MySQL千万级数据的大表优化解决方案

目录

• 1.数据库设计和表创建时就要考虑性能
• 设计表时要注意：
• 索引
• 简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引
• 引擎
• 2.sql的编写需要注意优化
• 3.分区
• 分区的好处是：
• 分区的限制和缺点：
• 分区的类型：
• 4.分表
• 5.分库

mysql数据库中的表数据量几千万后，查询速度会很慢，日常各种卡慢，严重影响使用体验。在考虑升级python数据库或者换用大数据解决方案前，必须优化现有mysql数据库表设计和sql语句。

1.数据库设计和表创建时就要考虑性能

mysql数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高，则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病。

设计表时要注意：

表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。

尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。

使用枚举或整数代替字符串类型

尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

单表不要有太多字段，建议在20以内

用整型来存IP

索引

索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描

应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
js
字符字段只建前缀索引

字符字段最好不要做主键

不用外键，由程序保证约束

尽量不用UNIQUE，由程序保证约束

使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引

简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引

选择合适的数据类型

（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob

（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储开发者_Kafka时间类型，bigint类型转ip函数

（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar

（4）尽可能使用not null定义字段

（5）尽量少用text，非用不可最好分表

选择合适的索引列

（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列

（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列

（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好

（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高：

引擎

目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：

MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：

不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁

不支编程持事务

不支持外键

不支持崩溃后的安全恢复

在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录

支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引

支持延迟更新索引，极大提升写入性能

对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用

InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是

支持行锁，采用MVCC来支持高并发

支持事务

支持外键

支编程客栈持崩溃后的安全恢复

不支持全文索引

总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表。

2.sql的编写需要注意优化

使用limit对查询结果的记录进行限定

避免select *，将需要查找的字段列出来

使用连接（join）来代替子查询

拆分大的delete或insert语句

可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL

不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边

sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库

OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内

不用函数和触发器，在应用程序实现

避免%xxx式查询

少用JOIN

使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比

尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5

列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

3.分区

MySQL在5.1版引入的编程分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。

分区的好处是：

可以让单表存储更多的数据

分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作

部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快

分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备

可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争

可以备份和恢复单个分区

分区的限制和缺点：

一个表最多只能有1024个分区

如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来

分区表无法使用外键约束

NULL值会使分区过滤无效

所有分区必须使用相同的存储引擎

分区的类型：

我首先根据月份把上网记录表RANGE分区了12份，查询效率提高6倍左右，效果不明显，故：换id为HASH分区，分了64个分区，查询速度提升显著。问题解决！

结果如下：PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64

select count() from readroom_website; --11901336行记录

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 1 警告: 0 持续时间 1 查询: 5.734 sec. /

select * from readroom_website where month(Accesstime) =11 limit 10;

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 10 警告: 0 持续时间 1 查询: 0.719 sec. */

4.分表

分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。

分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表： 表名为 tableName_id%100

但：分表需要修改源程序代码，会给开发带来大量工作，极大的增加了开发成本，故：只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在，做好了分表处理，不适合应用上线了再做修改，成本太高！！！

5.分库

把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。

到此这篇关于MySQL千万级数据的大表优化解决方案的文章就介绍到这了,更多相关MySQL大表优化方案内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！