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Mysql高性能優化規範建議

新的 地址轉換 浮點數 索引 重復 符號整型 目的 distinct 做到

原文:Mysql高性能優化規範建議

數據庫命令規範

  1. 所有數據庫對象名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割

  2. 所有數據庫對象名稱禁止使用mysql保留關鍵字(如果表名中包含關鍵字查詢時,需要將其用單引號括起來)

  3. 數據庫對象的命名要能做到見名識意,並且最後不要超過32個字符

  4. 臨時庫表必須以tmp_為前綴並以日期為後綴,備份表必須以bak_為前綴並以日期(時間戳)為後綴

  5. 所有存儲相同數據的列名和列類型必須一致(一般作為關聯列,如果查詢時關聯列類型不一致會自動進行數據類型隱式轉換,會造成列上的索引失效,導致查詢效率降低)

數據庫基本設計規範

1. 所有表必須使用Innodb存儲引擎

沒有特殊要求(即Innodb無法滿足的功能如:列存儲,存儲空間數據等)的情況下,所有表必須使用Innodb存儲引擎(mysql5.5之前默認使用Myisam,5.6以後默認的為Innodb)
Innodb 支持事務,支持行級鎖,更好的恢復性,高並發下性能更好

2. 數據庫和表的字符集統一使用UTF8

兼容性更好,統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼,不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效

3. 所有表和字段都需要添加註釋

使用comment從句添加表和列的備註
從一開始就進行數據字典的維護

4. 盡量控制單表數據量的大小,建議控制在500萬以內

500萬並不是Mysql數據庫的限制,過大會造成修改表結構,備份,恢復都會有很大的問題
可以用歷史數據歸檔(應用於日誌數據),分庫分表(應用於業務數據)等手段來控制數據量大小

5. 謹慎使用Mysql分區表

分區表在物理上表現為多個文件,在邏輯上表現為一個表
謹慎選擇分區鍵,跨分區查詢效率可能更低
建議采用物理分表的方式管理大數據

6. 盡量做到冷熱數據分離,減小表的寬度

Mysql限制每個表最多存儲4096列,並且每一行數據的大小不能超過65535字節

減少磁盤IO,保證熱數據的內存緩存命中率(表越寬,把表裝載進內存緩沖池時所占用的內存也就越大,也會消耗更多的IO)
更有效的利用緩存,避免讀入無用的冷數據
經常一起使用的列放到一個表中(避免更多的關聯操作)

7. 禁止在表中建立預留字段

預留字段的命名很難做到見名識義
預留字段無法確認存儲的數據類型,所以無法選擇合適的類型
對預留字段類型的修改,會對表進行鎖定

8. 禁止在數據庫中存儲圖片,文件等大的二進制數據

通常文件很大,會短時間內造成數據量快速增長,數據庫進行數據庫讀取時,通常會進行大量的隨機IO操作,文件很大時,IO操作很耗時
通常存儲於文件服務器,數據庫只存儲文件地址信息

9. 禁止在線上做數據庫壓力測試

10. 禁止從開發環境,測試環境直接連接生成環境數據庫

數據庫字段設計規範

1. 優先選擇符合存儲需要的最小的數據類型

原因是:列的字段越大,建立索引時所需要的空間也就越大,這樣一頁中所能存儲的索引節點的數量也就越少也越少,在遍歷時所需要的IO次數也就越多,
索引的性能也就越差
方法:
  • 將字符串轉換成數字類型存儲,如:將IP地址轉換成整形數據

mysql提供了兩個方法來處理ip地址

inet_aton 把ip轉為無符號整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip轉為地址

插入數據前,先用inet_aton把ip地址轉為整型,可以節省空間
顯示數據時,使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。

  • 對於非負型的數據(如自增ID、整型IP)來說,要優先使用無符號整型來存儲

因為:無符號相對於有符號可以多出一倍的存儲空間
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字符數,而不是字節數
使用UTF8存儲255個漢字 Varchar(255)=765個字節

過大的長度會消耗更多的內存

2. 避免使用TEXT、BLOB數據類型,最常見的TEXT類型可以存儲64k的數據

  • 建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中

Mysql內存臨時表不支持TEXT、BLOB這樣的大數據類型,如果查詢中包含這樣的數據,在排序等操作時,就不能使用內存臨時表,必須使用磁盤臨時表進行
而且對於這種數據,Mysql還是要進行二次查詢,會使sql性能變得很差,但是不是說一定不能使用這樣的數據類型

如果一定要使用,建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴展表中,查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的數據時不要對該列進行查詢

  • TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引

因為MySQL對索引字段長度是有限制的,所以TEXT類型只能使用前綴索引,並且TEXT列上是不能有默認值的

3. 避免使用ENUM類型

修改ENUM值需要使用ALTER語句
ENUM類型的ORDER BY操作效率低,需要額外操作
禁止使用數值作為ENUM的枚舉值

4. 盡可能把所有列定義為NOT NULL

原因:
索引NULL列需要額外的空間來保存,所以要占用更多的空間
進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理

5. 使用TIMESTAMP(4個字節)或DATETIME類型(8個字節)存儲時間

TIMESTAMP 存儲的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 占用4字節和INT相同,但比INT可讀性高
超出TIMESTAMP取值範圍的使用DATETIME類型存儲

經常會有人用字符串存儲日期型的數據(不正確的做法)
缺點1:無法用日期函數進行計算和比較
缺點2:用字符串存儲日期要占用更多的空間

6. 同財務相關的金額類數據必須使用decimal類型

  • 非精準浮點:float,double
  • 精準浮點:decimal

Decimal類型為精準浮點數,在計算時不會丟失精度
占用空間由定義的寬度決定,每4個字節可以存儲9位數字,並且小數點要占用一個字節
可用於存儲比bigint更大的整型數據

索引設計規範

1. 限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過5個

索引並不是越多越好!索引可以提高效率同樣可以降低效率

索引可以增加查詢效率,但同樣也會降低插入和更新的效率,甚至有些情況下會降低查詢效率

因為mysql優化器在選擇如何優化查詢時,會根據統一信息,對每一個可以用到的索引來進行評估,以生成出一個最好的執行計劃,如果同時有很多個
索引都可以用於查詢,就會增加mysql優化器生成執行計劃的時間,同樣會降低查詢性能 

2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引

5.6版本之前,一個sql只能使用到一個表中的一個索引,5.6以後,雖然有了合並索引的優化方式,但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好

3. 每個Innodb表必須有個主鍵

Innodb是一種索引組織表:數據的存儲的邏輯順序和索引的順序是相同的
每個表都可以有多個索引,但是表的存儲順序只能有一種
Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的

不要使用更新頻繁的列作為主鍵,不適用多列主鍵(相當於聯合索引)
不要使用UUID,MD5,HASH,字符串列作為主鍵(無法保證數據的順序增長)
主鍵建議使用自增ID值

常見索引列建議

  1. 出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列

  2. 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段

    並不要將符合1和2中的字段的列都建立一個索引, 通常將1、2中的字段建立聯合索引效果更好

  3. 多表join的關聯列

如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是:希望通過索引進行數據查找,減少隨機IO,增加查詢性能 ,索引能過濾出越少的數據,則從磁盤中讀入的數據也就越少
 
  1. 區分度最高的放在聯合索引的最左側(區分度=列中不同值的數量/列的總行數)
  2. 盡量把字段長度小的列放在聯合索引的最左側(因為字段長度越小,一頁能存儲的數據量越大,IO性能也就越好)
  3. 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側(這樣可以比較少的建立一些索引)

避免建立冗余索引和重復索引(增加了查詢優化器生成執行計劃的時間)

重復索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
冗余索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引

覆蓋索引:就是包含了所有查詢字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆蓋索引的好處:

  1. 避免Innodb表進行索引的二次查詢

Innodb是以聚集索引的順序來存儲的,對於Innodb來說,二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵信息,
如果是用二級索引查詢數據的話,在查找到相應的鍵值後,還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的數據
而在覆蓋索引中,二級索引的鍵值中可以獲取所有的數據,避免了對主鍵的二次查詢 ,減少了IO操作,提升了查詢效率

  1. 可以把隨機IO變成順序IO加快查詢效率

由於覆蓋索引是按鍵值的順序存儲的,對於IO密集型的範圍查找來說,對比隨機從磁盤讀取每一行的數據IO要少的多,
因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的IO轉變成索引查找的順序IO

索引SET規範

盡量避免使用外鍵約束

不建議使用外鍵約束(foreign key),但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引
外鍵可用於保證數據的參照完整性,但建議在業務端實現
外鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低性能

數據庫SQL開發規範

1. 建議使用預編譯語句進行數據庫操作

預編譯語句可以重復使用這些計劃,減少SQL編譯所需要的時間,還可以解決動態SQL所帶來的SQL註入的問題
只傳參數,比傳遞SQL語句更高效
相同語句可以一次解析,多次使用,提高處理效率

2. 避免數據類型的隱式轉換

隱式轉換會導致索引失效
如:  select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已經存在的索引

避免使用雙%號的查詢條件。

如 a like ‘%123%‘,(如果無前置%,只有後置%,是可以用到列上的索引的)

一個SQL只能利用到復合索引中的一列進行範圍查詢

如 有 a,b,c列的聯合索引,在查詢條件中有a列的範圍查詢,則在b,c列上的索引將不會被用到,
在定義聯合索引時,如果a列要用到範圍查找的話,就要把a列放到聯合索引的右側

使用left join 或 not exists 來優化not in 操作

因為not in 也通常會使用索引失效

4. 數據庫設計時,應該要對以後擴展進行考慮

5. 程序連接不同的數據庫使用不同的賬號,進制跨庫查詢

為數據庫遷移和分庫分表留出余地
降低業務耦合度
避免權限過大而產生的安全風險

6. 禁止使用SELECT * 必須使用SELECT <字段列表> 查詢

原因:
    消耗更多的CPU和IO以網絡帶寬資源
    無法使用覆蓋索引
    可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含字段列表的INSERT語句

如: insert into values ('a','b','c');
應使用 insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查詢,可以把子查詢優化為join操作

通常子查詢在in子句中,且子查詢中為簡單SQL(不包含union、group by、order by、limit從句)時,才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化

子查詢性能差的原因:

 子查詢的結果集無法使用索引,通常子查詢的結果集會被存儲到臨時表中,不論是內存臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引,所以查詢性能會受到一定的影響
 特別是對於返回結果集比較大的子查詢,其對查詢性能的影響也就越大
 由於子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引,所以會消耗過多的CPU和IO資源,產生大量的慢查詢

9. 避免使用JOIN關聯太多的表

對於Mysql來說,是存在關聯緩存的,緩存的大小可以由join_buffer_size參數進行設置
在Mysql中,對於同一個SQL多關聯(join)一個表,就會多分配一個關聯緩存,如果在一個SQL中關聯的表越多,
所占用的內存也就越大

如果程序中大量的使用了多表關聯的操作,同時join_buffer_size設置的也不合理的情況下,就容易造成服務器內存溢出的情況,
就會影響到服務器數據庫性能的穩定性

同時對於關聯操作來說,會產生臨時表操作,影響查詢效率
Mysql最多允許關聯61個表,建議不超過5個

10. 減少同數據庫的交互次數

數據庫更適合處理批量操作
合並多個相同的操作到一起,可以提高處理效率

11. 對應同一列進行or判斷時,使用in代替or

in 的值不要超過500個
in 操作可以更有效的利用索引,or大多數情況下很少能利用到索引

12. 禁止使用order by rand() 進行隨機排序

會把表中所有符合條件的數據裝載到內存中,然後在內存中對所有數據根據隨機生成的值進行排序,並且可能會對每一行都生成一個隨機值,如果滿足條件的數據集非常大,
就會消耗大量的CPU和IO及內存資源
推薦在程序中獲取一個隨機值,然後從數據庫中獲取數據的方式

13. WHERE從句中禁止對列進行函數轉換和計算

對列進行函數轉換或計算時會導致無法使用索引

不推薦:
where date(create_time)='20190101'
推薦:
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14. 在明顯不會有重復值時使用UNION ALL 而不是UNION

UNION 會把兩個結果集的所有數據放到臨時表中後再進行去重操作
UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作

15. 拆分復雜的大SQL為多個小SQL

大SQL:邏輯上比較復雜,需要占用大量CPU進行計算的SQL
MySQL 一個SQL只能使用一個CPU進行計算
SQL拆分後可以通過並行執行來提高處理效率

數據庫操作行為規範

超100萬行的批量寫(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次進行操作

1. 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲

主從環境中,大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲,大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間,
而只有當主庫上執行完成後,才會在其他從庫上執行,所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

2. binlog日誌為row格式時會產生大量的日誌

大批量寫操作會產生大量日誌,特別是對於row格式二進制數據而言,由於在row格式中會記錄每一行數據的修改,我們一次修改的數據越多,
產生的日誌量也就會越多,日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長,這也是造成主從延遲的一個原因

3. 避免產生大事務操作

大批量修改數據,一定是在一個事務中進行的,這就會造成表中大批量數據進行鎖定,從而導致大量的阻塞,阻塞會對MySQL的性能產生非常大的影響
特別是長時間的阻塞會占滿所有數據庫的可用連接,這會使生產環境中的其他應用無法連接到數據庫,因此一定要註意大批量寫操作要進行分批

對於大表使用pt-online-schema-change修改表結構

  1. 避免大表修改產生的主從延遲
  2. 避免在對表字段進行修改時進行鎖表

對大表數據結構的修改一定要謹慎,會造成嚴重的鎖表操作,尤其是生產環境,是不能容忍的

pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表,並且在新表上進行表結構的修改,然後再把原表中的數據復制到新表中,並在原表中增加一些觸發器
把原表中新增的數據也復制到新表中,在行所有數據復制完成之後,把新表命名成原表,並把原來的表刪除掉
把原來一個DDL操作,分解成多個小的批次進行

禁止為程序使用的賬號賦予super權限

當達到最大連接數限制時,還運行1個有super權限的用戶連接
super權限只能留給DBA處理問題的賬號使用

對於程序連接數據庫賬號,遵循權限最小原則

程序使用數據庫賬號只能在一個DB下使用,不準跨庫
程序使用的賬號原則上不準有drop權限

Mysql高性能優化規範建議