mysql数据库有哪些优化，mysql数据库怎么优化有几方面的优化

来源：整理时间：2024-08-31 20:59:09 编辑：黑码技术手机版

1，mysql数据库怎么优化有几方面的优化

我列举几个我熟悉的，1，存储引擎，根据应用选择合适的引擎2，索引 ----这个就有很多文章了，具体需要你自己去了解3，sql语句优化，查询条件的选择之类4，mysql自身系统配置，需要针对应用去定制5，表的选择，临时表，或者分区表，也需要针对应用的情况去选择使用

mysql数据库怎么优化有几方面的优化

2，mysql的优化方法

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(255),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(6)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性能。

优化mysql数据库性能的八大巧方法 1、选取最适用的字段属性　　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(255),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(6)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性能。　　2、使用连接（join）来代替子查询(sub-queries) 　　mysql从4.1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，性能将会更好，查询如下：　　select * from customerinfo left join salesinfoon customerinfo.customerid=salesinfo. customerid where salesinfo.customerid 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。　　3、使用联合(union)来代替手动创建的临时表　　mysql 从 4.0 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

mysql的优化方法

3，面试中常问mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能

Mysql占用CPU过高的时候，该从哪些方面下手进行优化？占用CPU过高，可以做如下考虑：1）一般来讲，排除高并发的因素，还是要找到导致你CPU过高的哪几条在执行的SQL，show processlist语句，查找负荷最重的SQL语句，优化该SQL，比如适当建立某字段的索引；2）打开慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化group by语句、优化order by语句、优化join语句等等；3）考虑定时优化文件及索引；4）定期分析表，使用optimize table；5）优化数据库对象；6）考虑是否是锁问题；7）调整一些MySQL Server参数，比如key_buffer_size、table_cache、innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等等；8）如果数据量过大，可以考虑使用MySQL集群或者搭建高可用环境。9）可能由于内存latch（泄露）导致数据库CPU高10）在多用户高并发的情况下，任何系统都会hold不住的，所以，使用缓存是必须的，使用memcached或者redis缓存都可以；11）看看tmp_table_size大小是否偏小，如果允许，适当的增大一点；12）如果max_heap_table_size配置的过小，增大一点；13）mysql的sql语句睡眠连接超时时间设置问题（wait_timeout）14）使用show processlist查看mysql连接数，看看是否超过了mysql设置的连接数（http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6226324.html）

优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：1、选取最适用的字段属性。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，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)。MySQL从4.1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。3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表。 MySQL 从4.0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。4、事务。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。5、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。6、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。7、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。8、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。

1.查询时，能不用* 就不用，尽量写全字段名。2.索引不是越多越好，每个表控制在6个索引以内。范围where条件的情况下，索引不起作用，比如where value<1003.大部分情况连接效率远大于子查询，但是有例外。当你对连接查询的效率都感到不能接受的时候可以试试用子查询，虽然大部分情况下你会更失望，但总有碰到惊喜的时候不是么...4.多用explain 和 profile分析查询语句5.有时候可以1条大的SQL可以分成几个小SQL顺序执行，分了吧，速度会快很多。6.每隔一段时间用alter table table_name engine=innodb;优化表7.连接时注意:小表 jion 大表的原则8.学会用explain 和 profile判断是什么原因使你的SQL慢。9.查看慢查询日志，找出执行时间长的SQL试着优化去吧~~

可能是代码上重复调用数据库，

面试中常问mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能

4，mysql 优化包括哪些内容

mysql的优化大的有两方面：1、配置优化配置的优化其实包含两个方面的：操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化 1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲； 2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。2、sql语句的优化1、尽量稍作计算Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。2.尽量少 joinMySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。3.尽量少排序　　排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。　　对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：　　通过利用索引来排序的方式进行优化　　减少参与排序的记录条数　　非必要不对数据进行排序4.尽量避免 select *　　在数据量少并且访问量不大的情况下，select * 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大，并发高的情况下把网络带宽跑满的情况，造成网站打不开或是打开速度极慢的情况。5.尽量用 join 代替子查询　　虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。6.尽量少 or　　当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。7.尽量用 union all 代替 unionunion 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算，加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候，尽量使用 union all 而不是 union。8.尽量早过滤　　这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。　　在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候，我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页，然后再用分好页的结果集与另外的表 Join，这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作，大大节省 IO 操作所消耗的时间。9.避免类型转换　　这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换：A:人为在column_name 上通过转换函数进行转换　　直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引，如果非要转换，应该在传入的参数上进行转换B:由数据库自己进行转换　　如果我们传入的数据类型和字段类型不一致，同时我们又没有做任何类型转换处理，MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作，也可能不进行处理而交由存储引擎去处理，这样一来，就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。以上两种情况在开发者因为某种原因经常会有，本来可以用到索引的结果类型不对没有用到索引，或是因为类型不对又有越界的情况发生造成无法使用索引的情况，结果造成很严重的事故。10.优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL　　对于破坏性来说，高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的 SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。11.从全局出发优化，而不是片面调整SQL 优化不能是单独针对某一个进行，而应充分考虑系统中所有的 SQL，尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候，千万不能顾此失彼，因小失大。12.尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain优化 SQL，需要做到心中有数，知道SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地，才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题 SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划，并判断是否需要进行优化。

算法上存在很大问题。我们先来分析该算法的执行次数。按照你的方法，record表中的id字段要全部查询一遍，也就是2w次查询，而每次查询，最坏情况下需要与offline_record中的rec.id进行4w次比较，这又导致offline_record表的4w次查询（取rec_id ）。假设满足 a.* from record a where a.id not in(select b.rec_id from offline_record); 条件的记录一共有n条，那么，最坏情况下，该算法所做的查询次数为： 2w(取record.id)+2w*4w(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的最后一条数据满足条件)+n(每条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据) 所做的比较次数为： 2w*4w 考虑最好情况下的效率，该算法所做的查询次数为： 2w(取record.id)+2w*1(每取一次record.id就要取一次offline_record.rec_id且offline_record的第一条数据满足条件)+n(n(每条满足条件的记录需要再在record中取该记录全部数据) 所做的比较次数为： 2w*1 因此，该算法平均查询次数为： 2w+(4w*2w+1)*2w/2+n ->8*10^12 天文数字！这还不考虑将近4亿次的平均比较次数，所以你的执行效率当然低了下面，我们对该算法来进行优化：算法主要解决的问题是，取表record中id不等于offline_record.rec_id的数据。现假定id为record的主键(你的问题没有指明，但是你会看到无论id是否主键都不影响分析)，设计算法如下： 1、取offline_record.rec_id的结果为集合，并对该集合进行排序，设最终生成的集合为a 。则，查询数据库4w次，生成集合的算法按照o(n*ln n)的效率来算平均情况下比较o(4w*ln 4w),约等于64w次，排序次数按照o(n*ln n)的效率来算平均情况下比较o(4w*ln 4w)，约等于64w次。 2、顺序取record中的id与第一步生成的集合a进行比较，从而得出最终结果。该过程中由于record.id与a均为有序表，所以比较次数为2w次，查询次数为2w+n次。如上算法，查询次数为 4w+2w+n=6w+n次，平均比较次数为 64w+64w+2w=130w次。显而易见，该算法对原算法进行了最大的优化，大概将速度提高了10*8倍。考虑到对数据库的查询时间远远大于排序比较时间，改进厚的算法在实际操作中还会有更好的表现。至于你对mysql查询语句的优化，则是治标不治本之举，虽然有用，但毕竟是微小量变，不足与影响全局，在一个坏的算法下，几乎不能提升性能。