爱站程序员基地时间：2020年8月5日09:50:20
一、mysql优化概述
页面静态化的内容，memcache，减少数据库的访问，提高网站的访问速度，无论如何优化，还是要操作数据库的，要从数据库的角度来优化，提高访问速度。
设计角度：存储引擎的选择，字段类型选择，范式
利用mysql自身的特性：索引，查询缓存，分区分表，存储过程，sql语句优化配置，
部署大负载架构体系：主从复制，读写分离。
硬件升级：
二、分析需要优化的语句
要 查找执行速度比较慢的sql语句，
1、使用mysql里面的 慢查询日志，
慢查询日志，是由mysql提供的，用于记录sql执行时间超过了某个时间界限，该时间界限我们可以自己设定，比如我们设定的时间界限为0.5秒，开启慢查询日志后，会自动记录执行时间超过0.5秒的sql语句。慢查询日志默认没有开启，默认的时间界限是10秒。
（1）如何开启慢查询日志，
方式一：打开mysql的配置文件,my.ini,添加如下语句：修改完成后，要重启mysql服务
（2）开始测试，是否记录执行时间超过0.5秒 的sql语句。
select benchmark(执行次数,表达式);
在慢查询日志文件里面查看是否记录
2、使用profiles机制
该机制开启后，会记录每个sql语句的执行时间，精确到小数点后8位。
如果开启：set profiling=1|0 值为1则是开启，为0则是关闭。
查看sql语句的执行时间:show profiles
三、索引
索引：利用字段的某些属性，快速 的定位数据（磁盘，柱面，磁道，扇区）
1、索引 的类型
唯一索引（unique key）:字段数据是唯一的，数据内容里面能否为null,在一张表里面，是可以添加多个唯一索引。
主键索引(primary key )：数据记录里面不能有null,数据内容不能重复，在一张表里面不能有多个主键索引。
普通索引(index )：使用字段关键字建立的索引，主要是提高查询速度。
全文索引(fulltext index)：在比较老的版本中，只有myisam引擎支持全文索引，在最新的版本中（可能是mysql.5.6）innodb引擎也支持全文索引，在mysql中全文索引不支持中文。
2、如何创建索引
（1）在创建表的时候，同时创建索引，
create table stu(
id int primary key auto_increment,
name varchar(32) not null,
age tinyint unsigned not null,
email varchar(32) not null,
intro text,
unique key (name),
index (email),
fulltext index (intro)
)engine myisam charset utf8;
（2）在修改表的时候，添加索引
create table stu1(
id int primary key auto_increment,
name varchar(32) not null,
age tinyint unsigned not null,
email varchar(32) not null,
intro text
)engine myisam charset utf8;
alter table stu1 add unique key (name), add index (email), add fulltext index (intro);
3、删除索引
主键索引的删除，在删除主键 索引时，要删除到auto_increment属性，
alter table 表名 drop primary key
普通索引的删除：alter table 表名 drop index 索引名称 （如果索引名称没有指定则是索引的字段名称）
删除唯一索引：alter table 表名 drop index 索引名称
4、查询索引：
show index form 表名
show indexes from 表名
desc 表名，
show create table 表名
5、创建索引的注意事项
（1）较频繁的作为查询条件字段应该创建索引
select * from emp where empno = 1
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
select * from emp where sex = \’男‘
更新非常频繁的字段不适合创建索引
select * from emp where logincount = 1
（2）不会出现在WHERE子句中字段不该创建索
四、索引结构
查看索引的类型，是BTREE结构。
innodb索引的索引结构，innodb的索引叫聚簇索引。
innodb的主索引文件上 直接存放该行数据,称为聚簇索引,非主索引指向对主键的引用
注意: innodb来说,
1: 主键索引 既存储索引值,又在叶子中存储行的数据
2: 如果没有主键, 则会Unique key做主键
3: 如果没有unique,则系统生成一个内部的rowid做主键.
4: 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,又存储了行数据,这种结构称为”聚簇索引”
在插入大量的数据的时候，造成频繁的页分裂.
五、explain(执行计划)工具的使用
主要用于分析sql语句的执行情况（并不执行sql语句）得到sql语句是否使用了索引，使用了哪些索引。
语法：explain sql语句\\G 或 desc sql语句\\G
在mysql之前的版本中，explain只支持select语句，但是在最新的5.6版本中，它支持 explain update/delete了。
建表完成测试：
create table user(
id int primary key auto_increment,
name varchar(32) not null default \’\’,
age tinyint unsigned not null default 0,
email varchar(32) not null default \’\’,
classid int not null default 1
)engine myisam charset utf8;
insert into user values(null,\’xiaogang\’,12,\’gang@sohu.com\’,4),
(null,\’xiaohong\’,13,\’hong@sohu.com\’,2),
(null,\’xiaolong\’,31,\’long@sohu.com\’,2),
(null,\’xiaofeng\’,22,\’feng@sohu.com\’,3),
(null,\’xiaogui\’,42,\’gui@sohu.com\’,3);
创建一个班级表：
create table class(
id int not null default 0,
classname varchar(32) not null default \’\’
)engine myisam charset utf8;
insert into class values(1,\’java\’),(2,\’.net\’),(3,\’php\’),(4,\’c++\’),(5,\’ios\’);
六、使用执行计划，完成sql语句索引执行情况查询；
复合索引，有多列组合成一个索引。比如如下，建立一个name和age的一个复合索引。
mysql> alter table user add index (name,age);
Query OK, 5 rows affected (0.05 sec)
Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
1、多列索引：
（1）对于创建的多列(复合)索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
因为组合索引是需要按顺序执行的，比如c1234组合索引，要想在c2上使用索引，必须先在c1上使用索引，要想在c3上使用索引，必须先在c2上使用索引，依此。
2、对于使用like的查询，查询如果是”%aaa”,不会使用到索引，‘aaa%’会使用到索引。
比如：根据电影的剧情查找电影的名称，根据歌词查找歌名。like ‘%爱请%’
可以使用第三方查询工具，sphinx
3、如果条件中有or，则要求or的索引字段都必须有索引，否则不能用到索引。
4、如果列类型是字符串，一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。
5、优化group by语句。
默认情况下， mysql对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1,col2类型，如果查询中包括group by 但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by null禁止排序。
6、当取出的数据量超过表中数据的20%，优化器就不会使用索引，而是全表扫描。
七、索引覆盖
索引覆盖是指：如果查询的列恰好是索引的一部分，那么查询只需要在索引文件上进行，不需要回行到磁盘再找数据，这种查询速度非常快，称为“索引覆盖”
案例1，如下对name字段添加了普通索引，要查询name字段信息
八、前缀索引，
利用字段数据的前部分作为索引，称为前缀索引。减少索引长度，提高索引效率。
比如：统计密码的前7个字符，作为不相同匹配条件，几乎可以做到1:1
此时，就可以利用前7个字符做索引关键字即可（离散程度高）
九、翻页优化
翻页的sql语句：
select * from table_name limit offset N
使用如上语句，在翻页时，翻到最后，越来越慢，
原因：并不是跨过offset行，取出n条，
是取出offset+N条数据，舍弃前面的offset行，只取出n条数据。
如何解决？
（1）从业务上去解决：
办法：不允许翻过100页，
以百度为例，一般翻页到70页左右，谷歌40页左右
（2）不用offset，用条件查询，条件中使用id查询，使用到了索引，
select * from user limit 10000,10;
select * from user where id>10000 limit 10;
下一页：select * from user where id>10000+10 limit 10
该种方式要注意：如果有数据被删除，会导致select * from user limit 10000,10;
和select * from user where id>10000 limit 10;语句取出的结果不一样，。
（3）假如不能使用限制翻页到100页，数据有删除，还要求翻页，速度不能受影响。
思路：通过翻页，先取出id（主键），在根据id取出数据。
select name,age,email from user inner join (select id from user limit 10000,10) as tmp on tmp.id=user.id
非要物理删除，还要用offset精确查询，还不限制用户分页，怎么办
我们现在必须要查，则只查索引，不查数据，得到id
再用id去查具体条目，这种技巧就是延迟索引。
十、碎片整理
比如建表测试：
当delete from ceshi where id=1，应该容量减去三分之一，但是并没有被删除。
需要把里面的一些碎片给释放掉。
使用optimize table 表名；或alter table 表名 engine myisam(innodb)
执行optimize table 表名，命令后，把原来的碎片空间给释放掉
注意：修复表的数据及索引碎片，就会把所有的数据文件重新整理一遍，使之对齐，这个过程，如果表的行数比较大，也是比较耗费资源的操作，所以，不能频繁的修复。
如果表的update操作很频繁，可以按周月来修复
十一、锁机制讲解
场景:
下订单：
库存 为100，买一件：
（1）取出库存的数量 100
（2）库存减去1 99
（3）把剩余的库存再写入到表里面。 99
如果是两个人同时操作：
刘备：
100-1=99
99
曹操：
100-1=99
99
锁机制，
mysql 的锁有以下几种形式：
表级锁：开销小，加锁快，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。myisam引擎属于这种类型。
行级锁：开销大，加锁慢，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。innodb属于这种类型。
1、表锁的演示：
对myisam表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其他进程的操作。
对myisam表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。
read:所有人都只可以读，只有释放锁之后才可以写。
write:只有锁表的客户可以操作这个表，其他客户读都不能读。
语法：
lock table 表名 read|write,
解锁：
unlock table
读锁的演示：
要注意：对表添加锁定后，只能操作锁定的表，如果想要操作其他表，则可以在锁定表时，一次性锁定多张表。语法：lock table 表1 read,表2 read;
2、行锁的演示：
是innodb支持的一种锁，在使用时，要添加条件限制是要操作哪行数据。
语法：
begin;
执行语句；
commit;
文件锁，flock_file
十二、分区分表技术
基本概念，把一个表，从逻辑上分成多个区域，便于存储数据。
采用分区的前提：数据量非常大。
1、分区类型：
list :条件值为一个数据列表。
通过预定义的列表的值来对数据进行分割
例子：假如你创建一个如下的一个表，该表保存有全国20家分公司的职员记录，这20家分公司的编号从1到20.而这20家分公司分布在全国5个区域，如下表所示：
职员表：
id name store_id(分公司的id)
北部 1,4,5,6,17,18
南部 2,7,9,10,11,13
东部 3,12,19,20
西部 8,14,15,16
id name store_id(分公司的id)
1 李小龙 3
2 大刀王五 8
北部 1,4,5,6,17,18
南部 2,7,9,10,11,13
东部 3,12,19,20
西部 8,14,15,16
create table emp(
id int,
name varchar(32),
store_id int
)engine myisam charset utf8
partition by list (store_id)(
partition p_north values in (1,4,5,6,17,18),
partition p_east values in(2,7,9,10,11,13),
partition p_south values in(3,12,19,20),
partition p_west values in(8,14,15,16)
);
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2020年8月5日09:50:29 原创发布。
