MySQL经常使用技巧

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发布时间：2023-02-13

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数据库优化与查询性能提升

作为一名数据库优化工程师，数据库的设计与优化是日常工作的重要组成部分。以下是一些实用的数据库设计建议与查询优化技巧，希望能帮助你提升数据库性能。

一、数据库表设计建议

表的基本结构

每一个表都应包含一个唯一的id字段，建议设置为UNSIGNED类型。例如，使用INT(9) UNSIGNED NOT NULL。这是因为UNSIGNED类型可以存储更大的值（理论上可达9,223,372,036,854,775,807），这对于存储大量数据非常有用。

使用PROCEDURE ANALYZE进行优化

在表使用一段时间后，可以通过PROCEDURE ANALYZE工具分析表结构和查询性能，获取优化建议。例如，可以运行以下命令：

PROCEDURE ANALYZE (100, 1000);

这会分析前1000条查询的执行情况，帮助你发现性能瓶颈。

避免使用NULL字段

尽量使用NOT NULL字段，因为NULL值会占用额外的存储空间。只有在确实需要存储缺失值时，才选择使用NULL类型。

存储IP地址的方式

将IP地址存储为UNSIGNED INT类型，使用INET_ATON()函数将IP地址转换为整型数值。使用INET_NTOA()函数可以将其还原为IP地址格式。这种方法不仅节省存储空间，还能提高查询速度。

固定长度字段与字段长度优化

尽量使用固定长度的字段，因为这可以节省存储空间。同时，字段长度应尽可能短，但需确保能够满足业务需求，以优化查询速度。

字符串字段的处理

由于MySQL默认不区分大小写，若字符串字段作为主键，建议将其设置为BIN类型。例如：

CREATE TABLE T (    A VARCHAR(10) BINARY);

这样可以确保主键字段的唯一性和一致性。

二、索引优化建议

创建索引

对于常常查询的字段，建议创建索引。例如，针对经常用于JOIN操作的字段，创建索引可以显著提升查询速度。

字段类型转换为整数

如果某个字段经常作为主键或在WHERE子句中查询，建议将其转换为整数类型。例如，使用INT存储机型ID，可以加快查询速度。以下是一个示例：

CREATE TABLE device (    id INT PRIMARY KEY,    type INT NOT NULL UNIQUE INDEX type_idx);

如果经常查询不同机型的日活量，可以将机型ID存储为整数，以加快查询速度。

三、查询优化技巧

检查索引使用情况

使用EXPLAIN工具分析查询执行计划，检查是否充分利用了索引。例如，可以运行以下命令：

EXPLAIN query;

这样可以帮助你了解查询是如何执行的，并发现是否有索引被遗漏。

避免使用NOW()和RAND()函数

NOW()和RAND()函数会生成服务器当前时间或随机数，这些函数会导致索引无法使用，影响查询性能。

使用LIMIT限制返回结果

如果只需要获取部分数据，可以使用LIMIT限制查询结果的数量。例如：

SELECT * FROM table LIMIT 1;

这样可以减少I/O操作的开销，提高查询速度。

建立字段索引

对于经常作为搜索条件的字段，建议建立索引。例如，对于以下查询：

SELECT * FROM table WHERE name LIKE '%example%';

建议对name字段创建索引。

JOIN操作的优化

在JOIN操作中，确保连接字段的数据类型一致，并为字段建立索引。例如：

SELECT a.*, b.* FROM table_a aJOIN table_b b ON a.id = b.idWHERE a.created_at >= '2023-01-01';

如果id字段在两个表中都有索引，可以进一步提升查询速度。

避免使用ORDER BY RAND()

ORDER BY RAND()会在查询前对表中的每一行记录运行RAND()函数，这会显著增加查询时间。建议直接选择需要的数据。

避免使用SELECT *

使用SELECT *会导致更多数据被读取，影响I/O性能。建议只选择需要的字段。例如：

SELECT id, name FROM table WHERE status = 'active';

四、数据库使用技巧

分片处理

对于含有大量数据的DELETE或INSERT操作，建议分片处理。例如：

DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-10-01' LIMIT 10000;

这样可以减少单次操作对数据库的影响。

定期备份和恢复

定期备份数据库数据，避免数据丢失。可以使用mysqldump工具将数据导出到文件中。例如：

mysqldump -uusername -ppassword -h生产环境节点 数据库 数据表 --where "查询语句" --skip-lock-tables  --default-character-set=utf8 --no-create-info --quick > 数据表.sql

导出后的文件可以用于测试环境或恢复数据。

数据同步与测试环境

大公司通常有生产环境和测试环境。在测试环境中，数据同步需要手动处理。可以通过mysqldump导出近期数据到测试环境中。例如：

mysql -u测试用户 -p测试password -h测试节点 数据库名 < Page_Stats.sql

五、存储优化案例

假设线上数据库仅记录每个广告主最新的出价信息，而我们需要观察广告主的历史出价记录。每分钟记录全部广告主的出价信息会导致数据量爆炸。为了优化存储，可以采取以下策略：

记录最新出价信息

只记录广告主在过去24小时内最新的出价信息。这样可以将存储空间从每分钟100万条数据减少到每小时100万条数据。

删除重复数据

如果广告主的出价信息没有变化，可以直接过滤重复数据，减少存储空间。

数据库表结构优化

设计如下表结构：

CREATE TABLE coupon_bid_realtime (    coupon VARCHAR(50) PRIMARY KEY,    bid INT NOT NULL,    record_time DATETIME NOT NULL,    UNIQUE KEY coupon_record_time (coupon, record_time));

这样可以确保每个广告主的最新出价信息被记录下来。

六、查询案例

1. 查询全部广告主的近期出价信息

以下查询可以获取广告主近期的出价信息：

SELECT A.coupon, A.bid, A.record_time FROM coupon_bid_realtime AS AJOIN (    SELECT coupon, MAX(record_time) AS record_time FROM coupon_bid_realtime GROUP BY coupon) AS B ON A.coupon = B.coupon AND A.record_time = B.record_time;

2. 过滤没有变化的数据

根据上述查询结果，过滤广告主的出价信息，排除那些没有变更出价信息的记录：

SELECT * FROM (    SELECT coupon, record_time, bid FROM query_result) AS C WHERE C.bid = (    SELECT bid FROM query_result    WHERE DENSE_RANK(record_time) = 1);