19個MySQL效能優化要點解析

以下就是跟大家分享的19個MySQL效能優化主要要點，一起學習學習。

1、為查詢優化你的查詢

大多數的MySQL伺服器都開啟了查詢快取。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被MySQL的資料庫引擎處理的。當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個快取中，這樣，後續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問快取結果了。

這裡最主要的問題是，對於程式設計師來說，這個事情是很容易被忽略的。因為，我們某些查詢語句會讓MySQL不使用快取。請看下面的示例：

// 查詢快取不開啟 $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()"); // 開啟查詢快取 $today = date("Y-m-d"); $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'");

上面兩條SQL語句的差別就是 CURDATE() ，MySQL的查詢快取對這個函式不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的諸如此類的SQL函式都不會開啟查詢快取，因為這些函式的返回是會不定的易變的。所以，你所需要的就是用一個變數來代替MySQL的函式，從而開啟快取。

2、EXPLAIN 你的SELECT查詢使用EXPLAIN關鍵字可以讓你知道MySQL是如何處理你的SQL語句的。

有表關聯的查詢，如下列：

select username, group_name from users u joins groups g on (u.group_id = g.id)

發現查詢緩慢，然後在group_id欄位上增加索引，則會加快查詢

3、當只要一行資料時使用LIMIT 1

當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，單因為你可能需要去fetch遊標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。

在這種情況下，加上LIMIT 1 可以增加效能。這樣一樣， MySQL資料庫引擎會在找到一條資料後停止搜尋，而不是繼續往後查詢下一條符合記錄的資料。

下面的示例，只是為了找一下是否有“中國”的使用者，很明顯，後面的會比前面的更有效率。（請注意，第一條中是Select *，第二條是Select 1）

// 沒有效率的： $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE country = 'China'"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... } // 有效率的： $r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE country = 'China' LIMIT 1"); if (mysql_num_rows($r) > 0) { // ... }

4、為搜尋欄位建索引

索引並不一定就是給主鍵或是唯一的欄位。如果在你的表中，有某個欄位你總要會經常用來做搜尋，那麼，請為其建立索引吧。

5、在Join表的時候使用相當型別的列，並將其索引

如果你的應用程式有很多JOIN查詢，你應該確認兩個表中Join的欄位是被建過索引的。這樣，MySQL內部會啟動為你優化Join的SQL語句的機制。

而且，這些被用來Join的欄位，應該是相同的型別的。例如：如果你要把DECIMAL欄位和一個INT欄位JOIN在一起，MYSQL就無法使用他們的索引。對於那些STRING型別，還需要有相同的字符集才行（兩個表的字符集有可能不一樣）

6、千萬不要ORDER BY RAND()

7、避免SELECT *

從資料庫裡讀出越多的資料，那麼查詢就會變得越慢。並且，如果你的資料庫伺服器和WEB伺服器是兩臺獨立的伺服器的話，這還會增加網路傳輸的負載。

所以，你應該養成一個需要什麼就取什麼的好的習慣。

// 不推薦 $r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d['username']}"; // 推薦 $r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1"); $d = mysql_fetch_assoc($r); echo "Welcome {$d['username']}";

8、永遠為兩張表設定一個ID

我們應該為資料庫裡的每張表都設定一個ID作為其主鍵，而最好的是一個INT型（推薦使用UNSIGNED），並設定上自動增長的AUTO INCREMENT標誌。

就算是你 users 表有一個主鍵叫 “email”的欄位，你也別讓它成為主鍵。使用 VARCHAR 型別來當主鍵會使用得效能下降。另外，在你的程式中，你應該使用表的ID來構造你的資料結構。 而且，在MySQL資料引擎下，還有一些操作需要使用主鍵，在這些情況下，主鍵的效能和設定變得非常重要，比如，叢集，分割槽……

9、使用 ENUM 而不是 VARCHAR ？

ENUM 型別是非常快和緊湊的。在實際上，其儲存的是 TINYINT，但其外表上顯示為字串。這樣一來，用這個欄位來做一些選項列表變得相當的完美。

如果你有一個欄位，比如“性別”，“國家”，“民族”，“狀態”或“部門”，你知道這些欄位的取值是有限而且固定的，那麼，你應該使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

10、從 PROCEDURE ANALYSE() 取得建議 ？

PROCEDURE ANALYSE() 會讓 MySQL 幫你去分析你的欄位和其實際的資料，並會給你一些有用的建議。只有表中有實際的資料，這些建議才會變得有用，因為要做一些大的決定是需要有資料作為基礎的。

例如，如果你建立了一個 INT 欄位作為你的主鍵，然而並沒有太多的資料，那麼，PROCEDURE ANALYSE()會建議你把這個欄位的型別改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一個 VARCHAR 欄位，因為資料不多，你可能會得到一個讓你把它改成 ENUM 的建議。這些建議，都是可能因為資料不夠多，所以決策做得就不夠準。

11、儘可能的使用 NOT NULL

除非你有一個很特別的原因去使用 NULL 值，你應該總是讓你的欄位保持 NOT NULL。這看起來好像有點爭議，請往下看。

首先，問問你自己“Empty”和“NULL”有多大的區別（如果是INT，那就是0和NULL）？如果你覺得它們之間沒有什麼區別，那麼你就不要使用NULL。（你知道嗎？在 Oracle 裡，NULL 和 Empty 的字串是一樣的！)

不要以為 NULL 不需要空間，其需要額外的空間，並且，在你進行比較的時候，你的程式會更復雜。 當然，這裡並不是說你就不能使用NULL了，現實情況是很複雜的，依然會有些情況下，你需要使用NULL值。

下面摘自MySQL自己的文件

“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.”

12、把IP地址存成 UNSIGNED INT

很多程式設計師都會建立一個 VARCHAR(15) 欄位來存放字串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形來存放，只需要4個位元組，並且你可以有定長的欄位。而且，這會為你帶來查詢上的優勢，尤其是當你需要使用這樣的WHERE條件：IP between ip1 and ip2。

我們必需要使用UNSIGNED INT，因為 IP地址會使用整個32位的無符號整形

13、固定長度的表會更快

如果表中的所有欄位都是“固定長度”的，整個表會被認為是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中沒有如下型別的欄位： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一個這些欄位，那麼這個表就不是“固定長度靜態表”了，這樣，MySQL 引擎會用另一種方法來處理。

固定長度的表會提高效能，因為MySQL搜尋得會更快一些，因為這些固定的長度是很容易計算下一個資料的偏移量的，所以讀取的自然也會很快。而如果欄位不是定長的，那麼，每一次要找下一條的話，需要程式找到主鍵。

並且，固定長度的表也更容易被快取和重建。不過，唯一的副作用是，固定長度的欄位會浪費一些空間，因為定長的欄位無論你用不用，他都是要分配那麼多的空間。

14、垂直分割

“垂直分割”是一種把資料庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的複雜度和欄位的數目，從而達到優化的目的。（以前，在銀行做過專案，見過一張表有100多個欄位，很恐怖）

示例一：在Users表中有一個欄位是家庭地址，這個欄位是可選欄位，相比起，而且你在資料庫操作的時候除了個人資訊外，你並不需要經常讀取或是改寫這個欄位。那麼，為什麼不把他放到另外一張表中呢？ 這樣會讓你的表有更好的效能，大家想想是不是，大量的時候，我對於使用者表來說，只有使用者ID，使用者名稱，口令，使用者角色等會被經常使用。小一點的表總是會有好的效能。

示例二： 你有一個叫 “last_login” 的欄位，它會在每次使用者登入時被更新。但是，每次更新時會導致該表的查詢快取被清空。所以，你可以把這個欄位放到另一個表中，這樣就不會影響你對使用者 ID，使用者名稱，使用者角色的不停地讀取了，因為查詢快取會幫你增加很多效能。

另外，你需要注意的是，這些被分出去的欄位所形成的表，你不會經常性地去Join他們，不然的話，這樣的效能會比不分割時還要差，而且，會是極數級的下降。

15、拆分大的 DELETE 或 INSERT 語句

如果你需要在一個線上的網站上去執行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網站停止相應。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。

Apache 會有很多的子程式或執行緒。所以，其工作起來相當有效率，而我們的伺服器也不希望有太多的子程式，執行緒和資料庫連結，這是極大的佔伺服器資源的事情，尤其是記憶體。

如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那麼對於一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問程式/執行緒，資料庫連結，開啟的檔案數，可能不僅僅會讓你泊WEB服務Crash，還可能會讓你的整臺伺服器馬上掛了。

所以，如果你有一個大的處理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 條件是一個好的方法。下面是一個示例：

while (1) { //每次只做1000條 mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000"); if (mysql_affected_rows() == 0) { // 沒得可刪了，退出！ break; } // 每次都要休息一會兒 usleep(50000); }

16、 越小的列會越快

對於大多數的資料庫引擎來說，硬碟操作可能是最重大的瓶頸。所以，把你的資料變得緊湊會對這種情況非常有幫助，因為這減少了對硬碟的訪問。

參看 MySQL 的文件 Storage Requirements 檢視所有的資料型別。

如果一個表只會有幾列罷了（比如說字典表，配置表），那麼，我們就沒有理由使用 INT 來做主鍵，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 會更經濟一些。如果你不需要記錄時間，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

當然，你也需要留夠足夠的擴充套件空間，不然，你日後來幹這個事，你會死的很難看，參看Slashdot的例子（2009年11月06日），一個簡單的ALTER TABLE語句花了3個多小時，因為裡面有一千六百萬條資料。

17、選擇一個正確的儲存引擎在 MySQL 中有兩個儲存引擎 MyISAM 和 InnoDB，每個引擎都有利有弊。酷殼以前文章《MySQL: InnoDB 還是 MyISAM?》討論和這個事情。

MyISAM 適合於一些需要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操作並不是很好。甚至你只是需要update一個欄位，整個表都會被鎖起來，而別的程式，就算是讀程式都無法操作直到讀操作完成。另外，MyISAM 對於 SELECT COUNT(*) 這類的計算是超快無比的。

InnoDB 的趨勢會是一個非常複雜的儲存引擎，對於一些小的應用，它會比 MyISAM 還慢。他是它支援“行鎖” ，於是在寫操作比較多的時候，會更優秀。並且，他還支援更多的高階應用，比如：事務。

18、小心“永久連結”“永久連結”的目的是用來減少重新建立MySQL連結的次數。當一個連結被建立了，它會永遠處在連線的狀態，就算是資料庫操作已經結束了。而且，自從我們的 Apache開始重用它的子程式後――也就是說，下一次的HTTP請求會重用Apache的子程式，並重用相同的 MySQL 連結。

PHP手冊：mysql_pconnect()

在理論上來說，這聽起來非常的不錯。但是從個人經驗（也是大多數人的）上來說，這個功能製造出來的麻煩事更多。因為，你只有有限的連結數，記憶體問題，檔案控制程式碼數，等等。

而且，Apache 執行在極端並行的環境中，會建立很多很多的了程式。這就是為什麼這種“永久連結”的機制工作地不好的原因。在你決定要使用“永久連結”之前，你需要好好地考慮一下你的整個系統的架構。

19、當查詢較慢的時候，可用Join來改寫一下該查詢來進行優化

mysql> select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ; Empty set (18.87 sec) mysql> select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151; Empty set (0.01 sec)

mysql> desc select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ; +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+-------+----------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+ | 1 | PRIMARY | guang_deal_outs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 18633779 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | guang_deals | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index | +----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+ 2 rows in set (0.04 sec) mysql> desc select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151; +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | b | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index | | 1 | SIMPLE | a | ref | idx_guang_dlout_dlid | idx_guang_dlout_dlid | 4 | const | 1 | | +----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+ 2 rows in set (0.05 sec)

其實在 guang_deal_outs 在deal_id 上也是有索引的。 其實我想把子查詢設定為

select * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151);

變成下面的樣子

select * from guang_deal_outs where deal_id in (100017151);

但不幸的是，實際情況正好相反。MySQL試圖讓它和外面的表產生聯絡來“幫助”優化查詢，它認為下面的exists形式更有效率

select * from guang_deal_outs where exists (select * from guang_deals where id = 100017151 and id = guang_deal_outs.deal_id);

這種in子查詢的形式，在外部表（比如上面的guang_deals）資料量比較大的時候效率是很差的（如果對於較小的表，不會造成顯著地影響）

以上就是MySQL效能優化19個要點解析，希望對大家優化MySQL效能有所幫助。