MySQL数据库性能优化之表结构优化

MySQL数据库性能优化之表结构优化

很多人都将<数据库设计范式>作为数据库表结构设计“圣经”，认为只要按照这个范式需求设计，就能让设计出来的表结构足够优化，既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。殊不知，在N年前被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。这里我整理了一些比较常见的数据库表结构设计方面的优化技巧，希望对大家有用。

由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库，而数据库操作IO 的时候是以page(block)的方式，也就是说，如果我们每条记录所占用的空间量减小，就会使每个page 中可存放的数据行数增大，那么每次IO 可访问的行数也就增多了。反过来说，处理相同行数的数据，需要访问的page 就会减少，也就是IO 操作次数降低，直接提升性能。此外，由于我们的内存是有限的，增加每个page中存放的数据行数，就等于增加每个内存块的缓存数据量，同时还会提升内存换中数据命中的几率，也就是缓存命中率。

数据类型选择

数据库操作中最为耗时的操作就是IO 处理，大部分数据库操作90% 以上的时间都花在了IO 读写上面。所以尽可能减少IO 读写量，可以在很大程度上提高数据库操作的性能。

我们无法改变数据库中需要存储的数据，但是我们可以在这些数据的存储方式方面花一些心思。下面的这些关于字段类型的优化建议主要适用于记录条数较多，数据量较大的场景，因为精细化的数据类型设置可能带来维护成本的提高，过度优化也可能会带来其他的问题：

1.数字类型：非万不得已不要使用DOUBLE，不仅仅只是存储长度的问题，同时还会存在精确性的问题。同样，固定精度的小数，也不建议使用DECIMAL，建议乘以固定倍数转换成整数存储，可以大大节省存储空间，且不会带来任何附加维护成本。对于整数的存储，在数据量较大的情况下，建议区分开TINYINT / INT / BIGINT 的选择，因为三者所占用的存储空间也有很大的差别，能确定不会使用负数的字段，建议添加unsigned定义。当然，如果数据量较小的数据库，也可以不用严格区分三个整数类型。

2.字符类型：非万不得已不要使用TEXT 数据类型，其处理方式决定了他的性能要低于char或者是varchar类型的处理。定长字段，建议使用CHAR 类型，不定长字段尽量使用VARCHAR，且仅仅设定适当的最大长度，而不是非常随意的给一个很大的最大长度限定，因为不同的长度范围，MySQL也会有不一样的存储处理。

3.时间类型：尽量使用TIMESTAMP类型，因为其存储空间只需要DATETIME 类型的一半。对于只需要精确到某一天的数据类型，建议使用DATE类型，因为他的存储空间只需要3个字节，比TIMESTAMP还少。不建议通过INT类型类存储一个unix timestamp 的值，因为这太不直观，会给维护带来不必要的麻烦，同时还不会带来任何好处。

4.ENUM & SET：对于状态字段，可以尝试使用ENUM 来存放，因为可以极大的降低存储空间，而且即使需要增加新的类型，只要增加于末尾，修改结构也不需要重建表数据。如果是存放可预先定义的属性数据呢?可以尝试使用SET类型，即使存在多种属性，同样可以游刃有余，同时还可以节省不小的存储空间。

5.LOB类型：强烈反对在数据库中存放LOB 类型数据，虽然数据库提供了这样的功能，但这不是他所擅长的，我们更应该让合适的工具做他擅长的事情，才能将其发挥到极致。在数据库中存储LOB 数据就像让一个多年前在学校学过一点Java的营销专业人员来写Java 代码一样。

字符编码

字符集直接决定了数据在MySQL中的存储编码方式，由于同样的内容使用不同字符集表示所占用的空间大小会有较大的差异，所以通过使用合适的字符集，可以帮助我们尽可能减少数据量，进而减少IO操作次数。

1.纯拉丁字符能表示的内容，没必要选择latin1 之外的其他字符编码，因为这会节省大量的存储空间。

2.如果我们可以确定不需要存放多种语言，就没必要非得使用UTF8或者其他UNICODE字符类型，这回造成大量的存储空间浪费。

3.MySQL的数据类型可以精确到字段，所以当我们需要大型数据库中存放多字节数据的时候，可以通过对不同表不同字段使用不同的数据类型来较大程度减小数据存储量，进而降低IO 操作次数并提高缓存命中率。

适当拆分

有些时候，我们可能会希望将一个完整的对象对应于一张数据库表，这对于应用程序开发来说是很有好的，但是有些时候可能会在性能上带来较大的问题。

当我们的表中存在类似于TEXT 或者是很大的 VARCHAR类型的大字段的时候，如果我们大部分访问这张表的时候都不需要这个字段，我们就该义无反顾的将其拆分到另外的独立表中，以减少常用数据所占用的存储空间。这样做的一个明显好处就是每个数据块中可

以存储的数据条数可以大大增加，既减少物理IO 次数，也能大大提高内存中的缓存命中率。

上面几点的优化都是为了减少每条记录的存储空间大小，让每个数据库中能够存储更多的记录条数，以达到减少IO 操作次数，提高缓存命中率。下面这个优化建议可能很多开发人员都会觉得不太理解，因为这是典型的反范式设计，而且也和上面的几点优化建议的目标相违背。

适度冗余

为什么我们要冗余?这不是增加了每条数据的大小，减少了每个数据块可存放记录条数吗?

确实，这样做是会增大每条记录的大小，降低每条记录中可存放数据的条数，但是在有些场景下我们仍然还是不得不这样做：

1.被频繁引用且只能通过Join 2张(或者更多)大表的方式才能得到的独立小字段。

2.这样的场景由于每次Join仅仅只是为了取得某个小字段的值，Join到的记录又大，会造成大量不必要的IO，完全可以通过空间换取时间的方式来优化。不过，冗余的同时需要确保数据的一致性不会遭到破坏，确保更新的同时冗余字段也被更新。

尽量使用NOT NULL

NULL 类型比较特殊，SQL 难优化。虽然MySQL NULL类型和Oracle 的NULL 有差异，会进入索引中，但如果是一个组合索引，那么这个NULL 类型的字段会极大影响整个索引的效率。此外，NULL 在索引中的处理也是特殊的，也会占用额外的存放空间。

很多人觉得NULL 会节省一些空间，所以尽量让NULL来达到节省IO的目的，但是大部分时候这会适得其反，虽然空间上可能确实有一定节省，倒是带来了很多其他的优化问题，不但没有将IO量省下来，反而加大了SQL的IO量。所以尽量确保DEFAULT 值不是NULL，也是一个很好的表结构设计优化习惯。

MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文

高级数据库技术——期末论文 基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究 姓名：XX 学号:2014XXXXX 学院：计算机学院

摘要： 查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作，是否具有较快的执行速度，已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上，主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优，MySQL关联查询，重写相关规则等内容展开优化分析研究。 关键词：查询优化，查询重用，查询重写，计划优化

一、传统SQL查询优化操作 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NOT NULL，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.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成： SELECT * FROM customerinfo

sql语句(mysql优化)绝对经典

sql语句（mysql优化）绝对经典 误区1：count(1)和count(primary_key) 优于count(*) 很多人为了统计记录条数，就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。 误区2：count(column) 和count(*) 是一样的 这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在，很多人都会认为这是理所当然的。实际上，count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录，count(*) 是表示整个结果集有多少条记录 误区3：select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量 这个误区主要存在于大量的开发人员中，主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。实际上，大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位，一般为4KB，8KB… 大多数时候，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以，我们是取一个字段还是多个字段，实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。当然，也有例外情况，那就是我们的这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取a,b两个字段的时候，不需要回表，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。(覆盖索引) 误区4：order by 一定需要排序操作 我们知道索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。实际上，利用索引来优化有排序需求的SQL，是一个非常重要的优化手段。延伸阅读：MySQL ORDER BY 的实现分析，MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。（order by null）

mysql服务性能优化my_cnf配置说明详解16G内存

mysql服务性能优化—https://www.wendangku.net/doc/cd9957180.html,f配置说明详解 （16G内存） MYSQL服务器https://www.wendangku.net/doc/cd9957180.html,f配置文档详解 硬件：内存16G [client] port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock [mysql] no-auto-rehash [mysqld] user = mysql port = 3306 socket = /data/3306/mysql.sock basedir = /usr/local/mysql datadir = /data/3306/data open_files_limit = 10240 back_log = 600 #在MYSQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中。如果系统在短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的监听队列的大小。默认值50。 max_connections = 3000 #MySQL允许最大的进程连接数，如果经常出现Too Many Connections的错误提示，则需要增大此值。 max_connect_errors = 6000 #设置每个主机的连接请求异常中断的最大次数，当超过该次数，MYSQL服务器将禁止host 的连接请求，直到mysql服务器重启或通过flush hosts命令清空此host的相关信息。 table_cache = 614 #指示表调整缓冲区大小。# table_cache 参数设置表高速缓存的数目。每个连接进来，都会至少打开一个表缓存。#因此， table_cache 的大小应与 max_connections 的设置有关。例如，对于 200 个#并行运行的连接，应该让表的缓存至少有 200 × N ，这里 N 是应用可以执行的查询#的一个联接中表的最大数量。此外，还需要为临时表和文件保留一些额外的文件描述符。 # 当 Mysql 访问一个表时，如果该表在缓存中已经被打开，则可以直接访问缓存；如果#还

优化mysql数据库性能

为了提高性能建议作如下优化修改： 优化mysql数据库性能的参数： (1)、max_connections： 允许的同时客户的数量。增加该值增加mysqld 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加，否则，你将经常看到too many connections错误。默认数值是16384，请根据实际情况设置此参数。 (2)、key_buffer_size： 索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小，增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写)，到你能负担得起那样多。如果你使它太大，系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是10M，请根据实际情况设置此参数。 (3)、sort_buffer： 每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速order by或group by操作。默认数值是256K，请根据实际情况设置此参数。 4)、table_cache： 为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld要求的文件描述符的数量。mysql对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是256，，请根据实际情况设置此参数。 (5)、thread_cache_size： 可以复用的保存在中的线程的数量。如果有，新的线程从缓存中取得，当断开连接的时候如果有空间，客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程，为了提高性能修改这个变量值。通过比较connections 和threads_created 状态的变量，可以看到这个变量的作用。默认数值是8，请根据实际情况设置此参数。 注：以上参数的调整可以通过修改C:\AppServ\MySQL\my.ini 文件并重启mysql 实现。这是一个比较谨慎的工作，上面的结果只供参考，请根据具体主机的硬件情况（特别是内存大小）进一步修改。 优化配置文件： C:\zxin10\Was\tomcat\conf\ server.xml (6)、在server.xml中修改标红相关参数。 (7)、

MySQL5.1性能优化方案

MySQL5.1性能优化方案 1.平台数据库 1.1.操作系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped 32位Linux服务器，单独作为MySQL服务器使用。 1.2.M ySQL 系统使用的是MySQL5.1，最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。主要体现在以下几个方面： 1）默认存储引擎更改为InnoDB InnoDB作为成熟、高效的事务引擎，目前已经广泛使用，但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM，此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB，并且引进了Innodb plugin 1.0.7。此次更新对数据库的好处是显而易见的：InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时，缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7，InnoDB plugin 1.1，恢复时采用红-黑树)。InnoDB Plugin 支持数据压缩存储，节约存储，提高内存命中率，并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。 Multi Rollback Segments：原来InnoDB只有一个Segment，同时只支持1023的并发。现已扩充到128个Segments，从而解决了高并发的限制。 2）多核性能提升

MYSQL-innodb性能优化学习总结

MYSQL-innodb性能优化学习总结 BSS测试部：newhackerman

数据库参数 MYSQL数据库的参数配置一般在my.ini配置文件中修改/添加（部分参数也可以用set global 参数名=值做临时调整，重启后失效），配置完后需要重启数据库才生效。 参数1：innodb_buffer_pool_size = Gb/MB 说明：此参数类似于oracle的SGA配置，当主机做为mysql数据库服务器时，一般配置为整机内存的60%~80%。 参数2：innodb_buffer_pool_instances=N 说明：内存缓冲池实例数，将innodb_buffer_pool_size配置的内存分割成N份，此参数当配置内存大小于1G时才生效，当数据库有多个会话进行数据库操作时，用于并行在多个内存块中处理任务，一般配置值《=服务器CPU的个数。 参数3：max_connections = 2000 说明：最大连接数，当数据库面对高并发时，这个值需要调节为一个合理的值，才满足业务的并发要求，避免数据库拒绝连接。 参数4：max_user_connections=1000 说明：设置单个用户的连接数。 参数5：innodb_log_buffer_size =32M 说明：日志缓冲区大小,一般不用设置太大，能存下1秒钟操作的数据日志就行了，mysql 默认1秒写一轮询写一次日志到磁盘。 参数6：innodb_flush_log_at_trx_commit 说明：（这个配置很关键）一般的实时业务交易配置为2，取值0,1,2 0:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 2:数据操作时，直接写内存，并不同时写入磁盘； 1:就每个事务提交就会要刷新到磁盘后才算提交完成,这种情况是保证了事务的一致性,但性能会有很大的影响。 0与2的区别： 0：当mysql挂了之后，可能会损失前一秒的事务信息 2：当mysql挂了之后，如果系统文件系统没挂，不会有事务丢失。 参数7：innodb_read_io_threads = 16 说明：数据库读操作时的线程数，用于并发。 参数8：innodb_write_io_threads = 16 说明：数据库写操作时的线程数，用于并发。

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置

mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5) query_cache_size 6) record_buffer_size 7) read_rnd_buffer_size 8) sort_buffer_size 9) join_buffer_size 10) table_cache 11) max_heap_table_size 12) tmp_table_size

13) thread_cache_size 14) thread_concurrency 15) wait_timeout 一、优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。 除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。 1 性能瓶颈定位 Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量，找到系统的瓶颈： Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’） Mysql> show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’） Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态 Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等

MySQL大数据量的查询提高性能优化

最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法： 基本原则：数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的，因此，需要下面的做法进行优化： 1、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。 2、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 3、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、下面的查询也将导致全表扫描：

千万级的mysql数据库与优化方法

千万级的mysql数据库与优化方法 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。 2.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： Sql代码 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： Sql代码 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。 4.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：Sql代码 可以这样查询： Sql代码 5.in 和not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： 对于连续的数值，能用between 就不要用in 了： 6.下面的查询也将导致全表扫描： Sql代码

若要提高效率，可以考虑全文检索。 7.如果在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： Sql代码 可以改为强制查询使用索引： 8.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： 应改为: 9.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：Sql代码 应改为: 10.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。 11.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。 12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

Mysql性能优化

MySQL性能优化 性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有： 优化查询 优化数据库结构 优化MySQL服务器 数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能。语法：SHOW STATUE LIKE ‘value’；其中value参数是常用的几个统计参数。 Connections：连接MySQL服务器的次数 Uptime：MySQL服务器的上线时间； Slow_queries：慢查询的次数； Com_select：查询操做的次数； Com_insert：插入操作的次数； Com_delete：删除操作的次数； Com_update：更新操作的次数； 1优化查询 查询操作是最频繁的操作，提高了查询速度可以有效提高MySQL 数据库的性能。 首先要对查询语句进行分析，分析查询语句的命令是EXPLAIN语句和DESCRIBE语句。比如 EXPLAIN SELECT * FROM student \G； 索引可以快速定位表中的某条记录。使用索引也可以提高数据库查

询的速度，从而提高数据库的性能。如果不使用索引，查询语句将 表中的所有字段。这样查询的速度会很慢。如果使用了索引，查询语句只会查询索引字段。这样就减少查询的记录数，达到提高查询效率的目的。 现在看一个查询语句中没有索引的使用情况： SELECT * FROM student WHERE name = ‘张三’；这样会对student表中的所有数据都查询一下，对比一下name的字段是否是张三。 然后我们在name字段上建立一个名为index_name的索引：CREATE INDEX index_name ON student（name）； 现在name字段上面已经有索引了，再进行该select语句查询的速度就非常快了，不需要遍历整个表。 但是有些时候即使查询时使用的是索引，但索引并没有起作用。比如使用了LIKE关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符 为‘%’，索引不会被使用。如果‘%’不是在第一个位置，索引就会被使用。 另一种情况是在表的多个字段上创建一个索引，比如 CREATE INDEX index ON student（birth，department）；这样只有查询语句条件中使用字段name时，索引才会被用到。因为name字段是多列索引的第一个字段，只有查询条件中使用了name字段才会使索引index起作用。 2优化子查询 很多查询中需要使用子查询。子查询可以使查询语句很灵活，但子查询的执行效率不高。MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后，MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快。

Mysql千万级别数据优化方案总结

Mysql千万级别数据优化方案 目录 目录 (1) 一、目的与意义 (2) 1)说明 (2) 二、解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别） (2) 1)建立索引 (2) 2)数据体现（主键非索引，实际测试结果其中fid建立索引） (2) 3)MySQL分页原理 (2) 4)经过实际测试当对表所有列查询时 (2) 三、总结 (3) 1)获得分页数据 (3) 2)获得总页数：创建表记录大数据表中总数通过触发器来维护 (3)

一、目的与意义 1)说明 在MySql单表中数据达到千万级别时数据的分页查询结果时间过长，对此进行优达 到最优效果，也就是时间最短；(此统计利用的jdbc连接，其中fid为该表的主键;) 二、解决思路与根据（本测试表中数据在千万级别） 1)建立索引 优点：当表中有大量记录时，若要对表进行查询，第一种搜索信息方式是全表搜 索，是将所有记录一一取出，和查询条件进行一一对比，然后返回满足条件的记 录，这样做会消耗大量数据库系统时间，并造成大量磁盘I/O操作；第二种就是 在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索 引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。 缺点：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降 低了数据的维护速度。 2)数据体现（主键非索引，实际测试结果其中fid建立索引） 未创建索引：SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果：13.396s 创建索引：SELECT fid from t_history_data LIMIT 8000000,10结果：2.896s select*fromt_history_datawherefidin (任意十条数据的id )结果：0.141s 首先通过分页得到分页的数据的ID,将ID拼接成字符串利用SQL语句 select * from table where ID in （ID字符串）此语句受数据量大小的影响比较小 （如上测试）； 3)MySQL分页原理 MySQL的limit工作原理就是先读取n条记录，然后抛弃前n条，读m条想要 的，所以n越大，性能会越差。 优化前SQL: SELECT * FROM v_history_data LIMIT 5000000, 1010.961s 优化后SQL: SELECT * FROM v_history_data INNER JOIN (SELECT fid FROM t_history_data LIMIT 5000000, 10) a USING (fid)1.943s 分别在于，优化前的SQL需要更多I/O浪费，因为先读索引，再读数据，然后 抛弃无需的行。而优化后的SQL(子查询那条)只读索引(Cover index)就可以了， 然后通过member_id读取需要的列 4)经过实际测试当对表所有列查询时 select * from table 会比select （所有列名）from table 快些（以查询8000000

优化MySQL数据库性能的几个好方法

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NOT NULL，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、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：

mysql的性能检查和调优

一、识别有问题的查询语句 processlist命令的输出结果显示了有哪些线程在运行，可以帮助识别出有问题的查询语句，两种方式使用这个命令。 1. 进入m ysql/bin目录下输入mysqladmin processlist; 2. 启动m ysql，输入show processlist; 如果有SUPER 权限，则可以看到全部的线程，否则，只能看到自己发起的线程（这是指，当前对应的MySQL帐户运行的线程）。 得到数据形式如下（只截取了三条）： mysql> show processlist; +-----+-------------+--------------------+-------+---------+-------+----------------------------------+---------- | Id | User | Host | db | Command | Tim e| State | Info +-----+-------------+--------------------+-------+---------+-------+----------------------------------+---------- |207|root |192.168.0.20:51718 |m ytest | Sleep | 5 | | NULL |208|root |192.168.0.20:51719 |m ytest | Sleep | 5 | | NULL |220|root |192.168.0.20:51731 |m ytest |Query | 84 | Locked | select bookname,culture,value,type from book where id=001 先简单说一下各列的含义和用途，第一列，id，不用说了吧，一个标识，你要kill一个语句的时候很有用。user列，显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql 语句。host列，显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。呵呵，可以用来追踪出问题语句的用户。db列，显示这个进程目前连接的是哪个数据库。command列，显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。tim e列，此这个状态持续的时间，单位是秒。state列，显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个sql语句，已查询为例，可能需要经过copying to t m p table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成，info列，显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。 这个命令中最关键的就是state列，m ysql列出的状态主要有以下几种： Checking table 正在检查数据表（这是自动的）。 Closing tables 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。 Connect Out 复制从服务器正在连接主服务器。 Copying to tmp table on disk 由于临时结果集大于t m p_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。 Creating t m p table 正在创建临时表以存放部分查询结果。

基于MySQL数据库性能优化的实验报告

广州中医药大学医学信息工程学院 实验报告 课程名称：网络数据库编程 专业班级：计算机科学与技术( 2012 )级 学生姓名：张鹏燕76 薛丽梅80 杨晓珠18 翁浩彬07 实验名称：数据库性能优化 实验成绩： 课程类别：□限选 公选□其它□ 数据库系统性能优化

（基于MySQL数据库，采用一定的查询优化方案，用MySQL的内部数据说明优化前与优化后CPU的情况） 一、实验背景 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。 小组通过不少的科研文档中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。 通过调查得出许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。 本实验以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 二、实验优化方案 DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽

【黑马程序员】MySQL的性能调优一

【黑马程序员】MySQL的性能调优一 什么是MySQL，怎么安装，怎么使用，我这里不做说明了。 一、MySQL 与其他数据库的简单比较 1.1性能比较 性能方面，一直是MySQL 引以为自豪的一个特点。在权威的第三方评测机构多次测试较量各种数据库TPCC 值的过程中，MySQL 一直都有非常优异的表现，而且在其他所有商用的通用数据库管理系统中，仅仅只有Oracle 数据库能够与其一较高下。至于各种数据库详细的性能数据，我这里就不便记录，大家完全可以通过网上第三方评测机构公布的数据了解具体细节信息。 MySQL 一直以来奉行一个原则，那就是在保证足够的稳定性的前提下，尽可能的提高自身的处理能力。也就是说，在性能和功能方面，MySQL 第一考虑的要素主要还是性能，MySQL希望自己是一个在满足客户99%的功能需求的前提下，花掉剩下的大部分精力来性能努力，而不是希望自己是成为一个比其他任何数据库的功能都要强大的数据库产品。 1.2可靠性 关于可靠性的比较，并没有太多详细的评测比较数据，但是从目前业界的交流中可以了解到，几大商业厂商的数据库的可靠性肯定是没有太多值得怀疑的。但是做为开源数据库管理系统的代表，MySQL 也有非常优异的表现，而并不是像有些人心中所怀疑的那样，因为不是商业厂商所提供，就会不够稳定不够健壮。从当前最火的Facebook 这样大型的网站都是使用MySQL 数据库，就可以看出，MySQL 在稳定可靠性方面，并不会

比我们的商业厂商的产品有太多逊色。而且排在全球前10 位的大型网站里面，大部分都有部分业务是运行在MySQL数据库环境上，如Yahoo，Google 等。 总的来说，MySQL 数据库在发展过程中一直有自己的三个原则：简单、高效、可靠。从上面的简单比较中，我们也可以看出，在MySQL 自己的所有三个原则上面，没有哪一项是做得不好的。而且，虽然功能并不是MySQL 自身所追求的三个原则之一，但是考虑到当前用户量的急剧增长，用户需求越来越越多样化，MySQL 也不得不在功能方面做出大量的努力，来不断满足客户的新需求。比如最近版本中出现的Eent Scheduler （类似于Oracle 的Job 功能），Partition 功能，自主研发的Maria 存储引擎在功能方面的扩展，Falcon 存储引擎对事务的支持等等，都证明了MySQL 在功能方面也开始了不懈的努力。 任何一种产品，都不可能是完美的，也不可能适用于所有用户。我们只有衡量了每一种产品的各种特性之后，从中选择出一种最适合于自身的产品。 二、MySQL 的主要适用场景 据说目前MySQL 用户已经达千万级别了，其中不乏企业级用户。可以说是目前最为流行的开源数据库管理系统软件了。任何产品都不可能是万能的，也不可能适用于所有的应用场景。 那么MySQL 到底在什么场景下适用什么场景下不适用呢？ 1、Web 网站系统 Web 站点，是MySQL 最大的客户群，也是MySQL 发展史上最为重要的支撑力量，这一点在最开始的MySQL Server 简介部分就已经说明过。 MySQL 之所以能成为Web 站点开发者们最青睐的数据库管理系统，是因为

MySQL数据库性能(SQL)优化方案

MySQL数据库性能（SQL）优化方案本文探讨了提高MySQL 数据库性能的思路，并从8个方面给出了具体的解决方法。 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NOT NULL，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、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

mysqlsql百万级数据库优化方案

mysql sql 百万级数据库优化方案 2010-04-25 编辑:kp12345 我要投递文章稿1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引。 2.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 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。 4.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 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.下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like '%abc%' 若要提高效率，可以考虑全文检索。 7.如果在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 num=@num 可以改为强制查询使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num 8.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 id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*2 9.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'