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1. 服务器层优化建议innodb_buffer_poll_size设置为总内存大小的3/4或者4/5
innodb_buffer_pool_pages_free 为0则表示buffer pool已经被用光。
将磁盘数据在mysql server启动的时候, 读取到内存中。
对于生产环境来说, 很多日志是不需要开启的, 比如:通用查询日志, 慢查询日志, 错误日志
使用足够的写入缓存innodb_log_file_size, 推荐innodb_log_file_size设置为0.25 * innodb_buffer_pool_size
可以考虑使用ssd硬盘, 不过得考虑成本是否合适
具体优化方案如下:
设计中建表, 一般针对于系统分析功能, 或者实时性不高的需求
为减少关联查询, 创建合理的冗余字段
对于子弹太多的表, 考虑拆表(比如100个字段)
每张表建议都要有一个主键(主键索引), 而且主键类型最好是int类型, 建议自增主键
为搜索字段(where)中的条件, 排序字段, select查询列, 创建合适的索引, 不过要考虑数据的业务场景, 查询多还是增删多
尽量建立组合索引并注意组合索引的创建顺序, 按照顺序组织查询条件, 尽量将筛选粒度大的查询条件放到最左边
尽量使用覆盖索引, select语句中尽量不用使用
select * from user where name = ‘ajing‘; -- name 没有建立唯一索引
select * from user where name = ‘ajing‘ limit 1;
解决方案1:使用order by和索引覆盖
原sql(如果film表中的记录有10020条):
select film_id, description from film limit 100, 20;
select film_id, description from film limit 100000, 20;
优化的sql:
select film_id, descriptioin from film order by 主键 limit 20;
解决方案2:使用子查询
select * from film where id >= (select id from film order by id limit 100000, 1) limit 20;
解决方案3:单表分页时, 使用自增主键排序之后, 先试用where条件id>offset值, limit后面只写rows
select * from film where id > offset limit 20;
Count(*): 查询行数, 是会遍历所有的行, 所有的列
count(列):查询指定列不为null的行数(过虑null), 如果列可以为空, 则count() 不等于count(列), 除非指定的列是非空列才会让count()等于count(列)
count(伪列):比如count(1)
- join两张表的关联字段最好都建立索引, 而且最好字段类型是一样的。
select * from orders o left join user u on o.user_id = u.id
ds
Orders表中的user_id和user表中的id, 类型要一致
where条件中尽量不要使用1=1, not in 语句(建议使用not exists)
sql查询语句和查询结果都会在第一次查询只会存储到mysql的查询缓存中, 如果需要获取到查询缓存中的查询结果, 查询的sql语句必须和第一次的查询sql语句一致
select * from user where brithday = now();
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原文地址:https://blog.51cto.com/14901322/2520657