优化MySQL数据库性能的思路有哪些

今天跟大家聊聊关于优化MySQL数据库性能的想法，可能很多人都不太懂。为了让大家更好的了解，边肖为大家总结了以下内容，希望大家能从这篇文章中有所收获。

边肖在这里介绍了提高MySQL数据库性能的思路，并从八个方面给出了具体的解决方案。

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好地支持对大量数据的访问，但一般来说，数据库中的表越小，对其执行查询的速度就越快。因此，在创建表时，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设置得尽可能小。比如在定义邮政编码的字段时，如果设置为CHAR(255)，显然会给数据库增加不必要的空间，甚至使用VARCHAR也是多余的，因为CHAR(6)可以很好地完成任务。同样，如果可能的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整数字段。

另一种提高效率的方法是尽可能将字段设置为NOT NULL，这样数据库在以后执行查询时就不必比较NULL值了。

对于某些文本字段，如“省”或“性别”，我们可以将其定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被视为数字数据，数字数据的处理速度比文本类型快得多。这样，我们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开始就支持SQL子查询。这项技术可以使用SELECT语句创建单列查询结果，然后将该结果用作另一个查询中的筛选条件。例如，如果我们想删除客户基本信息表中没有任何订单的客户，我们可以使用子查询首先从销售信息表中取出所有发出订单的客户标识，然后将结果传递给主查询，如下所示：

从客户信息中删除

客户标识不在的地方(从销售信息中选择客户标识)

使用子查询可以一次完成许多逻辑上需要多个步骤的SQL操作，同时可以避免事务或表锁定，并且编写起来也很容易。但是，在某些情况下，子查询可以被更高效的JOIN所取代。例如，假设我们想要取出所有没有订单记录的用户，我们可以使用以下查询来完成：

从客户信息中选择*

客户标识不在的地方(从销售信息中选择客户标识)

如果使用JOIN.要完成这个查询，速度会快很多。尤其是salesinfo表中有CustomerID的索引时，性能会更好。查询如下：

从客户信息中选择*

LEFT JOIN sales info on customer info。CustomerID=salesinfo。

CustomerID

销售信息。客户标识为空

加入.效率更高，因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的两步查询。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL支持4.0版本的UNION查询，可以将两个或多个需要临时表的SELECT查询组合成一个查询。在客户端的查询会话结束时，临时表将被自动删除，从而确保数据库整洁高效。当使用UNION创建查询时，我们只需要使用UNION作为关键字来连接多个SELECT语句。应该注意的是，所有SELECT语句中的字段数量应该是相同的。下面的示例演示了使用UNION的查询。

从客户端选择名称、电话

联盟

从作者处选择姓名、出生日期

联盟

从产品中选择名称、供应商

4、事务

虽然我们可以使用子查询、连接和联合来创建各种查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或几条SQL语句来完成。更多的时候，需要用一系列的语句来完成某种工作。然而，在这种情况下，当这个语句块中的某个语句出错时，整个语句块的操作将变得不确定。想象一下，如果要同时将一些数据插入到两个相关的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中的更新成功后，数据库突然出现意外情况，导致第二个表中的操作不完整，从而导致数据不完整，甚至破坏数据库中的数据。为了避免这种情况，应该使用事务，它的功能是：语句块中的每个语句成功或失败。换句话说，它可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事情以BEGIN关键字开始，COMMIT是关键。

字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;

　　事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

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。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

　　其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES

　　这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。

　　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。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;

CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

　　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。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

　　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。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

　　例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";

　　同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;

　　上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"

　　但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：..

SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"

　　最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

看完上述内容，你们对优化MySQL数据库性能的思路有哪些有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注行业资讯频道，感谢大家的支持。