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詳解MySQL三項實用開發(fā)知識

數(shù)據(jù)庫 MySQL
本文介紹的三項MySQL實用開發(fā)知識,包括存儲引擎的選擇、索引的設(shè)計及使用、大批量插入時SQL語句的優(yōu)化等內(nèi)容。

其實項目應用的瓶頸還是在db端,在只有少量數(shù)據(jù)及極少并發(fā)的情況下,并不需要多少的技巧就可以得到我們想要的結(jié)果,但是當數(shù)據(jù)量達到一定量級的時候,程序的每一個細節(jié),數(shù)據(jù)庫的設(shè)計都會影響到系統(tǒng)的性能。這里就數(shù)據(jù)庫開發(fā)及優(yōu)化的話題和大家做個討論和分析,也請大家完善,這里就以下幾個話題,我先發(fā)表自己的見解。

1.存儲引擎的選擇

2.索引的設(shè)計及使用

3.大批量插入時SQL語句的優(yōu)化

存儲引擎的選擇

聲明:本文所針對的數(shù)據(jù)庫版本都是MYSQL 5這里我主要針對兩種存儲引擎進行簡單比較分別是MyISAM和InnoDB,首先比較下區(qū)別:

1. MyISAM不支持事務,不支持外鍵,優(yōu)點是訪問速度高,批量插入速度快。假設(shè)大量的操作是select、insert,建議采用該存儲引擎。但是在我的實際應用中,出現(xiàn)過批量插入過于頻繁的時候,當數(shù)據(jù)量到達一定級別,出現(xiàn)表損壞的情況。

2. InnoDB支持事務處理,但是相對于前者,處理效率低一些,并且其索引及數(shù)據(jù)也更占用磁盤空間。在存儲一些關(guān)鍵數(shù)據(jù),并需要對其進行事務操作的時候,我們可以選擇innodb,當然,我認為他不應該是訪問量太大的。

索引的設(shè)計及使用

沒有索引的表是恐怖的,除非里頭沒多少數(shù)據(jù),但是怎么設(shè)計索引是合理的?恐怕不是所有人都明白,這里簡要分析下索引的設(shè)計及使用。

1. 索引通常是設(shè)置where字句中的列,如果你設(shè)置select后的列,這是沒有任何意義的。當然你需要對某列進行排序,order by后的列也是可以建成索引的。

2. 使用唯一索引,主鍵就是最好的例子,假設(shè)你建的索引列,大量都是重復的,例如:性別,那么這樣的索引并不會加快搜索速度。至于為什么,請大家自行了解索引的工作原理。

3. 只要有可能,就要盡量限定索引的長度,例如索引列為 char(100),在其前10個字符大部分都是唯一的,請設(shè)置索引的長度為10,使用短索引可以加快查詢速度,并節(jié)省硬盤空間。

4. 索引的左前綴特性,聯(lián)合索引實質(zhì)上也是建立了多個的索引,那么是建立聯(lián)合索引好還是分別建多個索引好呢?顯然前者更好,利用左前綴特性,只要聯(lián)合索引的最左的列被用到,那么索引都會被使用。

5. 當然,最后要說的是,不要過度使用索引,索引越多,插入的速度越慢,尤其到數(shù)據(jù)量龐大時,同時,大量的索引將耗費很多硬盤空間,造成不必要的浪費。

下面舉幾個列子來說明索引的使用:

1.聯(lián)合索引的左前綴

先看索引結(jié)構(gòu):

代碼:

mysql> show index from user;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| user  |    0 | PRIMARY  |1 | user_id     | A   |     2 |     NULL | NULL   || BTREE|   |
| user  |    1 | user     |1 | username    | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   |
| user  |    1 | user     |2 | order | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   |
| user  |    1 | user     |3 | email | A   |  NULL |     NULL | NULL   | YES  | BTREE|   |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

user是聯(lián)合索引的名稱,包含3個列,分別是username,order,email。接下來執(zhí)行以下sql,使用explain命令來分析下運行結(jié)果。

代碼:

mysql> explain select * from user where username='leehui';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+
|  1 | SIMPLE| user  | ref  | user    | user | 152     | const |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from user where pws='123';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+
|  1 | SIMPLE| user  | ALL  | NULL    | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

在兩句sql中,我們可以發(fā)現(xiàn),第一個sql雖然沒用上,全部的索引列,但由于使用到了最左端的列,所以,聯(lián)合索引還是啟用了,第二句沒有使用到最左的列,所以索引沒有使用。

2.關(guān)于like關(guān)鍵字

對于使用like的查詢,需要注意的是只有列的%不在第一個字符索引才可能被使用。以下分別展示了使用like的查詢,第一個是索引被使用的,第二個是索引未被使用的。

代碼:

mysql> explain select * from user where username like'lee%';
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+
|  1 | SIMPLE| user  | range | user    | user | 152     | NULL |    1 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> explain select * from user where username like'%lee';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+
|  1 | SIMPLE| user  | ALL  | NULL    | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

3. 查看索引使用情況

使用以下命令,代碼:

mysql> show status like 'Handler_read_key';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Handler_read_key | 0     |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

如果索引正在工作,那么Handler_read_key 會很高,如果查詢中出現(xiàn)Handler_read_rnd_next的值很高,則表明查詢低效,索引的應用并不合理。

大批量插入時的SQL語句優(yōu)化

在大量插入時,尤其是并發(fā)插入時,mysql往往要承受更高的負載,使用mysql administortar的健康檢查就可以發(fā)現(xiàn),其avg的值相當高,在這種情況下,首先要做的是sql語句的優(yōu)化,比較下面兩個句子,后者的速度比前者要快得多。因為減少大量的連接。

復制內(nèi)容到剪貼板代碼:

insert into test values(aa,bb)
insert into test values(cc,dd)

insert into test values (aa),(bb),(cc),(dd)

在我的一個實際應用中,由于需要經(jīng)常有數(shù)百個并發(fā)的插入,我還采用了insert delayed into來取代insert into,前者與后者的區(qū)別是在執(zhí)行插入語句時,數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存隊列中,待數(shù)據(jù)庫空閑時執(zhí)行,但是會立即返回一個插入成功的信息。使用insert delayed into時需要注意:此時不能使用mysql_insert_id(),因為此時并沒有真正插入。對特別重要的數(shù)據(jù)不宜采用該語句,避免數(shù)據(jù)以外丟失。

其他方面的雜談

1.mysql myisam 表超過4G無法訪問的解決

myisam引擎默認是支持4GB,innodb理論上可以到6TB,假設(shè)單張表容量超過4GB,可能導致表都無法訪問了。可以通過以下命令增加表最大數(shù)據(jù)量:
復制內(nèi)容到剪貼板
代碼:

mysql> alter table user MAX_ROWS=1000000000 AVG_ROW_LENGTH=15000;
Query OK, 2 rows affected (0.09 sec)
Records: 2  Duplicates: 0  Warnings: 0

這樣修改后數(shù)據(jù)文件可以支持到208TB左右。

【編輯推薦】

  1. 詳解MySQL數(shù)據(jù)庫提升性能的八種方法
  2. MySQL中Order By實現(xiàn)原理分析
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責任編輯:彭凡 來源: 博客園
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