以下的文章主要向大家描述的是MySQL <>数据库性能优化的实际操作方案随着MySQL数据库的不断发展MySQL数据库性能优化也变得越来越受重视以下的文章就主要对其性能优化做一详细介绍
选取最适用的字段属性yij
MySQL可以很好的支持大数据量的存取但是一般说来数据库中的表越小在它上面执行的查询也就会越快因此在创建表的时候为了获得更好的MySQL数据库性能我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小
例如在定义邮政编码这个字段时如果将其设置为CHAR()显然给数据库增加了不必要的空间甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的因为CHAR()就可以很好的完成任务了同样的如果可以的话我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下应该尽量把字段设置为NOT NULL这样在将来执行查询的时候数据库不用去比较NULL值
对于某些文本字段例如省份或者性别我们可以将它们定义为ENUM类型因为在MySQL中ENUM类型被当作数值型数据来处理而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多这样我们又可以提高数据库的MySQL数据库性能
使用连接（JOIN）来代替子查询(SubQueries)
MySQL从开始支持SQL的子查询这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中例如我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来然后将结果传递给主查询如下所示
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作同时也可以避免事务或者表锁死并且写起来也很容易但是有些情况下子查询可以被更有效率的连接（JOIN） 替代例如假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来可以用下面这个查询完成
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接（JOIN） 来完成这个查询工作速度将会快很多尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话MySQL数据库性能将会更好查询如下
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfoCustomerID=salesinfo CustomerID WHERE salesinfoCustomerID IS NULL
连接（JOIN） 之所以更有效率一些是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作
使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 的版本开始支持 UNION 查询它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中在客户端的查询会话结束的时候临时表会被自动删除从而保证数据库整齐高效
使用 UNION 来创建查询的时候我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询
SELECT Name Phone FROM client UNION SELECT Name BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name Supplier FROM product
事务
尽管我们可以使用子查询（SubQueries）连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作但是在这种情况下当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候整个语句块的操作就会变得不确定起来
设想一下要把某个数据同时插入两个相关联的表中可能会出现这样的情况第一个表中成功更新后数据库突然出现意外状况造成第二个表中的操作没有完成这样就会造成数据的不完整甚至会破坏数据库中的数据
要避免这种情况就应该使用事务它的作用是要么语句块中每条语句都操作成功要么都失败换句话说就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性事物以BEGIN 关键字开始COMMIT关键字结束在这之间的一条SQL操作失败那么ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=;
UPDATE inventory SET Quantity=
WHERE item=book;
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰
锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法但却因为它的独占性有时会影响数据库的MySQL数据库性能尤其是在很大的应用系统中由于在事务执行的过程中数据库将会被锁定因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用事务造成的影响不会成为一个太大的问题但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统例如访问一个电子商务网站就会产生比较严重的响应延迟
其实有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem=book;
UPDATE inventory SET Quantity=
WHEREItem=book;
UNLOCK TABLES
这里我们用一个 SELECT 语句取出初始数据通过一些计算用 UPDATE 语句将新值更新到表中包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前不会有其它的访问来对 inventory 进行插入更新或者删除的操作
使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性但是它却不能保证数据的关联性这个时候我们就可以使用外键例如外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户在这里外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL
CustomerID INT NOT NULL
PRIMARY KEY(CustomerID SalesID)
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数ON DELETE CASCADE该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除如果要在 MySQL 中使用外键一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型
该类型不是 MySQL 表的默认类型定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB如例中所示
使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行尤其是在查询语句当中包含有MAX() MIN()和ORDERBY这些命令的时候性能提高更为明显那该对哪些字段建立索引呢？一般说来索引应建立在那些将用于JOIN WHERE判断和ORDER BY排序的字段上
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引对于一个ENUM类型的字段来说出现大量重复值是很有可能的情况例如customerinfo中的province 字段在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助相反还有可能降低数据库的MySQL数据库性能我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引此外MySQL
从版本开始支持全文索引和搜索全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引但仅能用于MyISAM 类型的表对于一个大的数据库将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引将是非常快的但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中执行过程将会非常慢
优化的查询语句
绝大多数情况下使用索引可以提高查询的速度但如果SQL语句使用不恰当的话索引将无法发挥它应有的作用下面是应该注意的几个方面首先最好是在相同类型的字段间进行比较的操作
在MySQL 版之前这甚至是一个必须的条件例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较但是作为特殊的情况在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候可以将它们进行比较其次在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作
例如在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时将会使索引不能发挥应有的作用所以下面的两个查询虽然返回的结果一样但后者要比前者快得多
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<;
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/<;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<*;
上面的两个查询也是返回相同的结果但后面的查询将比前面的一个快很多第三在搜索字符型字段时我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符这种做法虽然简单但却也是以牺牲系统MySQL数据库性能为代价的例如下面的查询将会比较表中的每一条记录
SELECT * FROM books
WHERE name like MySQL%
但是如果换用下面的查询返回的结果一样但速度就要快上很多
SELECT * FROM books
WHERE name>=MySQLand name<MySQM
最后应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换因为转换过程也会使索引变得不起作用
