MySQL数据库优化经验

1. 索引优化

1.1 创建合适的索引

为经常用于查询条件的列创建索引

为经常用于排序的列创建索引

为经常用于连接的列创建索引

1.2 索引类型选择

BTree索引：适用于全键值、键值范围或键值排序的查询

哈希索引：适用于等值比较查询，如=和<=>操作符

1.3 索引维护

定期检查索引的使用情况，删除不再使用的索引

避免在频繁更新的列上创建索引

2. SQL语句优化

2.1 避免全表扫描

使用索引覆盖查询，减少磁盘I/O

避免在WHERE子句中使用！=或<>操作符

2.2 优化子查询

将子查询转换为连接查询

使用EXISTS代替IN，提高查询效率

2.3 优化GROUP BY和ORDER BY

使用索引优化GROUP BY和ORDER BY操作

避免在SELECT语句中返回不必要的列

3. 数据库设计优化

3.1 规范化与反规范化

根据业务需求选择合适的规范化级别

适当使用反规范化，减少连接查询的次数

3.2 数据类型选择

选择合适的数据类型，避免使用过大的数据类型

使用枚举类型代替字符串类型，减少存储空间

3.3 分区表

对大表进行分区，提高查询效率

根据业务需求选择合适的分区策略

4. 系统参数优化

4.1 内存参数调整

合理分配InnoDB缓冲池大小

调整线程栈大小，避免线程创建失败

4.2 磁盘I/O优化

使用RAID技术提高磁盘I/O性能

定期检查磁盘空间，避免磁盘满导致性能下降

4.3 网络参数调整

调整最大连接数，避免连接拒绝

调整TCP/IP参数，提高网络传输效率

5. 监控与诊断

5.1 使用慢查询日志

开启慢查询日志，记录执行较慢的SQL语句

定期分析慢查询日志，找出性能瓶颈

5.2 使用性能监控工具

使用MySQL自带的Performance Schema和sys schema进行性能监控

使用第三方监控工具，如Percona Toolkit、MySQLTuner等进行性能调优