本文由雲+社區發表 作者:漆洪凱 規則1 :一般情況可以選擇MyISAM存儲引擎,如果需要事務支持必須使用InnoDB存儲引擎。 註意:MyISAM存儲引擎 B tree索引有一個很大的限制:參與一個索引的所有欄位的長度之和不能超過1000位元組。另外MyISAM數據和索引是分開,而InnoDB的數據 ...
本文由雲+社區發表
作者:漆洪凱
規則1:一般情況可以選擇MyISAM存儲引擎,如果需要事務支持必須使用InnoDB存儲引擎。
註意:MyISAM存儲引擎 B-tree索引有一個很大的限制:參與一個索引的所有欄位的長度之和不能超過1000位元組。另外MyISAM數據和索引是分開,而InnoDB的數據存儲是按聚簇(cluster)索引有序排列的,主鍵是預設的聚簇(cluster)索引,因此MyISAM雖然在一般情況下,查詢性能比InnoDB高,但InnoDB的以主鍵為條件的查詢性能是非常高的。
規則2:命名規則。
- 資料庫和表名應儘可能和所服務的業務模塊名一致
- 服務與同一個子模塊的一類表應儘量以子模塊名(或部分單詞)為首碼或尾碼
- 表名應儘量包含與所存放數據對應的單詞
- 欄位名稱也應儘量保持和實際數據相對應
- 聯合索引名稱應儘量包含所有索引鍵欄位名或縮寫,且各欄位名在索引名中的順序應與索引鍵在索引中的索引順序一致,並儘量包含一個類似idx的首碼或尾碼,以表明期對象類型是索引。
- 約束等其他對象也應該儘可能包含所屬表或其他對象的名稱,以表明各自的關係
規則3:資料庫欄位類型定義
- 經常需要計算和排序等消耗CPU的欄位,應該儘量選擇更為迅速的欄位,如用
TIMESTAMP
(4個位元組,最小值1970-01-01 00:00:00)代替Datetime
(8個位元組,最小值1001-01-01 00:00:00),通過整型替代浮點型和字元型 - 變長欄位使用
varchar
,不要使用char
- 對於二進位多媒體數據,流水隊列數據(如日誌),超大文本數據不要放在資料庫欄位中
規則4:業務邏輯執行過程必須讀到的表中必須要有初始的值。避免業務讀出為負或無窮大的值導致程式失敗
規則5:並不需要一定遵守範式理論,適度的冗餘,讓Query儘量減少Join
規則6:訪問頻率較低的大欄位拆分出數據表。有些大欄位占用空間多,訪問頻率較其他欄位明顯要少很多,這種情況進行拆分,頻繁的查詢中就不需要讀取大欄位,造成IO資源的浪費。
規則7:大表可以考慮水平拆分。大表影響查詢效率,根據業務特性有很多拆分方式,像根據時間遞增的數據,可以根據時間來分。以id劃分的數據,可根據id%資料庫個數的方式來拆分。
一.資料庫索引
規則8:業務需要的相關索引是根據實際的設計所構造sql語句的where條件來確定的,業務不需要的不要建索引,不允許在聯合索引(或主鍵)中存在多於的欄位。特別是該欄位根本不會在條件語句中出現。
規則9:唯一確定一條記錄的一個欄位或多個欄位要建立主鍵或者唯一索引,不能唯一確定一條記錄,為了提高查詢效率建普通索引
規則10:業務使用的表,有些記錄數很少,甚至只有一條記錄,為了約束的需要,也要建立索引或者設置主鍵。
規則11:對於取值不能重覆,經常作為查詢條件的欄位,應該建唯一索引(主鍵預設唯一索引),並且將查詢條件中該欄位的條件置於第一個位置。沒有必要再建立與該欄位有關的聯合索引。
規則12:對於經常查詢的欄位,其值不唯一,也應該考慮建立普通索引,查詢語句中該欄位條件置於第一個位置,對聯合索引處理的方法同樣。
規則13:業務通過不唯一索引訪問數據時,需要考慮通過該索引值返回的記錄稠密度,原則上可能的稠密度最大不能高於0.2,如果稠密度太大,則不合適建立索引了。
當通過這個索引查找得到的數據量占到表內所有數據的20%以上時,則需要考慮建立該索引的代價,同時由於索引掃描產生的都是隨機I/O,生其效率比全表順序掃描的順序I/O低很多。資料庫系統優化query的時候有可能不會用到這個索引。
規則14:需要聯合索引(或聯合主鍵)的資料庫要註意索引的順序。SQL語句中的匹配條件也要跟索引的順序保持一致。
註意:索引的順勢不正確也可能導致嚴重的後果。
規則15:表中的多個欄位查詢作為查詢條件,不含有其他索引,並且欄位聯合值不重覆,可以在這多個欄位上建唯一的聯合索引,假設索引欄位為 (a1,a2,...an),則查詢條件(a1 op val1,a2 op val2,...am op valm)m<=n
,可以用到索引,查詢條件中欄位的位置與索引中的欄位位置是一致的。
規則16:聯合索引的建立原則(以下均假設在資料庫表的欄位a,b,c上建立聯合索引(a,b,c))
- 聯合索引中的欄位應儘量滿足過濾數據從多到少的順序,也就是說差異最大的欄位應該房子第一個欄位
- 建立索引儘量與SQL語句的條件順序一致,使SQL語句儘量以整個索引為條件,儘量避免以索引的一部分(特別是首個條件與索引的首個欄位不一致時)作為查詢的條件
Where a=1,where a>=12 and a<15,where a=1 and b<5 ,where a=1 and b=7 and c>=40為條件可以用到此聯合索引;而這些語句where b=10,where c=221,where b>=12 and c=2則無法用到這個聯合索引。
- 當需要查詢的資料庫欄位全部在索引中體現時,資料庫可以直接查詢索引得到查詢信息無須對整個表進行掃描(這就是所謂的key-only),能大大的提高查詢效率。 當a,ab,abc與其他表欄位關聯查詢時可以用到索引
- 當a,ab,abc順序而不是b,c,bc,ac為順序執行Order by或者group不要時可以用到索引
- 以下情況時,進行表掃描然後排序可能比使用聯合索引更加有效 a.表已經按照索引組織好了 b.被查詢的數據站所有數據的很多比例。
規則17:重要業務訪問數據表時。但不能通過索引訪問數據時,應該確保順序訪問的記錄數目是有限的,原則上不得多於10.
二.Query語句與應用系統優化
規則18:合理構造Query語句
- Insert語句中,根據測試,批量一次插入1000條時效率最高,多於1000條時,要拆分,多次進行同樣的插入,應該合併批量進行。註意query語句的長度要小於mysqld的參數 max_allowed_packet
- 查詢條件中各種邏輯操作符性能順序是and,or,in,因此在查詢條件中應該儘量避免使用在大集合中使用in
- 永遠用小結果集驅動大記錄集,因為在mysql中,只有Nested Join一種Join方式,就是說mysql的join是通過嵌套迴圈來實現的。通過小結果集驅動大記錄集這個原則來減少嵌套迴圈的迴圈次數,以減少IO總量及CPU運算次數
- 儘量優化Nested Join內層迴圈。
- 只取需要的columns,儘量不要使用select *
- 僅僅使用最有效的過濾欄位,where 字句中的過濾條件少為好
- 儘量避免複雜的Join和子查詢 Mysql在併發這塊做得並不是太好,當併發量太高的時候,整體性能會急劇下降,這主要與Mysql內部資源的爭用鎖定控制有關,MyIsam用表鎖,InnoDB好一些用行鎖。
規則19:應用系統的優化
- 合理使用cache,對於變化較少的部分活躍數據通過應用層的cache緩存到記憶體中,對性能的提升是成數量級的。
- 對重覆執行相同的query進行合併,減少IO次數。
- 事務相關性最小原則
此文已由騰訊雲+社區在各渠道發佈
獲取更多新鮮技術乾貨,可以關註我們騰訊雲技術社區-雲加社區官方號及知乎機構號