HMTT——数据库优化

前言

数据库优化

数据库是Web应用至关重要的一个环节，其性能的优劣会影响整合Web应用，所以需要对数据库进化优化以提高使用性能。以下提供几点方法作为参考。

1 理解索引

2 SQL查询优化

• 避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引；

• 查询时使用select明确指明所要查询的字段，避免使用select *的操作；

• SQL语句尽量大写，如

  SELECT name FROM t WHERE id=1

对于小写的sql语句，通常数据库在解析sql语句时，通常会先转换成大写再执行。

• 尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE；

 SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘abc%’

对于模糊查询，如：

  SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘%abc%’

或者

  SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘%abc’

将导致全表扫描，应避免使用，若要提高效率，可以考虑全文检索；

遵循最左原则，在where子句中写查询条件时把索引字段放在前面，如

mobile为索引字段，name为非索引字段
推荐

  SELECT ... FROM t WHERE mobile='13911111111' AND name='python'

不推荐

  SELECT ... FROM t WHERE name='python' AND mobile='13911111111' 

建立了复合索引 key(a, b, c)
推荐

  SELECT ... FROM t WHERE a=... AND b=... AND c= ...
  SELECT ... FROM t WHERE a=... AND b=...
  SELECT ... FROM t WHERE a=...

不推荐 (字段出现顺序不符合索引建立的顺序)

  SELECT ... FROM t WHERE b=... AND c=...
  SELECT ... FROM t WHERE b=... AND a=... AND c=...
  ...

能使用关联查询解决的尽量不要使用子查询，如

子查询

SELECT article_id, title FROM t_article WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM t_user  WHERE user_name IN ('itcast', 'itheima', 'python'))

关联查询(推荐)

  SELECT b.article_id, b.title From t_user AS a INNER JOIN t_article AS b ON a.user_id=b.user_id WHERE a.user_name IN ('itcast', 'itheima', 'python');

能不使用关联查询的尽量不要使用关联查询；

不需要获取全表数据的时候，不要查询全表数据，使用LIMIT来限制数据。

3 数据库优化

• 在进行表设计时，可适度增加冗余字段(反范式设计)，减少JOIN操作；
• 多字段表可以进行垂直分表优化，多数据表可以进行水平分表优化；
• 选择恰当的数据类型，如整型的选择；
• 对于强调快速读取的操作，可以考虑使用MyISAM数据库引擎；
• 对较频繁的作为查询条件的字段创建索引；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；更新非常频繁的字段不适合创建索引；
• 编写SQL时使用上面的方式对SQL语句进行优化；
• 使用慢查询工具找出效率低下的SQL语句进行优化；
• 构建缓存，减少数据库磁盘操作；
• 可以考虑结合使用内在型数据库，如Redis，进行混合存储。