Mysql高性能优化规范建议

Posted 2023-03-05 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。