MySQL數據庫性能優化的示例分析

小編給大家分享一下MySQL數據庫性能優化的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

為什么做優化？？

因為數據量太多了，項目部署上線再到用戶使用，每天數據增長幾十萬條，給服務器帶來非常大的負擔，互聯網一直追求高性能，可是隨著業務規模變大，用戶數量變多，服務器的性能越來越差，因此我們不得不對數據庫有更高要求。

從哪些方面入手？？

第一，是查詢的速度，我們期望數據量到達TB級別仍然能夠實現百萬級別查詢速度。

第二、是并發量，我們對它的要求能夠同時處理幾千甚至上萬的并發訪問，還要配合Redis、MQ等。  

第三，高可用，隨著業務規模不斷變大，我們要隨時準備對服務器進行擴展，可能由原來幾十臺服務器擴展到上百臺甚至上千臺服務器，所以我們要搭載MySQL集群。

第四，事務的安全性，當業務出現高并發訪問，怎么保證讀寫一致性？？？保證事務的安全性？？？  參考多線程的思路。。 

解決方案是什么？？？

第一個思考的是應該用什么樣的存儲引擎，因為存儲引擎決定著它的性能，好比你是用汽車、飛機還是坦克， 每個引擎都有它特殊的作用。 業務上常用的是兩種，INNODB和MYISAM。

 要怎樣選擇？？？

當我們對業務沒有過多的讀寫要求，以查詢為主，使用MyISAM，當我們對事務完整性要求較高，并發要求高，增刪頻繁，經常進行讀寫操作，使用INNODB更好。

第二個我們要給加快查詢速度， 所以要給表特殊字段添加索引，索引的原理是改變數據的存儲結構，這里分為兩種：第一是BTree，第二是B+Tree。 我們業務上一般使用的是B+Tree，BTree有一個特點，是根節點和葉子節點都會存放數據，這會造成比如查詢最底層葉子節點，會一層一層讀根節點的數據，會增加磁盤I/O次數，無形當中又會增加數據庫的壓力。 所以要用B+Tree

第三實現高可用方案， 這里我們會為數據庫服務搭載主從結構集群，緩解讀和寫的壓力 

第四是安全問題，這里可以參考線程的安全問題，比如怎么解決高并發訪問？？如何能保證事務的完整性？？  像RocketMQ也涉及事務消息，  如何避免這類問題， 我們可以上鎖。 以下是鎖的分類。

SQL優化

1、查詢盡量避免全表掃描，首先考慮在where、order by字段上添加索引

2、避免在where字段上使用NULL值，所以在設計表時盡量使用NOT NULL約束，有些數據會默認為NULL，可以設置默認值為0或者-1

3、避免在where子句中使用!=或<>操作符，Mysql只對<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE使用索引

4、避免在where中使用OR來連接條件，否則可能導致引擎放棄索引來執行全表掃描，可以使用UNION進行合并查詢

      select id from t where num = 30 union select id from t where num = 40;

5、盡量避免在where子句中進行函數或者表達式操作

6、最好不要使用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

7、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)如果是連續的值建議使用between and，select id from t where between 1 and 3；

8、select id from t where col like %a%;模糊查詢左側有%會導致全表檢索，如果需要全文檢索可以使用全文搜索引擎比如es，slor

9、limit offset rows關于分頁查詢，盡量保證不要出現大的offset，比如limit 10000,10相當于對已查詢出來的行數棄掉前10000行后再取10行，完全可以加一些條件過濾一下（完成篩選），而不應該使用limit跳過已查詢到的數據。這是一個==offset做無用功==的問題。對應實際工程中，要避免出現大頁碼的情況，盡量引導用戶做條件過濾

以上是“MySQL數據庫性能優化的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！