来源:https://segmentfault.com/a/1190000006158186
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化:
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:
字段
索引
索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
字符字段只建前缀索引
字符字段最好不要做主键
不用外键,由程序保证约束
尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引
查询SQL
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算:SELECT id WHERE age 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
不用SELECT *
OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器,在应用程序实现
避免%**式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比
尽量避免在WHERE子句中使用!=或 |