù)據(jù)量，我們也不敢貿(mào)然加索引，因為一旦數(shù)據(jù)庫hang住，期間的所有數(shù)據(jù)庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發(fā)過來的，很有可能導致服務(wù)發(fā)生分鐘級別的超時不響應(yīng)。

雖然經(jīng)常被用戶投訴反應(yīng)慢，也不能破罐破摔，直接超時不響應(yīng)了吧。

于是我們陷入了兩難的境地。

后來我們分了兩個部分來優(yōu)化持久層。

第一步就是配置MySQL的主從庫，通過將讀寫請求分離，來提高數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度。

從上圖可知，來自同一臺服務(wù)器的請求，經(jīng)過MySQL-proxy被分流給了不同的MySQL節(jié)點，其中寫請求給了主節(jié)點，讀請求給了從節(jié)點。因此，我們首先通過分流的方式，減輕了單節(jié)點MySQL的響應(yīng)壓力，實現(xiàn)了優(yōu)化的第一步。

但是，只配置MySQL的主從是遠遠不夠的。

通過查閱論壇，相關(guān)資料，我們最終敲定在持久層引入ElasticSearch。

ElasticSearch是一個輕量級的持久層工具，它支持動態(tài)多節(jié)點部署，自動備份，節(jié)點掉線后能夠自動切換主從，動態(tài)廣播發(fā)現(xiàn)新上線的節(jié)點，而這些優(yōu)點的應(yīng)用，無須修改任何server端配置?？梢赃@樣理解，如果你部署了4個elasticsearch節(jié)點，其中2個掉了，服務(wù)器還是可以很好的繼續(xù)運行。

此外，它還有一個最重要的優(yōu)勢，那就是支持大數(shù)據(jù)快速查詢。一張幾千萬的表，如果用MySQL查詢，可能需要幾秒到幾十秒不等，但是如果用elasticsearch，只需要毫秒級別就能查詢到結(jié)果。完美的解決了我們當前的問題，還順帶幫我們鞏固了持久層的穩(wěn)定性問題。

綜上，優(yōu)化Mysql的目的是為持久層服務(wù)，除了引入主從配置，當MySQL自身局限性導致無法繼續(xù)優(yōu)化后，引入其他技術(shù)也是十分必要的。

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我是蘇蘇思量，來自BAT的java開發(fā)工程師，頭像是本人，每天都會分享科技類見聞，歡迎關(guān)注我，與我共同進步。

mysql數(shù)據(jù)庫設(shè)計與優(yōu)化，應(yīng)不應(yīng)該使用約束

首先使用約束可以確保表數(shù)據(jù)的準確完整和唯一性；

其中常見的約束有

PRIMARYKEY,DEFAULT,UNIQUE,FOREIGNKEY，NOTNULL

一般情況下：DEFAULT和NOTNULL是會限制的，可以確保數(shù)據(jù)完整避免程序邏輯不夠嚴謹造成的系統(tǒng)異常。但也不是絕對的，如果是后期優(yōu)化還要考慮現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否會造成沖突。

PRIMARYKEY在大對數(shù)情況下會設(shè)置作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的唯一標識符。但一些關(guān)系表一般可以不設(shè)置。有人說PRIMARYKEY必須自增，其實也未必。得就實際業(yè)務(wù)需求而定。

UNIQUE約束可以保證一列或者多列組合值都是唯一的?？梢蕴嵘@一列的搜索效率。但同樣也得考慮歷史數(shù)據(jù)的情況。

當然以上情況只是經(jīng)驗之談，具體數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化一定是根據(jù)實際的業(yè)務(wù)邏輯進行的?？赡軟]有什么必須遵守不可違背的定律。

只要符合業(yè)務(wù)需求并且能夠提升業(yè)務(wù)效率，就是合理的設(shè)計。

如何優(yōu)化MySQL千萬級大表

概述

使用阿里云rdsforMySQL數(shù)據(jù)庫（就是MySQL5.6版本），有個用戶上網(wǎng)記錄表6個月的數(shù)據(jù)量近2000萬，保留最近一年的數(shù)據(jù)量達到4000萬，查詢速度極慢，日?？ㄋ?，嚴重影響業(yè)務(wù)。

老系統(tǒng)，當時設(shè)計系統(tǒng)的人大概是大學沒畢業(yè)，表設(shè)計和SQL語句寫的不僅僅是垃圾，簡直無法直視。原開發(fā)人員都已離職，到我來維護，這就是傳說中的維護不了就跑路，然后我就是掉坑的那個?。。?/p>

方案概述

方案一：優(yōu)化現(xiàn)有MySQL數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點：不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)，源程序不需要修改代碼，成本最低。缺點：有優(yōu)化瓶頸，數(shù)據(jù)量過億就玩完了。

方案二：升級數(shù)據(jù)庫類型，換一種100%兼容MySQL的數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點：不影響現(xiàn)有業(yè)務(wù)，源程序不需要修改代碼，你幾乎不需要做任何操作就能提升數(shù)據(jù)庫性能，缺點：多花錢。

方案三：一步到位，大數(shù)據(jù)解決方案，更換newSQL/noSQL數(shù)據(jù)庫。優(yōu)點：沒有數(shù)據(jù)容量瓶頸，缺點：需要修改源程序代碼，影響業(yè)務(wù)，總成本最高。

優(yōu)化現(xiàn)有MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計

表字段避免null值出現(xiàn)，null值很難查詢優(yōu)化且占用額外的索引空間，推薦默認數(shù)字0代替null。

盡量使用INT而非BIGINT，如果非負則加上UNSIGNED（這樣數(shù)值容量會擴大一倍），當然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

盡量使用TIMESTAMP而非DATETIME。

單表不要有太多字段，建議在20以內(nèi)。

用整型來存IP。

索引并不是越多越好，要根據(jù)查詢有針對性的創(chuàng)建，考慮在WHERE和ORDERBY命令上涉及的列建立索引，可根據(jù)EXPLAIN來查看是否用了索引還是全表掃描。

應(yīng)盡量避免在WHERE子句中對字段進行NULL值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

值分布很稀少的字段不適合建索引，例如"性別"這種只有兩三個值的字段。

字符字段最好不要做主鍵。

不用外鍵，由程序保證約束。

盡量不用UNIQUE，由程序保證約束。

使用多列索引時注意順序和查詢條件保持一致，同時刪除不必要的單列索引。

使用可存下數(shù)據(jù)的最小的數(shù)據(jù)類型，整型<date,time<char,varchar<blob*

使用簡單的數(shù)據(jù)類型，整型比字符處理開銷更小，因為字符串的比較更復雜。如，int類型存儲時間類型，bigint類型轉(zhuǎn)ip函數(shù)。

使用合理的字段屬性長度，固定長度的表會更快。使用enum、char而不是varchar。

盡可能使用notnull定義字段。

盡量少用text，非用不可最好分表。

查詢頻繁的列，在where，groupby，orderby，on從句中出現(xiàn)的列。

where條件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及l(fā)ike字符串+通配符（%）出現(xiàn)的列。

長度小的列，索引字段越小越好，因為數(shù)據(jù)庫的存儲單位是頁，一頁中能存下的數(shù)據(jù)越多越好。

離散度大（不同的值多）的列，放在聯(lián)合索引前面。查看離散度，通過統(tǒng)計不同的列值來實現(xiàn)，count越大，離散程度越高。

SQL編寫

使用limit對查詢結(jié)果的記錄進行限定。

避免select*，將需要查找的字段列出來。

使用連接（join）來代替子查詢。

拆分大的delete或insert語句。

可通過開啟慢查詢?nèi)罩緛碚页鲚^慢的SQL。

不做列運算：SELECTidWHEREage+1=10，任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫教程函數(shù)、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

SQL語句盡可能簡單：一條SQL只能在一個cpu運算；大語句拆小語句，減少鎖時間；一條大SQL可以堵死整個庫。

OR改寫成IN：OR的效率是n級別，IN的效率是log(n)級別，in的個數(shù)建議控制在200以內(nèi)。

不用函數(shù)和觸發(fā)器，在應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)。

避免%xxx式查詢。

少用JOIN。

使用同類型進行比較，比如用'123'和'123'比，123和123比。

盡量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

對于連續(xù)數(shù)值，使用BETWEEN不用IN：SELECTidFROMtWHEREnumBETWEEN1AND5。

列表數(shù)據(jù)不要拿全表，要使用LIMIT來分頁，每頁數(shù)量也不要太大。

分區(qū)

分區(qū)表的數(shù)據(jù)更容易維護，可以通過清楚整個分區(qū)批量刪除大量數(shù)據(jù)，也可以增加新的分區(qū)來支持新插入的數(shù)據(jù)。另外，還可以對一個獨立分區(qū)進行優(yōu)化、檢查、修復等操作。

部分查詢能夠從查詢條件確定只落在少數(shù)分區(qū)上，速度會很快。

分區(qū)表的數(shù)據(jù)還可以分布在不同的物理設(shè)備上，從而搞笑利用多個硬件設(shè)備。

可以使用分區(qū)表賴避免某些特殊瓶頸，例如InnoDB單個索引的互斥訪問、ext3文件系統(tǒng)的inode鎖競爭。

可以備份和恢復單個分區(qū)。

一個表最多只能有1024個分區(qū)。

如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列，那么所有主鍵列和唯一索引列都必須包含進來。NULL值會使分區(qū)過濾無效。

所有分區(qū)必須使用相同的存儲引擎。

分表

分表就是把一張大表，按照如上過程都優(yōu)化了，還是查詢卡死，那就把這個表分成多張表，把一次查詢分成多次查詢，然后把結(jié)果組合返回給用戶。

分表分為垂直拆分和水平拆分，通常以某個字段做拆分項。比如以id字段拆分為100張表：表名為tableName_id%100。

但：分表需要修改源程序代碼，會給開發(fā)帶來大量工作，極大的增加了開發(fā)成本，故：只適合在開發(fā)初期就考慮到了大量數(shù)據(jù)存在，做好了分表處理，不適合應(yīng)用上線了再做修改，成本太高！??！而且選擇這個方案，都不如選擇我提供的第二第三個方案的成本低！故不建議采用。

分庫升級數(shù)據(jù)庫

開源數(shù)據(jù)庫會帶來大量的運維成本且其工業(yè)品質(zhì)和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必須自建數(shù)據(jù)庫，那么選擇該類型產(chǎn)品。如tiDBpingcap/tidb，CubridOpenSourceDatabaseWithEnterpriseFeatures。

阿里云POLARDB，POLARDB是阿里云自研的下一代關(guān)系型分布式云原生數(shù)據(jù)庫，100%兼容MySQL，存儲容量最高可達100T，性能最高提升至MySQL的6倍。POLARDB既融合了商業(yè)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定、可靠、高性能的特征，又具有開源數(shù)據(jù)庫簡單、可擴展、持續(xù)迭代的優(yōu)勢，而成本只需商用數(shù)據(jù)庫的1/10。

阿里云OcenanBase，淘寶使用的，扛得住雙十一，性能卓著，但是在公測中，我無法嘗試，但值得期待。

阿里云HybridDBforMySQL(原PetaData)，云數(shù)據(jù)庫HybridDBforMySQL（原名PetaData）是同時支持海量數(shù)據(jù)在線事務(wù)（OLTP）和在線分析（OLAP）的HTAP（HybridTransaction/AnalyticalProcessing）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

騰訊云DCDB，DCDB又名TDSQL，一種兼容MySQL協(xié)議和語法，支持自動水平拆分的高性能分布式數(shù)據(jù)庫——即業(yè)務(wù)顯示為完整的邏輯表，數(shù)據(jù)卻均勻的拆分到多個分片中；每個分片默認采用主備架構(gòu)，提供災(zāi)備、恢復、監(jiān)控、不停機擴容等全套解決方案，適用于TB或PB級的海量數(shù)據(jù)場景。

hadoop家族。hbase/hive懟上就是了。但是有很高的運維成本，一般公司是玩不起的，沒十萬投入是不會有很好的產(chǎn)出的！

我選擇了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超級舒服，按量付費，成本極低。

MaxCompute可以理解為開源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python腳本/shell腳本等方式操作數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)以表格的形式展現(xiàn)，以分布式方式存儲，采用定時任務(wù)和批處理的方式處理數(shù)據(jù)。DataWorks提供了一種工作流的方式管理你的數(shù)據(jù)處理任務(wù)和調(diào)度監(jiān)控。

當然你也可以選擇阿里云hbase等其他產(chǎn)品，我這里主要是離線處理，故選擇MaxCompute，基本都是圖形界面操作，大概寫了300行SQL，費用不超過100塊錢就解決了數(shù)據(jù)處理問題。

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