总的来说: 1, 数据库设计和表创建时就要考虑性能
2,sql 的编写需要注意优化
3, 分区, 分表, 分库
设计表的时候:
1, 字段避免 null 值出现, null 值很难查询优化且占用额外的索引空间, 推荐默认数字 0 代替 null.
2, 尽量使用 INT 而非 BIGINT, 如果非负则加上 UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍), 当然能使用 TINYINT,SMALLINT,MEDIUM_INT 更好.
3, 使用枚举或整数代替字符串类型
4, 尽量使用 TIMESTAMP 而非 DATETIME
5, 单表不要有太多字段, 建议在 20 以内
6, 用整型来存 IP
索引:
1, 索引并不是越多越好, 要根据查询有针对性的创建, 考虑在 WHERE 和 ORDER BY 命令上涉及的列建立索引, 可根据 EXPLAIN 来查看是否用了索引还是全表扫描
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
3, 值分布很稀少的字段不适合建索引, 例如 "性别" 这种只有两三个值的字段
4, 字符字段只建前缀索引
5, 字符字段最好不要做主键
6, 不用外键, 由程序保证约束
7, 尽量不用 UNIQUE, 由程序保证约束
8, 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致, 同时删除不必要的单列索引
总结: 使用合适的数据类型, 选择合适的索引
sql 的编写需要注意优化:
使用 limit 对查询结果的记录进行限定
避免 select *, 将需要查找的字段列出来
使用连接 (join) 来代替子查询
拆分大的 delete 或 insert 语句
可通过开启慢查询日志来找出较慢的 SQL
不做列运算: SELECT id WHERE age + 1 = 10, 任何对列的操作都将导致表扫描, 它包括数据库教程函数, 计算表达式等等, 查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql 语句尽可能简单: 一条 sql 只能在一个 CPU 运算; 大语句拆小语句, 减少锁时间; 一条大 sql 可以堵死整个库
OR 改写成 IN:OR 的效率是 n 级别, IN 的效率是 log(n)级别, in 的个数建议控制在 200 以内
不用函数和触发器, 在应用程序实现
避免 %xxx 式查询
少用 JOIN
使用同类型进行比较, 比如用'123'和'123'比, 123 和 123 比
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
对于连续数值, 使用 BETWEEN 不用 IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
列表数据不要拿全表, 要使用 LIMIT 来分页, 每页数量也不要太大
引擎:
MyISAM
不支持行锁, 读取时对需要读到的所有表加锁, 写入时则对表加排它锁
不支持事务
不支持外键
不支持崩溃后的安全恢复
在表有读取查询的同时, 支持往表中插入新纪录
支持 BLOB 和 TEXT 的前 500 个字符索引, 支持全文索引
支持延迟更新索引, 极大提升写入性能
对于不会进行修改的表, 支持压缩表, 极大减少磁盘空间占用
InnoDB
支持行锁, 采用 MVCC 来支持高并发
支持事务
支持外键
支持崩溃后的安全恢复
不支持全文索引
总体来讲, MyISAM 适合 SELECT 密集型的表, 而 InnoDB 适合 INSERT 和 UPDATE 密集型的表
分区, 分表, 分库(读写分离)
来源: https://www.cnblogs.com/sirb/p/10658092.html