一、優化分類

二、測試數據樣例

參考mysql官方的sakina數據庫。

三、使用mysql慢查詢日誌對有效率問題的sql進行監控

第一個，開啟慢查詢日誌。第二個，慢查詢日誌存儲位置。第三個，沒有使用索引的也會記錄到慢查詢日誌中。第四個，超過1秒之後的查詢記錄到慢查詢日誌中（通常設置100ms）。

3.1、分析慢查詢日誌文件

3.1.1 tail命令

tail -50 /home/mysql/sql_log/mysql_slow.log，輸入文件中的尾部內容，即末尾50行數據.

我們抽出其中一條，查看，如下圖所示。

query_time,查詢耗時(單位秒)；lock_time，鎖表時間。rows_sent,發送請求的行數；rows_examined，查詢數據導致掃描表用到的行數。

3.1.2 官方mysqldumpslow工具

mysqldumpslow ，默認隨mysql安裝。

mysqldumpslow -h，可查詢工具支持的命令。

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/localhost-slow.log | more ，返回結果如下圖所示。

3.1.3 pt-query-digest工具

比mysqldumpslow反饋的信息多。

pg-query-digest --help 查看幫助，查看使用命令。

pg-query-digest /var/lib/mysql/localhost-slow.log，查詢結果如下。

第一部分

第二部分

第三部分

四、如何通過慢查日誌發現有問題的sql

五、通過explain查詢和分析sql的執行計劃

const常數查找，一般來說，針對主鍵和唯一索引；eq_reg，一般主鍵或是唯一索引範圍查找；ref，常見於連接查詢中；range,對於索引的範圍查找；

index，對於索引的掃描；all，表掃描。

六、count()和max()的優化

1、max()優化

在payment_date上建立索引

建索引後的查詢結果

可以看出，直接通過索引結構，就能查詢出最大日期。覆蓋索引，是指完全可以通過索引獲得查詢結果。

2、count()優化

count(*)包含null值，count(id)不包含

錯誤寫法：

正確寫法：

七、子查詢的優化

一對多的子查詢，註意dinstinct

八、group by的優化

優化前

優化前

優化後

優化後

優化後，減少io，提高效率，節省服務器資源

靈活使用子查詢和連接查詢

九、limit查詢的優化

缺點：分頁limit越往後，掃描行數越多，io操作越大

缺點：id連續。主鍵連續增長，分頁查詢更快

十、如何選擇合適的列建立索引

如果是覆蓋索引，可直接從索引結構中獲取數據，這樣最快；索引字段越小，數據庫數據存儲以頁為單位，每次io所獲取的數據量就大。

通過select count（dinstinct customer_id）查看離散度。離散度大的列，可選擇性越高。

十一、索引優化SQL的方法

索引提高查詢，但是會影響inset，update，delete。

4、數據庫表結構優化

4.1 選擇合適的數據類型

時間類型上，時間戳和int占用字節相同；not null需要額外字段存儲，

bigint8個字節，varchar15個字節

4.2 數據庫的範式化優化

4.4表的垂直拆分

例如，將新聞表的內容拆分到單獨一個表

4.5 表的水平拆分

前臺用拆分後的表，後臺用匯總表

總結的很隨意，純粹方便查看知識點

MySQL數據優化總結-查詢備忘錄