MYSQL千万级数据量的优化方法积累

浏览数：88 / 时间：2015年06月12日

1、分库分表

很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：

<?php

for($i=0;$i< 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members<br>";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid0={$i}<br>";

}

2、不停机修改mysql表结构

同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：

先创建一个临时表：

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了

接着重命名将新表替换上去：

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候操作是一个技巧。经过这个操作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多

另外还讲到了mysql中float字段类型的时候出现的诡异现象，就是在pma中看到的数字根本不能作为条件来查询

3、常用SQL语句优化：

1. 数据库(表)设计合理

我们的表设计要符合3NF 3范式(规范的模式) , 有时我们需要适当的逆范式

2. sql语句的优化(索引，常用小技巧.)

3. 数据的配置(缓存设大)

4. 适当硬件配置和操作系统 (读写分离.)

数据的3NF

1NF :就是具有原子性，不可分割.(只要使用的是关系性数据库，就自动符合)

2NF: 在满足1NF 的基础上，我们考虑是否满足2NF: 只要表的记录满足唯一性,也是说,你的同一张表，不可能出现完全相同的记录, 一般说我们在表中设计一个主键即可.

3NF: 在满足2NF 的基础上，我们考虑是否满足3NF：即我们的字段信息可以通过关联的关系，派生即可.(通常我们通过外键来处理)

逆范式: 为什么需呀逆范式:

(相册的功能对应数据库的设计)

适当的逆范式.

sql语句的优化

sql语句有几类

ddl (数据定义语言) [create alter drop]

dml(数据操作语言)[insert delete upate ]

select

dtl(数据事务语句) [commit rollback savepoint]

dcl(数据控制语句) [grant revoke]

show status命令

该命令可以显示你的mysql数据库的当前状态.我们主要关心的是 “com”开头的指令

show status like ‘Com%’ <=> show session status like ‘Com%’ //显示当前控制台的情况

show global status like ‘Com%’ ; //显示数据库从启动到查询的次数

显示连接数据库次数

show status like ‘Connections‘;

这里我们优化的重点是在慢查询. (在默认情况下是10 ) mysql5.5.19

显示查看慢查询的情况

show variables like ‘long_query_time’

为了教学，我们搞一个海量表(mysql存储过程)

目的，就是看看怎样处理，在海量表中，查询的速度很快!

select * from emp where empno=123456;

需求：如何在一个项目中，找到慢查询的select , mysql数据库支持把慢查询语句，记录到日志中，程序员分析. (但是注意，默认情况下不启动.)

步骤:

1. 要这样启动mysql

进入到 mysql安装目录

2. 启动 xx>bin\mysqld.exe –slow-query-log 这点注意

测试 ,比如我们把

select * from emp where empno=34678 ；

用了1.5秒，我现在优化.

快速体验: 在emp表的 empno建立索引.

alter table emp add primary key(empno);

//删除主键索引

alter table emp drop primary key

然后，再查速度变快.

l 索引的原理

介绍一款非常重要工具explain, 这个分析工具可以对 sql语句进行分析,可以预测你的sql执行的效率.

他的基本用法是:

explain sql语句\G

//根据返回的信息，我们可知,该sql语句是否使用索引，从多少记录中取出,可以看到排序的方式.

l 在什么列上添加索引比较合适

① 在经常查询的列上加索引.

② 列的数据，内容就只有少数几个值,不太适合加索引.

③ 内容频繁变化，不合适加索引

l 索引的种类

① 主键索引 (把某列设为主键，则就是主键索引)

② 唯一索引(unique) （即该列具有唯一性，同时又是索引）

③ index （普通索引）

④ 全文索引(FULLTEXT)

select * from article where content like ‘%李连杰%’;

hello, i am a boy

l 你好，我是一个男孩 =>中文 sphinx

⑤ 复合索引(多列和在一起)

create index myind on 表名 (列1,列2);

l 如何创建索引

如果创建unique / 普通/fulltext 索引

1. create [unique|FULLTEXT] index 索引名 on 表名 (列名...)

2. alter table 表名 add index 索引名 (列名...)

//如果要添加主键索引

alter table 表名 add primary key (列...)

删除索引

1. drop index 索引名 on 表名

2. alter table 表名 drop index index_name;

3. alter table 表名 drop primary key

显示索引

show index(es) from 表名

show keys from 表名

desc 表名

如何查询某表的索引

show indexes from 表名

l 使用索引的注意事项

查询要使用索引最重要的条件是查询条件中需要使用索引。

下列几种情况下有可能使用到索引：
1，对于创建的多列索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
2，对于使用like的查询，查询如果是 ‘?a’ 不会使用到索引 aaa%’ 会使用到索引。

下列的表将不使用索引：
1，如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用。
2，对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。
3，like查询是以%开头
4，如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来。否则不使用索引。
5，如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

l 如何检测你的索引是否有效

结论: Handler_read_key 越大越少

Handler_read_rnd_next 越小越好

fdisk

find

l MyISAM 和 Innodb区别是什么