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本文主要給大家介紹實踐中應該如何優化MySQL，其所涉及的東西，從理論知識來獲悉，有很多書籍、文獻可供大家參考，從現實意義來講，億速云累計多年的實踐經驗可分享給大家。
實踐中，MySQL的優化主要涉及SQL語句及索引的優化、數據表結構的優化、系統配置的優化和硬件的優化四個方面，如下圖所示：
SQL語句的優化主要包括三個問題，即如何發現有問題的SQL、如何分析SQL的執行計劃以及如何優化SQL，下面將逐一解釋。
怎么發現有問題的SQL?（通過MySQL慢查詢日志對有效率問題的SQL進行監控）
MySQL的慢查詢日志是MySQL提供的一種日志記錄，它用來記錄在MySQL中響應時間超過閥值的語句，具體指運行時間超過long_query_time值的SQL，則會被記錄到慢查詢日志中。
long_query_time的默認值為10，意思是運行10s以上的語句。慢查詢日志的相關參數如下所示：
通過MySQL的慢查詢日志，我們可以查詢出執行的次數多占用的時間長的SQL、可以通過pt_query_disgest(一種mysql慢日志分析工具)分析Rows examine(MySQL執行器需要檢查的行數)項去找出IO大的SQL以及發現未命中索引的SQL，對于這些SQL，都是我們優化的對象。
通過explain查詢和分析SQL的執行計劃
使用 EXPLAIN 關鍵字可以知道MySQL是如何處理你的SQL語句的，以便分析查詢語句或是表結構的性能瓶頸。通過explain命令可以得到表的讀取順序、數據讀取操作的操作類型、哪些索引可以使用、哪些索引被實際使用、表之間的引用以及每張表有多少行被優化器查詢等問題。當擴展列extra出現Using filesort和Using temporay，則往往表示SQL需要優化了。
優化SQL語句
優化insert語句：一次插入多值；
應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描；
應盡量避免在 where 子句中對字段進行null值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描；
優化嵌套查詢：子查詢可以被更有效率的連接(Join)替代；
很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇。
建議在經常作查詢選擇的字段、經常作表連接的字段以及經常出現在order by、group by、distinct 后面的字段中建立索引。但必須注意以下幾種可能會引起索引失效的情形：
以“%(表示任意0個或多個字符)”開頭的LIKE語句，模糊匹配；
OR語句前后沒有同時使用索引；
數據類型出現隱式轉化（如varchar不加單引號的話可能會自動轉換為int型）；
對于多列索引，必須滿足最左匹配原則(eg,多列索引col1、col2和col3，則 索引生效的情形包括col1或col1，col2或col1，col2，col3)。
數據庫表結構的優化包括選擇合適數據類型、表的范式的優化、表的垂直拆分和表的水平拆分等手段。
使用較小的數據類型解決問題；
使用簡單的數據類型(mysql處理int要比varchar容易)；
盡可能的使用not null 定義字段；
盡量避免使用text類型，非用不可時最好考慮分表；
一般情況下，表的設計應該遵循三大范式。
把含有多個列的表拆分成多個表，解決表寬度問題，具體包括以下幾種拆分手段：
把不常用的字段單獨放在同一個表中；
把大字段獨立放入一個表中；
把經常使用的字段放在一起；
這樣做的好處是非常明顯的，具體包括：拆分后業務清晰，拆分規則明確、系統之間整合或擴展容易、數據維護簡單。
表的水平拆分用于解決數據表中數據過大的問題，水平拆分每一個表的結構都是完全一致的。一般地，將數據平分到N張表中的常用方法包括以下兩種：
對ID進行hash運算，如果要拆分成5個表，mod(id,5)取出0~4個值；
針對不同的hashID將數據存入不同的表中；
表的水平拆分會帶來一些問題和挑戰，包括跨分區表的數據查詢、統計及后臺報表的操作等問題，但也帶來了一些切實的好處：
表分割后可以降低在查詢時需要讀的數據和索引的頁數，同時也降低了索引的層數，提高查詢速度；
表中的數據本來就有獨立性，例如表中分別記錄各個地區的數據或不同時期的數據，特別是有些數據常用，而另外一些數據不常用。
需要把數據存放到多個數據庫中，提高系統的總體可用性(分庫，雞蛋不能放在同一個籃子里)。
操作系統配置的優化：增加TCP支持的隊列數
mysql配置文件優化：Innodb緩存池設置(innodb_buffer_pool_size，推薦總內存的75%)和緩存池的個數（innodb_buffer_pool_instances）
CPU：核心數多并且主頻高的 內存：增大內存 磁盤配置和選擇：磁盤性能
悲觀鎖與樂觀鎖是兩種常見的資源并發鎖設計思路，也是并發編程中一個非常基礎的概念。
悲觀鎖的特點是先獲取鎖，再進行業務操作，即“悲觀”的認為所有的操作均會導致并發安全問題，因此要先確保獲取鎖成功再進行業務操作。通常來講，在數據庫上的悲觀鎖需要數據庫本身提供支持，即通過常用的select … for update操作來實現悲觀鎖。當數據庫執行select … for update時會獲取被select中的數據行的行鎖，因此其他并發執行的select … for update如果試圖選中同一行則會發生排斥（需要等待行鎖被釋放），因此達到鎖的效果。select for update獲取的行鎖會在當前事務結束時自動釋放，因此必須在事務中使用。 這里需要特別注意的是，不同的數據庫對select… for update的實現和支持都是有所區別的，例如oracle支持select for update no wait，表示如果拿不到鎖立刻報錯，而不是等待，mysql就沒有no wait這個選項。另外，mysql還有個問題是: select… for update語句執行中所有掃描過的行都會被鎖上，這一點很容易造成問題。因此，如果在mysql中用悲觀鎖務必要確定使用了索引，而不是全表掃描。
樂觀鎖的特點先進行業務操作，只在最后實際更新數據時進行檢查數據是否被更新過，若未被更新過，則更新成功；否則，失敗重試。樂觀鎖在數據庫上的實現完全是邏輯的，不需要數據庫提供特殊的支持。一般的做法是在需要鎖的數據上增加一個版本號或者時間戳，然后按照如下方式實現：
SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM …;
//根據獲取的數據進行業務操作，得到new_data和new_version
UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_version
if (updated row > 0) {
// 樂觀鎖獲取成功，操作完成
} else {
// 樂觀鎖獲取失敗，回滾并重試
}樂觀鎖是否在事務中其實都是無所謂的，其底層機制是這樣：在數據庫內部update同一行的時候是不允許并發的，即數據庫每次執行一條update語句時會獲取被update行的寫鎖，直到這一行被成功更新后才釋放。因此在業務操作進行前獲取需要鎖的數據的當前版本號，然后實際更新數據時再次對比版本號確認與之前獲取的相同，并更新版本號，即可確認這其間沒有發生并發的修改。如果更新失敗，即可認為老版本的數據已經被并發修改掉而不存在了，此時認為獲取鎖失敗，需要回滾整個業務操作并可根據需要重試整個過程。
一般情況下，讀多寫少更適合用樂觀鎖，讀少寫多更適合用悲觀鎖。樂觀鎖在不發生取鎖失敗的情況下開銷比悲觀鎖小，但是一旦發生失敗回滾開銷則比較大，因此適合用在取鎖失敗概率比較小的場景，可以提升系統并發性能。
在MySQL 5.5之前，MyISAM是mysql的默認數據庫引擎，其由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method：有索引的順序訪問方法）所改良。雖然MyISAM性能極佳，但卻有一個顯著的缺點： 不支持事務處理。不過，MySQL也導入了另一種數據庫引擎InnoDB，以強化參考完整性與并發違規處理機制，后來就逐漸取代MyISAM。
InnoDB是MySQL的數據庫引擎之一，其由Innobase oy公司所開發，2006年五月由甲骨文公司并購。與傳統的ISAM、MyISAM相比，InnoDB的最大特色就是支持ACID兼容的事務功能，類似于PostgreSQL。目前InnoDB采用雙軌制授權，一是GPL授權，另一是專有軟件授權。具體地，MyISAM與InnoDB作為MySQL的兩大存儲引擎的差異主要包括：
存儲結構：每個MyISAM在磁盤上存儲成三個文件：第一個文件的名字以表的名字開始，擴展名指出文件類型。.frm文件存儲表定義，數據文件的擴展名為.MYD (MYData)，索引文件的擴展名是.MYI (MYIndex)。InnoDB所有的表都保存在同一個數據文件中（也可能是多個文件，或者是獨立的表空間文件），InnoDB表的大小只受限于操作系統文件的大小，一般為2GB。
存儲空間：MyISAM可被壓縮，占據的存儲空間較小，支持靜態表、動態表、壓縮表三種不同的存儲格式。InnoDB需要更多的內存和存儲，它會在主內存中建立其專用的緩沖池用于高速緩沖數據和索引。
可移植性、備份及恢復：MyISAM的數據是以文件的形式存儲，所以在跨平臺的數據轉移中會很方便，同時在備份和恢復時也可單獨針對某個表進行操作。InnoDB免費的方案可以是拷貝數據文件、備份 binlog，或者用 mysqldump，在數據量達到幾十G的時候就相對痛苦了。
事務支持：MyISAM強調的是性能，每次查詢具有原子性，其執行數度比InnoDB類型更快，但是不提供事務支持。InnoDB提供事務、外鍵等高級數據庫功能，具有事務提交、回滾和崩潰修復能力。
AUTO_INCREMENT：在MyISAM中，可以和其他字段一起建立聯合索引。引擎的自動增長列必須是索引，如果是組合索引，自動增長可以不是第一列，它可以根據前面幾列進行排序后遞增。InnoDB中必須包含只有該字段的索引，并且引擎的自動增長列必須是索引，如果是組合索引也必須是組合索引的第一列。
表鎖差異：MyISAM只支持表級鎖，用戶在操作MyISAM表時，select、update、delete和insert語句都會給表自動加鎖，如果加鎖以后的表滿足insert并發的情況下，可以在表的尾部插入新的數據。InnoDB支持事務和行級鎖。行鎖大幅度提高了多用戶并發操作的新能，但是InnoDB的行鎖，只是在WHERE的主鍵是有效的，非主鍵的WHERE都會鎖全表的。
全文索引：MyISAM支持 FULLTEXT類型的全文索引；InnoDB不支持FULLTEXT類型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。
表主鍵：MyISAM允許沒有任何索引和主鍵的表存在，索引都是保存行的地址。對于InnoDB，如果沒有設定主鍵或者非空唯一索引，就會自動生成一個6字節的主鍵(用戶不可見)，數據是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。
表的具體行數：MyISAM保存表的總行數，select count() from table;會直接取出出該值；而InnoDB沒有保存表的總行數，如果使用select count() from table；就會遍歷整個表，消耗相當大，但是在加了wehre條件后，myisam和innodb處理的方式都一樣。
CURD操作：在MyISAM中，如果執行大量的SELECT，MyISAM是更好的選擇。對于InnoDB，如果你的數據執行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考慮，應該使用InnoDB表。DELETE從性能上InnoDB更優，但DELETE FROM table時，InnoDB不會重新建立表，而是一行一行的刪除，在innodb上如果要清空保存有大量數據的表，最好使用truncate table這個命令。
外鍵：MyISAM不支持外鍵，而InnoDB支持外鍵。
通過上述的分析，基本上可以考慮使用InnoDB來替代MyISAM引擎了，原因是InnoDB自身很多良好的特點，比如事務支持、存儲過程、視圖、行級鎖、外鍵等等。尤其在并發很多的情況下，相信InnoDB的表現肯定要比MyISAM強很多。另外，必須需要注意的是，任何一種表都不是萬能的，合適的才是最好的，才能最大的發揮MySQL的性能優勢。如果是不復雜的、非關鍵的Web應用，還是可以繼續考慮MyISAM的，這個具體情況具體考慮。
MyISAM：不支持事務，不支持外鍵，表鎖；插入數據時鎖定整個表，查行數時無需整表掃描。主索引數據文件和索引文件分離；與主索引無區別；
InnoDB：支持事務，外鍵，行鎖，查表總行數時，全表掃描；主索引的數據文件本身就是索引文件；輔助索引記錄主鍵的值；
根據鎖的類型分，可以分為共享鎖，排他鎖，意向共享鎖和意向排他鎖。
根據鎖的粒度分，又可以分為行鎖，表鎖。
對于mysql而言，事務機制更多是靠底層的存儲引擎來實現，因此，mysql層面只有表鎖，而支持事務的innodb存 儲引擎則實現了行鎖(記錄鎖（在行相應的索引記錄上的鎖）)，gap鎖（是在索引記錄間歇上的鎖），next-key鎖（是記錄鎖和在此索引記錄之前的gap上的鎖的結合）。Mysql的記錄鎖實質是索引記錄的鎖，因為innodb是索引組織表；gap鎖是索引記錄間隙的鎖，這種鎖只在RR隔離級別下有效；next-key鎖是記錄鎖加上記錄之前gap鎖的組合。mysql通過gap鎖和next-key鎖實現RR隔離級別。
說明：對于更新操作(讀不上鎖)，只有走索引才可能上行鎖；否則會對聚簇索引的每一行上寫鎖，實際等同于對表上寫鎖。 若多個物理記錄對應同一個索引，若同時訪問，也會出現鎖沖突；
當表有多個索引時，不同事務可以用不同的索引鎖住不同的行，另外innodb會同時用行鎖對數據記錄(聚簇索引)加鎖。
MVCC(多版本并發控制)并發控制機制下，任何操作都不會阻塞讀操作，讀操作也不會阻塞任何操作，只因為讀不上鎖。 共享鎖：由讀表操作加上的鎖，加鎖后其他用戶只能獲取該表或行的共享鎖，不能獲取排它鎖，也就是說只能讀不能寫
排它鎖：由寫表操作加上的鎖，加鎖后其他用戶不能獲取該表或行的任何鎖，典型是mysql事務中的更新操作。
意向共享鎖（IS）：事務打算給數據行加行共享鎖，事務在給一個數據行加共享鎖前必須先取得該表的IS鎖。
意向排他鎖（IX）：事務打算給數據行加行排他鎖，事務在給一個數據行加排他鎖前必須先取得該表的IX鎖。
多數情況下，可以認為如果一個資源被鎖定，它總會在以后某個時間被釋放。而死鎖發生在當多個進程訪問同一數據庫時，其中每個進程擁有的鎖都是其他進程所需的，由此造成每個進程都無法繼續下去。簡單的說，進程A等待進程B釋放他的資源，B又等待A釋放他的資源，這樣就互相等待就形成死鎖。
雖然進程在運行過程中，可能發生死鎖，但死鎖的發生也必須具備一定的條件，死鎖的發生必須具備以下四個必要條件：
1）互斥條件：指進程對所分配到的資源進行排它性使用，即在一段時間內某資源只由一個進程占用。如果此時還有其它進程請求資源，則請求者只能等待，直至占有資源的進程用畢釋放。 2）請求和保持條件：指進程已經保持至少一個資源，但又提出了新的資源請求，而該資源已被其它進程占有，此時請求進程阻塞，但又對自己已獲得的其它資源保持不放。 3）不剝奪條件：指進程已獲得的資源，在未使用完之前，不能被剝奪，只能在使用完時由自己釋放。 4）環路等待條件：指在發生死鎖時，必然存在一個進程——資源的環形鏈，即進程集合{P0，P1，P2，???，Pn}中的P0正在等待一個P1占用的資源；P1正在等待P2占用的資源，……，Pn正在等待已被P0占用的資源。 下列方法有助于最大限度地降低死鎖：
按同一順序訪問對象。
避免事務中的用戶交互。
保持事務簡短并在一個批處理中。
使用低隔離級別。
使用綁定連接。
對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：select id from t where num is null可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：select id from t where num=0
應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則引擎將放棄使用索引而進行全表掃描。
應盡量避免在 where 子句中使用or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：select id from t where num=10 or num=20可以這樣查詢：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：select id from t where num in(1,2,3) 對于連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
避免使用通配符。下面的查詢也將導致全表掃描：select id from t where name like ‘李%’若要提高效率，可以考慮全文檢索。
如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：select id from t where num=@num可以改為強制查詢使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num
應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：select id from t where num/2=100應改為:select id from t where num=100*2
應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc開頭的id應改為:select id from t where name like ‘abc%’
不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：select col1,col2 into #t from t where 1=0 這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：create table #t(…)
很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：select num from a where num in(select num from b)用下面的語句替換：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了insert 及 update 的 效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲 順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。
盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
臨時表并不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對于一次性事件，最好使用導出表。
在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然后insert。
如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那么就應該考慮改寫。
使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。
與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句后向客戶端發送DONE_IN_PROC 消息。
盡量避免大事務操作，提高系統并發能力。
盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
看了以上介紹實踐中應該如何優化MySQL，希望能給大家在實際運用中帶來一定的幫助。本文由于篇幅有限，難免會有不足和需要補充的地方，大家可以繼續關注億速云行業資訊板塊，會定期給大家更新行業新聞和知識，如有需要更加專業的解答，可在官網聯系我們的24小時售前售后，隨時幫您解答問題的。
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