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前言

本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。 先简单梳理下Mysql的基本概念，然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。

1 基本概念简述

1.1 逻辑架构

• 第一层： 客户端通过连接服务，将要执行的sql指令传输过来

• 第二层： 服务器解析并优化sql，生成最终的执行计划并执行

• 第三层： 存储引擎，负责数据的储存和提取

1.2 锁

数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。 读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。 写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。 简单提下乐观锁和悲观锁。

• 乐观锁 ，通常用于数据竞争不激烈的场景，多读少写，通过版本号和时间戳实现。

• 悲观锁 ，通常用于数据竞争激烈的场景，每次操作都会锁定数据。

要锁定数据需要一定的锁策略来配合。

• 表锁 ，锁定整张表，开销最小，但是会加剧锁竞争。

• 行锁 ，锁定行级别，开销最大，但是可以最大程度的支持并发。

但是MySql的存储引擎的真实实现不是简单的行级锁，一般都是实现了多版本并发控制（MVCC）。 MVCC是行级锁的变种，多数情况下避免了加锁操作，开销更低。 MVCC是通过保存数据的某个时间点快照实现的。

1.3 事务

事务保证一组原子性的操作，要么全部成功，要么全部失败。 一旦失败，回滚之前的所有操作。 MySql采用自动提交，如果不是显式的开启一个事务，则每个查询都作为一个事务。

隔离级别控制了一个事务中的修改，哪些在事务内和事务间是可见的。 四种常见的隔离级别：

• 未提交读 （Read UnCommitted），事务中的修改，即使没提交对其他事务也是可见的。 事务可能读取未提交的数据，造成脏读。

• 提交读 （Read Committed），一个事务开始时，只能看见已提交的事务所做的修改。 事务未提交之前，所做的修改对其他事务是不可见的。 也叫不可重复读，同一个事务多次读取同样记录可能不同。

• 可重复读 （RepeatTable Read），同一个事务中多次读取同样的记录结果时结果相同。

• 可串行化 （Serializable），最高隔离级别，强制事务串行执行。

1.4 存储引擎

InnoDB引擎，最重要，使用最广泛的存储引擎。 被用来设计处理大量短期事务，具有高性能和自动崩溃恢复的特性。

MyISAM引擎，不支持事务和行级锁，崩溃后无法安全恢复。

2 创建时优化

2.1 Schema和数据类型优化

整数

TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 使用的存储8,16,24,32,64位存储空间。 使用Unsigned表示不允许负数，可以使正数的上线提高一倍。

实数

• Float,Double , 支持近似的浮点运算。

• Decimal，用于存储精确的小数。

字符串

• VarChar，存储变长的字符串。 需要1或2个额外的字节记录字符串的长度。

• Char，定长，适合存储固定长度的字符串，如MD5值。

• Blob，Text 为了存储很大的数据而设计的。 分别采用二进制和字符的方式。

时间类型

• DateTime，保存大范围的值，占8个字节。

• TimeStamp，推荐，与UNIX时间戳相同，占4个字节。

优化建议点

• 尽量使用对应的数据类型。 比如，不要用字符串类型保存时间，用整型保存IP。

• 选择更小的数据类型。 能用TinyInt不用Int。

• 标识列（identifier column），建议使用整型，不推荐字符串类型，占用更多空间，而且计算速度比整型慢。

• 不推荐ORM系统自动生成的Schema，通常具有不注重数据类型，使用很大的VarChar类型，索引利用不合理等问题。

• 真实场景混用范式和反范式。 冗余高查询效率高，插入更新效率低； 冗余低插入更新效率高，查询效率低。

• 创建完全的独立的汇总表\缓存表，定时生成数据，用于用户耗时时间长的操作。 对于精确度要求高的汇总操作，可以采用 历史结果+最新记录的结果 来达到快速查询的目的。

• 数据迁移，表升级的过程中可以使用影子表的方式，通过修改原表的表名，达到保存历史数据，同时不影响新表使用的目的。

2.2 索引

索引包含一个或多个列的值。 MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。 索引的优势：

• 减少查询扫描的数据量

• 避免排序和零时表

• 将随机IO变为顺序IO （顺序IO的效率高于随机IO）

B-Tree

使用最多的索引类型。 采用B-Tree数据结构来存储数据（每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的遍历）。 B-Tree索引适用于全键值，键值范围，键前缀查找，支持排序。

B-Tree索引限制：

• 如果不是按照索引的最左列开始查询，则无法使用索引。

• 不能跳过索引中的列。 如果使用第一列和第三列索引，则只能使用第一列索引。

• 如果查询中有个范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引优化查询。

哈希索引

只有精确匹配索引的所有列，查询才有效。 存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，并保存指向每个数据行的指针。

哈希索引限制：

• 无法用于排序

• 不支持部分匹配

• 只支持等值查询如=，IN（），不支持 < >

优化建议点

• 注意每种索引的适用范围和适用限制。

• 索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数，则失效。

• 针对特别长的字符串，可以使用前缀索引，根据索引的选择性选择合适的前缀长度。

• 使用多列索引的时候，可以通过 AND 和 OR 语法连接。

• 重复索引没必要，如（A，B）和（A）重复。

• 索引在where条件查询和group by语法查询的时候特别有效。

• 将范围查询放在条件查询的最后，防止范围查询导致的右边索引失效的问题。

• 索引最好不要选择过长的字符串，而且索引列也不宜为null。

3 查询时优化

3.1 查询质量的三个重要指标

• 响应时间 （服务时间，排队时间）

• 扫描的行

• 返回的行

3.2 查询优化点

• 避免查询无关的列，如使用Select * 返回所有的列。

• 避免查询无关的行

• 切分查询。 将一个对服务器压力较大的任务，分解到一个较长的时间中，并分多次执行。 如要删除一万条数据，可以分10次执行，每次执行完成后暂停一段时间，再继续执行。 过程中可以释放服务器资源给其他任务。

• 分解关联查询。 将多表关联查询的一次查询，分解成对单表的多次查询。 可以减少锁竞争，查询本身的查询效率也比较高。 因为MySql的连接和断开都是轻量级的操作，不会由于查询拆分为多次，造成效率问题。

• 注意count的操作只能统计不为null的列，所以统计总的行数使用count（*）。

• group by 按照标识列分组效率高，分组结果不宜出行分组列之外的列。

• 关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联。

• Limit分页优化。 可以根据索引覆盖扫描，再根据索引列关联自身查询其他列。 如

SELECT
 id,
 NAME,
 age
WHERE
 student s1
INNER JOIN (
 SELECT
     id
 FROM
     student
 ORDER BY
     age
 LIMIT 50,5
) AS s2 ON s1.id = s2.id

• Union查询默认去重，如果不是业务必须，建议使用效率更高的Union All

补充内容

来自大神-小宝

1.条件中的字段类型和表结构类型不一致，mysql会自动加转换函数，导致索引作为函数中的参数失效。

2.like查询前面部分未输入，以%开头无法命中索引。

3.补充2个5.7版本的新特性：

generated column，就是数据库中这一列由其他列计算而得

CREATE TABLE triangle (sidea DOUBLE, sideb DOUBLE, area DOUBLE AS (sidea * sideb / 2));
insert into triangle(sidea, sideb) values(3, 4);
select * from triangle;

+-------+-------+------+
| sidea | sideb | area |
+-------+-------+------+
|   3      |