010_MySQL优化

2020-10-15   22 次阅读


1.1 基本概念

逻辑架构

image.png

  1. 第一层:客户端通过连接服务,将要执行的sql指令传输过来
  2. 第二层:服务器解析并优化sql,生成最终的执行计划并执行
  3. 第三层:存储引擎,负责数据的储存和提取
共享锁/独占锁
  1. 数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。
  2. 读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。
  3. 写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
乐观锁/悲观锁
  1. 乐观锁,通常用于数据竞争不激烈的场景,多读少写,通过版本号和时间戳实现。
  2. 悲观锁,通常用于数据竞争激烈的场景,每次操作都会锁定数据。
锁策略
  1. 表锁,锁定整张表,开销最小,但是会加剧锁竞争。
  2. 行锁,锁定行级别,开销最大,但是可以最大程度的支持并发。
  3. MySql的存储引擎的真实实现不是简单的行级锁,一般都是实现了多版本并发控制(MVCC)。MVCC是行级锁的变种,多数情况下避免了加锁操作,开销更低。MVCC是通过保存数据的某个时间点快照实现的。
事务隔离级别
事务

事务保证一组原子性的操作,要么全部成功,要么全部失败。一旦失败,回滚之前的所有操作。MySql采用自动提交,如果不是显式的开启一个事务,则每个查询都作为一个事务。

隔离级别

隔离级别控制了一个事务中的修改,哪些在事务内和事务间是可见的

  1. 未提交读(Read UnCommitted),事务中的修改,即使没提交对其他事务也是可见的。事务可能读取未提交的数据,造成脏读。
  2. 提交读(Read Committed),一个事务开始时,只能看见已提交的事务所做的修改。事务未提交之前,所做的修改对其他事务是不可见的。也叫不可重复读,同一个事务多次读取同样记录可能不同。
  3. 可重复读(RepeatTable Read),同一个事务中多次读取同样的记录结果时结果相同。
  4. 可串行化(Serializable),最高隔离级别,强制事务串行执行。
存储引擎
  1. InnoDB引擎,最重要,使用最广泛的存储引擎。被用来设计处理大量短期事务,具有高性能和自动崩溃恢复的特性。
  2. MyISAM引擎,不支持事务和行级锁,崩溃后无法安全恢复。

1.2 创建时的优化

Schema
  1. 尽量使用对应的数据类型。比如,不要用字符串类型保存时间,用整型保存IP。
  2. 选择更小的数据类型。能用TinyInt不用Int。
  3. 标识列(identifier column),建议使用整型,不推荐字符串类型,占用更多空间,而且计算速度比整型慢。
  4. 不推荐ORM系统自动生成的Schema,通常具有不注重数据类型,使用很大的VarChar类型,索引利用不合理等问题。
  5. 真实场景混用范式和反范式。冗余高查询效率高,插入更新效率低;冗余低插入更新效率高,查询效率低。
  6. 创建完全的独立的汇总表\缓存表,定时生成数据,用于用户耗时时间长的操作。对于精确度要求高的汇总操作,可以采用 历史结果+最新记录的结果 来达到快速查询的目的。
  7. 数据迁移,表升级的过程中可以使用影子表的方式,通过修改原表的表名,达到保存历史数据,同时不影响新表使用的目的。
索引

索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。

优势
  1. 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。
  2. 索引可以帮助服务器避免排序和临时表
  3. 索引可以将随机IO变为顺序IO
B-Tree索引

B-Tree 每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的遍历

  1. B-Tree索引适用于全键值,键值范围,键前缀查找,支持排序。
  2. 如果不是按照索引的最左列开始查询,则无法使用索引。
  3. 不能跳过索引中的列。如果使用第一列和第三列索引,则只能使用第一列索引。
  4. 如果查询中有个范围查询,则其右边的所有列都无法使用索引优化查询。
哈希索引

只有精确匹配索引的所有列,查询才有效。

  1. 存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,并保存指向每个数据行的指针。
  2. 无法用于排序
  3. 不支持部分匹配
  4. 只支持等值查询如=,IN(),不支持 < >
优化
  1. 注意每种索引的适用范围和适用限制。
  2. 索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数,则失效。
  3. 针对特别长的字符串,可以使用前缀索引,根据索引的选择性选择合适的前缀长度。
  4. 使用多列索引的时候,可以通过 AND 和 OR 语法连接。
  5. 重复索引没必要,如(A,B)和(A)重复。
  6. 索引在where条件查询和group by语法查询的时候特别有效。
  7. 将范围查询放在条件查询的最后,防止范围查询导致的右边索引失效的问题。
  8. 索引最好不要选择过长的字符串,而且索引列也不宜为null。

1.3 查询时优化

性能指标
  1. 响应时间 (服务时间,排队时间)
  2. 扫描的行
  3. 返回的行
优化
  1. 避免查询无关的列,如使用Select * 返回所有的列。
  2. 切分查询。将一个对服务器压力较大的任务,分解到一个较长的时间中,并分多次执行。如要删除一万条数据,可以分10次执行,每次执行完成后暂停一段时间,再继续执行。过程中可以释放服务器资源给其他任务。
  3. 分解关联查询。将多表关联查询的一次查询,分解成对单表的多次查询。可以减少锁竞争,查询本身的查询效率也比较高。因为MySql的连接和断开都是轻量级的操作,不会由于查询拆分为多次,造成效率问题。
  4. 注意count的操作只能统计不为null的列,所以统计总的行数使用count(*)。
  5. group by 按照标识列分组效率高,分组结果不宜出行分组列之外的列。
  6. 关联查询延迟关联,可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围,再关联。
  7. Limit分页优化。可以根据索引覆盖扫描,再根据索引列关联自身查询其他列。
    	SELECT id,NAME,age
    	From student s1 
    		INNER JOIN ( SELECT id FROM student ORDER BY age LIMIT 50,5 ) AS s2 ON s1.id = s2.id
    
  8. Union查询默认去重,如果不是业务必须,建议使用效率更高的Union All
  9. 条件中的字段类型和表结构类型不一致,mysql会自动加转换函数,导致索引作为函数中的参数失效。
  10. like查询前面部分未输入,以%开头无法命中索引。

2.4 explain分析

image.png

select_type
  1. simple(表示简单的select,没有union和子查询)
  2. primary(有子查询,最外面的select查询就是primary)
  3. union(union中的第二个或随后的select查询,不依赖外部查询结果)
  4. dependent union(union中的第二个或随后的select查询,依赖外部查询结果)
type
  1. system(表仅有一行(=系统表),这是const连接类型的一个特例)
  2. const(常量查询)
  3. ref(非唯一索引访问,只有普通索引)
  4. eq_ref(使用唯一索引或组件查询)
  5. all(全表查询)
  6. index(根据索引查询全表)
  7. range(范围查询)
possible_keys

表中可能帮助查询的索引

key

选择使用的索引

key_len

使用的索引长度

rows

扫描的行数,越大越不好

extra
  1. Only index(信息从索引中检索出,比扫描表快)
  2. where used(使用where限制)
  3. Using filesort (可能在内存或磁盘排序)
  4. Using temporary(对查询结果排序时使用临时表)

Q.E.D.

知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议