MySQL數據庫的性能分析

本篇內容主要講解“MySQL數據庫的性能分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“MySQL數據庫的性能分析”吧!

　　1. MySQL性能優化簡介
　　在Web應用程序體系架構中，數據持久層（通常是一個關系數據庫）是關鍵的核心部分，它對系統的性能有非常重要的影響。MySQL是目前使用最 多的開源數據庫，但是MySQL數據庫的默認設置性能非常的差，僅僅是一個玩具數據庫。因此在產品中使用MySQL數據庫必須進行必要的優化。
　　優化是一個復雜的任務，本文描述MySQL相關的數據庫設計和查詢優化，服務器端優化，存儲引擎優化。
　　2. 數據庫設計和查詢優化
　　在MySQL性能優化中，首先要考慮的就是Database Schema設計，這一點是非常重要的。一個糟糕的Schema設計即使在性能調優的MySQL Server上運行，也會表現出很差的性能；和Schema相似，查詢語句的設計也會影響MySQL的性能，應該避免寫出低效的SQL查詢。這一節將詳細 討論這兩方面的優化。
　　2.1 Schema Design
　　Schema的優化取決于將要運行什么樣的query,不同的query會有不同的Schema優化方案。2.2節將介紹Query Design的優化。Schema設計同樣受到預期數據集大小的影響。Schema設計時主要考慮：標準化，數據類型，索引。
　　2.1.1 標準化
　　標準化是在數據庫中組織數據的過程。其中包括，根據設計規則創建表并在這些表間建立關系；通過取消冗余度與不一致相關性，該設計規則可以同時保 護數據并提高數據的靈活性。通常數據庫標準化是讓數據庫設計符合某一級別的范式，通常滿足第三范式即可。也有第四范式（也稱為 Boyce Codd范式，BCNF））與第五范式存在，但是在實際設計中很少考慮。忽視這些規則可能使得數據庫的設計不太完美，但這不應影響功能。
　　標準化的特點：
　　1） 所有的"對象"都在它自己的table中，沒有冗余。
　　2） 數據庫通常由E-R圖生成。
　　3） 簡潔，更新屬性通常只需要更新很少的記錄。
　　4） Join操作比較耗時。
　　5） Select,sort優化措施比較少。
　　6） 適用于OLTP應用。
　　非標準化的特點：
　　1） 在一張表中存儲很多數據，數據冗余。
　　2） 更新數據開銷很大，更新一個屬性可能會更新很多表，很多記錄。
　　3） 在刪除數據是有可能丟失數據。
　　4） Select,order有很多優化的選擇。
　　5） 適用于DSS應用。
　　標準化和非標準化都有各自的優缺點，通常在一個數據庫設計中可以混合使用，一部分表格標準化，一部分表格保留一些冗余數據：
　　1） 對OLTP使用標準化，對DSS使用非標準化
　　2） 使用物化視圖。MySQL不直接支持該數據庫特性，但是可以用MyISAM表代替。
　　3） 冗余一些數據在表格中，例如將ref_id和name存在同一張表中。但是要注意更新問題。
　　4） 對于一些簡單的對象，直接使用value作為建。例如IP address等
　　5） Reference by PRIMARY/UNIQUE KEY.MySQL可以優化這種操作，例如：
　　java 代碼
　　select city_name from city,state where state_id=state.id and state.code='CA'" converted to "select city_name from city where state_id=12
　　2.1.2 數據類型
　　最基本的優化之一就是使表在磁盤上占據的空間盡可能小。這能帶來性能非常大的提升，因為數據小，磁盤讀入較快，并且在查詢過程中表內容被處理所占用的內存更少。同時，在更小的列上建索引，索引也會占用更少的資源。
　　可以使用下面的技術可以使表的性能更好并且使存儲空間最小：
　　1） 使用正確合適的類型，不要將數字存儲為字符串。
　　2） 盡可能地使用最有效（最小）的數據類型。MySQL有很多節省磁盤空間和內存的專業化類型。
　　3） 盡可能使用較小的整數類型使表更小。例如，MEDIUMINT經常比INT好一些，因為MEDIUMINT列使用的空間要少25%.
　　4） 如果可能，聲明列為NOT NULL.它使任何事情更快而且每列可以節省一位。注意如果在應用程序中確實需要NULL,應該毫無疑問使用它，只是避免 默認地在所有列上有它。
　　5） 對于MyISAM表，如果沒有任何變長列（VARCHAR、TEXT或BLOB列），使用固定尺寸的記錄格式。這比較快但是不幸地可能會浪費一些空間。即 使你已經用CREATE選項讓VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed,也可以提示想使用固定長度的行。
　　6） 使用sample character set,例如latin1.盡量少使用utf-8,因為utf-8占用的空間是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用 latin1,例如mail,url等。
　　2.1.3 索引
　　所有MySQL列類型可以被索引。對相關列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途徑。使用索引應該注意以下幾點：
　　1） MySQL只會使用前綴，例如key（a, b） …where b=5 將使用不到索引。
　　2） 要選擇性的使用索引。在變化很少的列上使用索引并不是很好，例如性別列。
　　3） 在Unique列上定義Unique index.
　　4） 避免建立使用不到的索引。
　　5） 在Btree index中（InnoDB使用Btree），可以在需要排序的列上建立索引。
　　6） 避免重復的索引。
　　7） 避免在已有索引的前綴上建立索引。例如：如果存在index（a,b）則去掉index（a）。
　　8） 控制單個索引的長度。使用key（name（8））在數據的前面幾個字符建立索引。
　　9） 越是短的鍵值越好，最好使用integer.
　　10） 在查詢中要使用到索引（使用explain查看），可以減少讀磁盤的次數，加速讀取數據。
　　11） 相近的鍵值比隨機好。Auto_increment就比uuid好。
　　12） Optimize table可以壓縮和排序index,注意不要頻繁運行。
　　13） Analyze table可以更新數據。
　　2.2 Designing queries
　　查詢語句的優化是一個Case by case的問題，不同的sql有不同的優化方案，在這里我只列出一些通用的技巧。
　　1） 在有index的情況下，盡量保證查詢使用了正確的index.可以使用EXPLAIN select …查看結果，分析查詢。
　　2） 查詢時使用匹配的類型。例如select * from a where id=5, 如果這里id是字符類型，同時有index,這條查詢則使用不到index,會做全表掃描，速度會很慢。正確的應該是 … where id="5" ,加上引號表明類型是字符。
　　3） 使用--log-slow-queries –long-query-time=2查看查詢比較慢的語句。然后使用explain分析查詢，做出優化。
　　3. 服務器端優化
　　3.1 MySQL安裝
　　MySQL有很多發行版本，最好使用MySQL AB發布的二進制版本。也可以下載源代碼進行編譯安裝，但是編譯器和類庫的一些bug可能會使編譯完成的MySQL存在潛在的問題。

到此，相信大家對“MySQL數據庫的性能分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！