MySQL相关

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1.索引设计原则

• 最适合设计索引的地方是where后面的字段，或者连接字句中指定的列。
• 使用唯一索引
• 使用短索引。比如char(200)的列，不需要将全部字符当成索引，可以只对前面10或者20个字符进行索引。较小的索引涉及的磁盘IO比较少，查询速度比较快，内存也能存储更多键值。
• 尽量使用主键或者唯一约束

2.存储过程与函数

• 存储过程与函数是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句集合，能减少数据在数据库与应用服务器之间的传输。
• 函数必须有返回值，存储过程没有。
• 存储过程参数可以使用in,out,inout，而函数只能用in

3.触发器

• 只能建在永久表上（create trigger）
• 对于有重复记录，需要进行update操作的insert，触发器触发顺序是before insert，before update，after update。对于无重复的before insert，after insert。

4.事务控制和锁定语句

• 如果只需要对部分语句进行事务控制，使用start transaction，这样事务结束后会变回自动提交方式。会造成一个隐含的unlock tables。
• 如果希望所有事务都不是自动提交的，使用set autocommit=0修改成手动提交。
• 事务中可以通过定义savepoint，指定回滚事务的一个部分，但是不能指定提交事务的一个部分。

5.分布式事务

MYSQL中分布式事务涉及一个或多个资源管理器和一个事务管理器。数据库服务器就是一种资源管理器。

6.SQL分区

分区是一张表，但是每个表都是独立的对象，可以独自处理。

分区的特点：

• 与单个磁盘或者文件系统比，可以存储更多数据。
• 可以优化查询。可以只扫描一个或者多个表，在统计sum()，count()等聚类查询时，先在各个分区进行处理，然后再汇总所有得到最终结果。
• 对不需要的表数据可以直接删除与之相关的分区。
• 跨多个磁盘进行分散查询，以获得更大的查询吞吐量。

分区类型：

• range分区：基于一个给定的连续区间范围，把数据分配到不同的分区。
• list分区：基于枚举出的值列表分区。
• hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区。
• key分区：

7.SQL优化

优化SQL语句的一般步骤：

• show status了解各种SQL语句的执行频率。
• 通过满查询日志和show processlist定位执行效率较低的SQL语句。
• 通过explain分析低效率SQL语句的执行计划。
• 通过show profile分析SQL

索引问题：

MYSQL中能使用索引的典型场景：

• 匹配全值（where后面有=的匹配值）
• 匹配值的范围查询，对索引的值能进行范围查询。（> /<）
• 匹配最左前缀
• 仅仅对索引进行查询

存在索引但不使用索引的情况：

• 以%开头的like查询不能利用B-Tree索引
• 数据类型出现隐式转换的时候
• 复合索引情况下，假如查询条件不包含索引最左边部分。
• 用or时，如果or前面有索引列，后面没有时

两个简单优化表的方法：

• 定期分析表analyzed table。分析执行计划是否是预期的实行计划。
• 检查表check table。检查表是否有错误比如说一个视图，在视图中被引用的表已经不存在了。
• 定期优化表，如果对可变长度行的表进行了很多修改，此时会产生很多空间碎片。用optimize进行空间碎片合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费。

 常用的SQL优化

• https://www.cnblogs.com/yycc/p/7518240.html
• 大批量插入数据：alter table table_name disable keys   *******************************alter table table_name enable keys
• 导入数据前set unique_checks=0,关闭唯一性校验。结束后set unique_checks=1。
• 关闭自动提交set autocommit=0
• 优化group by语句。

优化数据库对象

• 垂直拆分。如果某些列常用，而某些列不常用，则可以采用垂直拆分。垂直拆分可以使数据行变小，一个数据页可以存放更多数据，查询时会减少i/o次数。缺点是数据冗余。
• 水平拆分

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原文地址：https://www.cnblogs.com/jokermo/p/9102551.html