Mysql数据库优化
来源:互联网 发布:幼儿园学英语软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 17:38
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOTNULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。
2.使用索引,对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。但是应尽量避免在 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
最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.
①.如果条件中有or, 即使其中有条件带索引也不会使用。
②.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会索引。
③ like查询是以%开头。(以%结尾可以)。
④如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。
⑤.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
mysql主要提供2种方式的索引:B-Tree索引,Hash索引。
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找,但是无论多大的Hash表,查找复杂度都是O(1)。
显然,如果值的差异性大,并且以等值查找(=、 <、>、in)为主,Hash索引是更高效的选择,它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。
3.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。
select id from t where num=10 or Name = 'admin'
可以这样查询:
select id from t where num = 10union allselect id from t where Name = 'admin'
5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,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;6.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。
7.减少数据库的访问。
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