Mysql高性能优化规范建议

Posted 测试萌萌

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mysql高性能优化规范建议相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据库SQL开发规范

1、建议使用预编译语句进行数据库操作

预编译语句可以重复使用这些计划,减少SQL编译所需要的时间,还可以解决动态SQL所带来的SQL注入的问题;

只传参数,比传递SQL语句更高效;

相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。

2、避免数据类型的隐式转换

隐式转换会导致索引失效,如:  select name,phone from customer where id = '111';。

3、充分利用表上已经存在的索引

  • 避免使用双%号的查询条件

如a like '%123%',(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)。

  • 一个SQL只能利用到复合索引中的一列进行范围查询

如有a、b、c列的联合索引,在查询条件中有a列的范围查询,则在b、c列上的索引将不会被用到,在定义联合索引时,如果a列要用到范围查找的话,就要把a列放到联合索引的右侧。

  • 使用left join 或not exists来优化not in操作

因为not in 也通常会使用索引失效。

4、数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑

5、程序连接不同的数据库使用不同的账号,进制跨库查询

为数据库迁移和分库分表留出余地;

降低业务耦合度;

避免权限过大而产生的安全风险。

6、禁止使用SELECT * 必须使用SELECT <字段列表> 查询

原因:

消耗更多的CPU和IO以网络带宽资源;

无法使用覆盖索引;

可减少表结构变更带来的影响。

7、禁止使用不含字段列表的INSERT语句

如:insert into values ('a','b','c');,应使用 insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');。

8、避免使用子查询,可以把子查询优化为join操作

通常子查询在in子句中,且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的原因:

子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响;

特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大;

由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。

9、避免使用JOIN关联太多的表

对于mysql来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由join_buffer_size参数进行设置;

在Mysql中,对于同一个SQL多关联(join)一个表,就会多分配一个关联缓存,如果在一个SQL中关联的表越多,所占用的内存也就越大;

如果程序中大量的使用了多表关联的操作,同时join_buffer_size设置的也不合理的情况下,就容易造成服务器内存溢出的情况,就会影响到服务器数据库性能的稳定性;

同时对于关联操作来说,会产生临时表操作,影响查询效率,Mysql最多允许关联61个表,建议不超过5个。

10、减少同数据库的交互次数

数据库更适合处理批量操作,合并多个相同的操作到一起,可以提高处理效率。

11、对应同一列进行or判断时,使用in代替or

in 的值不要超过500个;

in 操作可以更有效的利用索引,or大多数情况下很少能利用到索引。

12、禁止使用order by rand() 进行随机排序

会把表中所有符合条件的数据装载到内存中,然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序,并且可能会对每一行都生成一个随机值,如果满足条件的数据集非常大,就会消耗大量的CPU和IO及内存资源,推荐在程序中获取一个随机值,然后从数据库中获取数据的方式。

13、WHERE从句中禁止对列进行函数转换和计算

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引。

不推荐:where date(create_time)='20190101'

推荐:where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14、在明显不会有重复值时使用UNION ALL 而不是UNION

UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作

UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作

15、拆分复杂的大SQL为多个小SQL

大SQL:逻辑上比较复杂,需要占用大量CPU进行计算的SQL;

MySQL:一个SQL只能使用一个CPU进行计算;

SQL拆分后可以通过并行执行来提高处理效率。

数据库操作行为规范

超100万行的批量写(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次进行操作。

1、大批量操作可能会造成严重的主从延迟

主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况。

2、binlog日志为row格式时会产生大量的日志

大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因。

3、避免产生大事务操作

大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响;特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

  • 避免大表修改产生的主从延迟

  • 避免在对表字段进行修改时进行锁表

对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。

pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉,把原来一个DDL操作,分解成多个小的批次进行。

禁止为程序使用的账号赋予super权限

当达到最大连接数限制时,还运行1个有super权限的用户连接,super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

对于程序连接数据库账号

遵循权限最小原则

程序使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库;

程序使用的账号原则上不准有drop权限。

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