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数据库MySQL性能优化与复杂查询相关的操作方法有哪些

2023-05-27 12:13未知服务器之家 数据库技术

索引是 MySQL 中用于加快查询速度的关键。若索引设计得当,能有效提升查询效率;相反,若设计不当,查询效率可能会受到影响。 下面是一些常见的索引优化技巧: 使用更少的索引,避免创建过多的索引,因为创建索引会降低写

索引是 MySQL 中用于加快查询速度的关键。若索引设计得当,能有效提升查询效率;相反,若设计不当,查询效率可能会受到影响。

下面是一些常见的索引优化技巧:

  • 使用更少的索引,避免创建过多的索引,因为创建索引会降低写入性能。

  • 选择合适的数据类型,例如使用整数类型的主键和外键,比使用 UUID 类型的主键和外键更高效。

  • 一般要确保索引的选择性,即索引中不同的值数量和表中不同的值数量之比要高于一个阈值,这个阈值通常为10%左右。如果索引的选择性太低,则索引对查询的优化作用会非常有限。

  • 在查询中避免使用 MySQL 不支持的函数,因为这会导致无法使用索引。

  • 使用覆盖索引,即只需要通过索引就可以返回查询结果,而不必访问表的其它列。这可以大大提高查询性能。

  • 通过对大表进行分区,将表分割成多个子表,根据分区键将数据存储在不同的子表中,可以使查询和删除操作更高效。

创建索引:

CREATE INDEX idx_user_email ON user (email);

使用索引:

SELECT name FROM user WHERE email = 'example@example.com';

查询的优化

查询是 MySQL 中最常见的操作之一。为了提高查询的效率,必须遵循一些查询优化技巧。

下面是一些常见的查询优化技巧:

  • 使用 LIMIT 限制查询结果,避免返回过多的行。

  • 在查询中使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 子查询,而不是使用 IN 或 NOT IN 子查询。

  • 避免在查询中使用 LIKE 子句,尤其是在通配符出现在 LIKE 子句的开头位置时。

  • 使用 UNION 或 UNION ALL 合并多个查询结果,避免使用子查询。

  • 使用 GROUP BY 和聚合函数来聚合数据,而不是使用 DISTINCT 关键字。

  • 避免在查询中使用 ORDER BY 子句,尤其是在处理大量数据时。

  • 在使用 JOIN 操作时,使用 INNER JOIN 操作而不是 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 操作,以提高查询性能。

  • 避免在查询中使用 OR 运算符,尤其是在查询条件很多的情况下。

使用 LIMIT:

SELECT name FROM user LIMIT 10;

使用 EXISTS:

SELECT name FROM user WHERE EXISTS (SELECT * FROM order WHERE user.id = order.user_id);

使用 GROUP BY:

SELECT name, SUM(amount) FROM order GROUP BY name;

使用 INNER JOIN:

SELECT user.name, order.amount FROM user INNER JOIN order ON user.id = order.user_id;

数据库的优化

除了索引和查询优化,还可以通过优化数据库设计来提高 MySQL 的性能和可靠性。

下面是一些常见的数据库优化技巧:

  • 使用 InnoDB 引擎,而不是 MyISAM 引擎,因为 InnoDB 支持事务和行级锁等功能,可以提高并发性和数据完整性。

  • 避免在表中使用 BLOB 或 TEXT 列,因为这些列会引起大量的 IO 操作。

  • 在设计表的时候,避免使用过多的 NULL 值,因为这会浪费大量的存储空间。

  • 避免在一个表中存储过多的数据,可以将表拆分成多个子表,以提高查询性能。

  • 定期清理数据库中的无用数据,避免数据量过大导致性能下降。

  • 配置正确的缓存设置,包括查询缓存和 InnoDB 缓存等。

使用 InnoDB 引擎:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
) ENGINE=InnoDB;

避免使用 BLOB 或 TEXT 列:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  content TEXT
);

避免使用过多的 NULL 值:

CREATE TABLE user (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT NOT NULL
);

拆分表:

CREATE TABLE user_1 (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE user_2 (
  id INT PRIMARY KEY,
  address VARCHAR(100),
  phone VARCHAR(20)
);

定期清理数据:

DELETE FROM user WHERE created_at < '2022-01-01';

配置缓存:

SET GLOBAL query_cache_size = 1073741824;

以上就是数据库MySQL性能优化与复杂查询相关的操作方法有哪些的详细内容。

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