vue長(zhǎng)列表性能優(yōu)化(vue 表格內(nèi)容過長(zhǎng)處理)
1、先了解MySQL的執(zhí)行過程
了解了MySQL的執(zhí)行過程,我們才知道如何進(jìn)行sql優(yōu)化。
(1)客戶端發(fā)送一條查詢語句到服務(wù)器;
(2)服務(wù)器先查詢緩存,如果命中緩存,則立即返回存儲(chǔ)在緩存中的數(shù)據(jù);
(3)未命中緩存后,MySQL通過關(guān)鍵字將SQL語句進(jìn)行解析,并生成一顆對(duì)應(yīng)的解析樹,MySQL解析器將使用MySQL語法進(jìn)行驗(yàn)證和解析。例如,驗(yàn)證是否使用了錯(cuò)誤的關(guān)鍵字,或者關(guān)鍵字的使用是否正確;
(4)預(yù)處理是根據(jù)一些MySQL規(guī)則檢查解析樹是否合理,比如檢查表和列是否存在,還會(huì)解析名字和別名,然后預(yù)處理器會(huì)驗(yàn)證權(quán)限;
根據(jù)執(zhí)行計(jì)劃查詢執(zhí)行引擎,調(diào)用API接口調(diào)用存儲(chǔ)引擎來查詢數(shù)據(jù);
(5)將結(jié)果返回客戶端,并進(jìn)行緩存;
2、數(shù)據(jù)庫常見規(guī)范
(1)所有數(shù)據(jù)庫對(duì)象名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割;
(1)所有數(shù)據(jù)庫對(duì)象名稱禁止使用mysql保留關(guān)鍵字;
(3)數(shù)據(jù)庫對(duì)象的命名要能做到見名識(shí)意,并且最后不要超過32個(gè)字符;
(4)臨時(shí)庫表必須以tmp_為前綴并以日期為后綴,備份表必須以bak_為前綴并以日期(時(shí)間戳)為后綴;
(5)所有存儲(chǔ)相同數(shù)據(jù)的列名和列類型必須一致;
3、所有表必須使用Innodb存儲(chǔ)引擎
沒有特殊要求(即Innodb無法滿足的功能如:列存儲(chǔ),存儲(chǔ)空間數(shù)據(jù)等)的情況下,所有表必須使用Innodb存儲(chǔ)引擎(mysql5.5之前默認(rèn)使用Myisam,5.6以后默認(rèn)的為Innodb)。
展開全文
Innodb 支持事務(wù),支持行級(jí)鎖,更好的恢復(fù)性,高并發(fā)下性能更好。
4、每個(gè)Innodb表必須有個(gè)主鍵
Innodb是一種索引組織表:數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)的邏輯順序和索引的順序是相同的。每個(gè)表都可以有多個(gè)索引,但是表的存儲(chǔ)順序只能有一種。
Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的:
(1)不要使用更新頻繁的列作為主鍵,不適用多列主鍵;
(2)不要使用UUID、MD5、HASH、字符串列作為主鍵(無法保證數(shù)據(jù)的順序增長(zhǎng));
(3)主鍵建議使用自增ID值;
5、數(shù)據(jù)庫和表的字符集統(tǒng)一使用UTF8
兼容性更好,統(tǒng)一字符集可以避免由于字符集轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的亂碼,不同的字符集進(jìn)行比較前需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換會(huì)造成索引失效,如果數(shù)據(jù)庫中有存儲(chǔ)emoji表情的需要,字符集需要采用utf8mb4字符集。
6、查詢SQL盡量不要使用select *,而是具體字段
select *的弊端:
(1)增加很多不必要的消耗,比如CPU、IO、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬;
(2)增加了使用覆蓋索引的可能性;
(3)增加了回表的可能性;
(4)當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí),前端也需要更改;
(5)查詢效率低;
7、避免在where子句中使用 or 來連接條件
(1)使用or可能會(huì)使索引失效,從而全表掃描;
(2)對(duì)于or沒有索引的salary這種情況,假設(shè)它走了id的索引,但是走到salary查詢條件時(shí),它還得全表掃描;
(3)也就是說整個(gè)過程需要三步:全表掃描+索引掃描+合并。如果它一開始就走全表掃描,直接一遍掃描就搞定;
(4)雖然mysql是有優(yōu)化器的,處于效率與成本考慮,遇到or條件,索引還是可能失效的;
8、盡量使用數(shù)值替代字符串類型
(1)因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符;
(2)而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了;
(3)字符會(huì)降低查詢和連接的性能,并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷;
9、使用varchar代替char
(1)varchar變長(zhǎng)字段按數(shù)據(jù)內(nèi)容實(shí)際長(zhǎng)度存儲(chǔ),存儲(chǔ)空間小,可以節(jié)省存儲(chǔ)空間;
(2)char按聲明大小存儲(chǔ),不足補(bǔ)空格;
(3)其次對(duì)于查詢來說,在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索,效率更高;
10、財(cái)務(wù)、銀行相關(guān)的金額字段必須使用decimal類型
非精準(zhǔn)浮點(diǎn):float,double
精準(zhǔn)浮點(diǎn):decimal
(1)Decimal類型為精準(zhǔn)浮點(diǎn)數(shù),在計(jì)算時(shí)不會(huì)丟失精度;
(2)占用空間由定義的寬度決定,每4個(gè)字節(jié)可以存儲(chǔ)9位數(shù)字,并且小數(shù)點(diǎn)要占用一個(gè)字節(jié);
(3)可用于存儲(chǔ)比bigint更大的整型數(shù)據(jù);
11、避免使用ENUM類型
(1)修改ENUM值需要使用ALTER語句;
(2)ENUM類型的ORDER BY操作效率低,需要額外操作;
(3)禁止使用數(shù)值作為ENUM的枚舉值;
12、去重distinct過濾字段要少
(1)帶distinct的語句占用cpu時(shí)間高于不帶distinct的語句
(2)當(dāng)查詢很多字段時(shí),如果使用distinct,數(shù)據(jù)庫引擎就會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù)
(3)然而這個(gè)比較、過濾的過程會(huì)占用系統(tǒng)資源,如cpu時(shí)間
13、where中使用默認(rèn)值代替null
(1)并不是說使用了is null或者 is not null就會(huì)不走索引了,這個(gè)跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān);
(2)如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn),走索引比不走索引成本還要高,就會(huì)放棄索引,這些條件 !=,,is null,is not null經(jīng)常被認(rèn)為讓索引失效;
(3)其實(shí)是因?yàn)橐话闱闆r下,查詢的成本高,優(yōu)化器自動(dòng)放棄索引的;
(4)如果把null值,換成默認(rèn)值,很多時(shí)候讓走索引成為可能,同時(shí),表達(dá)意思也相對(duì)清晰一點(diǎn);
14、避免在where子句中使用!=或操作符
(1)使用!=和很可能會(huì)讓索引失效
(2)應(yīng)盡量避免在where子句中使用!=或操作符,否則引擎將放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描
(3)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)先,實(shí)在沒辦法,就只能使用,并不是不能使用
15、inner join 、left join、right join,優(yōu)先使用inner join
三種連接如果結(jié)果相同,優(yōu)先使用inner join,如果使用left join左邊表盡量小。
inner join 內(nèi)連接,只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集;
left join會(huì)返回左表所有的行,即使在右表中沒有匹配的記錄;
right join會(huì)返回右表所有的行,即使在左表中沒有匹配的記錄;
為什么?
如果inner join是等值連接,返回的行數(shù)比較少,所以性能相對(duì)會(huì)好一點(diǎn);
使用了左連接,左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小,條件盡量放到左邊處理,意味著返回的行數(shù)可能比較少;
這是mysql優(yōu)化原則,就是小表驅(qū)動(dòng)大表,小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集,從而讓性能更優(yōu);
16、提高group by語句的效率
(1)反例
先分組,再過濾
select job, avg(salary) from employee
group by job
having job ='develop' or job = 'test';
(2)正例
先過濾,后分組
select job,avg(salary) from employee
where job ='develop' or job = 'test'
group by job;
(3)理由
可以在執(zhí)行到該語句前,把不需要的記錄過濾掉
17、清空表時(shí)優(yōu)先使用truncate
truncate table在功能上與不帶 where子句的 delete語句相同:二者均刪除表中的全部行。但 truncate table比 delete速度快,且使用的系統(tǒng)和事務(wù)日志資源少。
delete語句每次刪除一行,并在事務(wù)日志中為所刪除的每行記錄一項(xiàng)。truncate table通過釋放存儲(chǔ)表數(shù)據(jù)所用的數(shù)據(jù)頁來刪除數(shù)據(jù),并且只在事務(wù)日志中記錄頁的釋放。
truncate table刪除表中的所有行,但表結(jié)構(gòu)及其列、約束、索引等保持不變。新行標(biāo)識(shí)所用的計(jì)數(shù)值重置為該列的種子。如果想保留標(biāo)識(shí)計(jì)數(shù)值,請(qǐng)改用 DELETE。如果要?jiǎng)h除表定義及其數(shù)據(jù),請(qǐng)使用 drop table語句。
對(duì)于由 foreign key約束引用的表,不能使用 truncate table,而應(yīng)使用不帶 where子句的 DELETE 語句。由于 truncate table不記錄在日志中,所以它不能激活觸發(fā)器。
truncate table不能用于參與了索引視圖的表。
18、操作delete或者update語句,加個(gè)limit或者循環(huán)分批次刪除
(1)降低寫錯(cuò)SQL的代價(jià)
清空表數(shù)據(jù)可不是小事情,一個(gè)手抖全沒了,刪庫跑路?如果加limit,刪錯(cuò)也只是丟失部分?jǐn)?shù)據(jù),可以通過binlog日志快速恢復(fù)的。
(2)SQL效率很可能更高
SQL中加了limit 1,如果第一條就命中目標(biāo)return, 沒有l(wèi)imit的話,還會(huì)繼續(xù)執(zhí)行掃描表。
(3)避免長(zhǎng)事務(wù)
delete執(zhí)行時(shí),如果age加了索引,MySQL會(huì)將所有相關(guān)的行加寫鎖和間隙鎖,所有執(zhí)行相關(guān)行會(huì)被鎖住,如果刪除數(shù)量大,會(huì)直接影響相關(guān)業(yè)務(wù)無法使用。
(4)數(shù)據(jù)量大的話,容易把CPU打滿
如果你刪除數(shù)據(jù)量很大時(shí),不加 limit限制一下記錄數(shù),容易把cpu打滿,導(dǎo)致越刪越慢。
(5)鎖表
一次性刪除太多數(shù)據(jù),可能造成鎖表,會(huì)有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯(cuò)誤,所以建議分批操作。
19、UNION操作符
UNION在進(jìn)行表鏈接后會(huì)篩選掉重復(fù)的記錄,所以在表鏈接后會(huì)對(duì)所產(chǎn)生的結(jié)果集進(jìn)行排序運(yùn)算,刪除重復(fù)的記錄再返回結(jié)果。實(shí)際大部分應(yīng)用中是不會(huì)產(chǎn)生重復(fù)的記錄,最常見的是過程表與歷史表UNION。如:
select username,tel from user
union
select departmentname from department
這個(gè)SQL在運(yùn)行時(shí)先取出兩個(gè)表的結(jié)果,再用排序空間進(jìn)行排序刪除重復(fù)的記錄,最后返回結(jié)果集,如果表數(shù)據(jù)量大的話可能會(huì)導(dǎo)致用磁盤進(jìn)行排序。推薦方案:采用UNION ALL操作符替代UNION,因?yàn)閁NION ALL操作只是簡(jiǎn)單的將兩個(gè)結(jié)果合并后就返回。
20、SQL語句中IN包含的字段不宜過多
MySQL的IN中的常量全部存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)組中,這個(gè)數(shù)組是排序的。如果值過多,產(chǎn)生的消耗也是比較大的。如果是連續(xù)的數(shù)字,可以使用between代替,或者使用連接查詢替換。
21、批量插入性能提升
(1)多條提交
INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'哪吒編程');
INSERT INTO user (id,username) VALUES(2,'妲己');
(2)批量提交
INSERT INTO user (id,username) VALUES(1,'哪吒編程'),(2,'妲己');
默認(rèn)新增SQL有事務(wù)控制,導(dǎo)致每條都需要事務(wù)開啟和事務(wù)提交,而批量處理是一次事務(wù)開啟和提交,效率提升明顯,達(dá)到一定量級(jí),效果顯著,平時(shí)看不出來。
22、表連接不宜太多,索引不宜太多,一般5個(gè)以內(nèi)
(1)表連接不宜太多,一般5個(gè)以內(nèi)
關(guān)聯(lián)的表個(gè)數(shù)越多,編譯的時(shí)間和開銷也就越大
每次關(guān)聯(lián)內(nèi)存中都生成一個(gè)臨時(shí)表
應(yīng)該把連接表拆開成較小的幾個(gè)執(zhí)行,可讀性更高
如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù),那么意味著這是個(gè)糟糕的設(shè)計(jì)了
阿里規(guī)范中,建議多表聯(lián)查三張表以下
(2)索引不宜太多,一般5個(gè)以內(nèi)
索引并不是越多越好,雖其提高了查詢的效率,但卻會(huì)降低插入和更新的效率;
索引可以理解為一個(gè)就是一張表,其可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)就要占空間;
索引表的數(shù)據(jù)是排序的,排序也是要花時(shí)間的;
insert或update時(shí)有可能會(huì)重建索引,如果數(shù)據(jù)量巨大,重建將進(jìn)行記錄的重新排序,所以建索引需要慎重考慮,視具體情況來定;
一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過5個(gè),若太多需要考慮一些索引是否有存在的必要;
23、禁止給表中的每一列都建立單獨(dú)的索引
真有這么干的,我也是醉了。
2萬字帶你精通MySQL索引
24、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(jìn)行數(shù)據(jù)查找,減少隨機(jī)IO,增加查詢性能 ,索引能過濾出越少的數(shù)據(jù),則從磁盤中讀入的數(shù)據(jù)也就越少。
區(qū)分度最高的放在聯(lián)合索引的最左側(cè)(區(qū)分度=列中不同值的數(shù)量/列的總行數(shù))。
盡量把字段長(zhǎng)度小的列放在聯(lián)合索引的最左側(cè)(因?yàn)樽侄伍L(zhǎng)度越小,一頁能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量越大,IO性能也就越好)。
使用最頻繁的列放到聯(lián)合索引的左側(cè)(這樣可以比較少的建立一些索引)。
25、對(duì)于頻繁的查詢優(yōu)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(jìn)行索引的二次查詢
Innodb是以聚集索引的順序來存儲(chǔ)的,對(duì)于Innodb來說,二級(jí)索引在葉子節(jié)點(diǎn)中所保存的是行的主鍵信息,如果是用二級(jí)索引查詢數(shù)據(jù)的話,在查找到相應(yīng)的鍵值后,還要通過主鍵進(jìn)行二次查詢才能獲取我們真實(shí)所需要的數(shù)據(jù)。
而在覆蓋索引中,二級(jí)索引的鍵值中可以獲取所有的數(shù)據(jù),避免了對(duì)主鍵的二次查詢 ,減少了IO操作,提升了查詢效率。
(2)可以把隨機(jī)IO變成順序IO加快查詢效率
由于覆蓋索引是按鍵值的順序存儲(chǔ)的,對(duì)于IO密集型的范圍查找來說,對(duì)比隨機(jī)從磁盤讀取每一行的數(shù)據(jù)IO要少的多,因此利用覆蓋索引在訪問時(shí)也可以把磁盤的隨機(jī)讀取的IO轉(zhuǎn)變成索引查找的順序IO。
26、建議使用預(yù)編譯語句進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作
預(yù)編譯語句可以重復(fù)使用這些計(jì)劃,減少SQL編譯所需要的時(shí)間,還可以解決動(dòng)態(tài)SQL所帶來的SQL注入的問題。
只傳參數(shù),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。
27、避免產(chǎn)生大事務(wù)操作
大批量修改數(shù)據(jù),一定是在一個(gè)事務(wù)中進(jìn)行的,這就會(huì)造成表中大批量數(shù)據(jù)進(jìn)行鎖定,從而導(dǎo)致大量的阻塞,阻塞會(huì)對(duì)MySQL的性能產(chǎn)生非常大的影響。
特別是長(zhǎng)時(shí)間的阻塞會(huì)占滿所有數(shù)據(jù)庫的可用連接,這會(huì)使生產(chǎn)環(huán)境中的其他應(yīng)用無法連接到數(shù)據(jù)庫,因此一定要注意大批量寫操作要進(jìn)行分批。
28、避免在索引列上使用內(nèi)置函數(shù)
使用索引列上內(nèi)置函數(shù),索引失效。
29、組合索引
排序時(shí)應(yīng)按照組合索引中各列的順序進(jìn)行排序,即使索引中只有一個(gè)列是要排序的,否則排序性能會(huì)比較差。
create index IDX_USERNAME_TEL on user(deptid,position,createtime);
select username,tel from user where deptid= 1 and position = 'java開發(fā)' order by deptid,position,createtime desc;
實(shí)際上只是查詢出符合 deptid= 1 and position = 'java開發(fā)'條件的記錄并按createtime降序排序,但寫成order by createtime desc性能較差。
30、復(fù)合索引最左特性
(1)創(chuàng)建復(fù)合索引
ALTER TABLE employee ADD INDEX idx_name_salary (name,salary)
(2)滿足復(fù)合索引的最左特性,哪怕只是部分,復(fù)合索引生效
SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒編程'
(3)沒有出現(xiàn)左邊的字段,則不滿足最左特性,索引失效
SELECT * FROM employee WHERE salary=5000
(4)復(fù)合索引全使用,按左側(cè)順序出現(xiàn) name,salary,索引生效
SELECT * FROM employee WHERE NAME='哪吒編程' AND salary=5000
(5)雖然違背了最左特性,但MySQL執(zhí)行SQL時(shí)會(huì)進(jìn)行優(yōu)化,底層進(jìn)行顛倒優(yōu)化
SELECT * FROM employee WHERE salary=5000 AND NAME='哪吒編程'
(6)理由
復(fù)合索引也稱為聯(lián)合索引,當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)聯(lián)合索引的時(shí)候,如(k1,k2,k3),相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引,這就是最左匹配原則。
聯(lián)合索引不滿足最左原則,索引一般會(huì)失效。
31、必要時(shí)可以使用force index來強(qiáng)制查詢走某個(gè)索引
有的時(shí)候MySQL優(yōu)化器采取它認(rèn)為合適的索引來檢索SQL語句,但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時(shí)就可以采用forceindex來強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引。
32、優(yōu)化like語句
模糊查詢,程序員最喜歡的就是使用like,但是like很可能讓你的索引失效。
首先盡量避免模糊查詢,如果必須使用,不采用全模糊查詢,也應(yīng)盡量采用右模糊查詢, 即like ‘…%’,是會(huì)使用索引的;
左模糊like ‘%...’無法直接使用索引,但可以利用reverse + function index的形式,變化成 like ‘…%’;
全模糊查詢是無法優(yōu)化的,一定要使用的話建議使用搜索引擎。
33、統(tǒng)一SQL語句的寫法
對(duì)于以下兩句SQL語句, 程序員認(rèn)為是相同的,數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器認(rèn)為是不同的。
select * from user;
select * From USER;
這都是很常見的寫法,也很少有人會(huì)注意,就是表名大小寫不一樣而已。然而,查詢解析器認(rèn)為這是兩個(gè)不同的SQL語句,要解析兩次,生成兩個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃,作為一名嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腏ava開發(fā)工程師,應(yīng)該保證兩個(gè)一樣的SQL語句,不管在任何地方都是一樣的。
34、不要把SQL語句寫得太復(fù)雜
經(jīng)常聽到有人吹牛逼,我寫了一個(gè)800行的SQL語句,邏輯感超強(qiáng),我們還開會(huì)進(jìn)行了SQL講解,大家都投來了崇拜的目光……
一般來說,嵌套子查詢、或者是3張表關(guān)聯(lián)查詢還是比較常見的,但是,如果超過3層嵌套的話,查詢優(yōu)化器很容易給出錯(cuò)誤的執(zhí)行計(jì)劃,影響SQL效率。SQL執(zhí)行計(jì)劃是可以被重用的,SQL越簡(jiǎn)單,被重用的概率越大,生成執(zhí)行計(jì)劃也是很耗時(shí)的。
35、將大的DELETE,UPDATE、INSERT 查詢變成多個(gè)小查詢
能寫一個(gè)幾十行、幾百行的SQL語句是不是顯得逼格很高?然而,為了達(dá)到更好的性能以及更好的數(shù)據(jù)控制,你可以將他們變成多個(gè)小查詢。
36、關(guān)于臨時(shí)表
(1)避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗;
(2)在新建臨時(shí)表時(shí),如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log;
(3)如果數(shù)據(jù)量不大,為了緩和系統(tǒng)表的資源,應(yīng)先create table,然后insert;
(4)如果使用到了臨時(shí)表,在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除。先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。
37、使用explain分析你SQL執(zhí)行計(jì)劃
(1)type
system:表僅有一行,基本用不到;
const:表最多一行數(shù)據(jù)配合,主鍵查詢時(shí)觸發(fā)較多;
eq_ref:對(duì)于每個(gè)來自于前面的表的行組合,從該表中讀取一行。這可能是最好的聯(lián)接類型,除了const類型;
ref:對(duì)于每個(gè)來自于前面的表的行組合,所有有匹配索引值的行將從這張表中讀??;
range:只檢索給定范圍的行,使用一個(gè)索引來選擇行。當(dāng)使用=、、、=、、=、IS NULL、=、BETWEEN或者IN操作符,用常量比較關(guān)鍵字列時(shí),可以使用range;
index:該聯(lián)接類型與ALL相同,除了只有索引樹被掃描。這通常比ALL快,因?yàn)樗饕募ǔ1葦?shù)據(jù)文件??;
all:全表掃描;
性能排名:system const eq_ref ref range index all。
實(shí)際sql優(yōu)化中,最后達(dá)到ref或range級(jí)別。
(2)Extra常用關(guān)鍵字
Using index:只從索引樹中獲取信息,而不需要回表查詢;
Using where:WHERE子句用于限制哪一個(gè)行匹配下一個(gè)表或發(fā)送到客戶。除非你專門從表中索取或檢查所有行,如果Extra值不為Using where并且表聯(lián)接類型為ALL或index,查詢可能會(huì)有一些錯(cuò)誤。需要回表查詢。
Using temporary:mysql常建一個(gè)臨時(shí)表來容納結(jié)果,典型情況如查詢包含可以按不同情況列出列的GROUP BY和ORDER BY子句時(shí);
38、讀寫分離與分庫分表
當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定的數(shù)量之后,限制數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)性能的就不再是數(shù)據(jù)庫層面的優(yōu)化就能夠解決的;這個(gè)時(shí)候往往采用的是讀寫分離與分庫分表同時(shí)也會(huì)結(jié)合緩存一起使用,而這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)庫層面的優(yōu)化只是基礎(chǔ)。
讀寫分離適用于較小一些的數(shù)據(jù)量;分表適用于中等數(shù)據(jù)量;而分庫與分表一般是結(jié)合著用,這就適用于大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)了,這也是現(xiàn)在大型互聯(lián)網(wǎng)公司解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方法之一。
39、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from user limit 100000, 20
使用上述SQL語句做分頁的時(shí)候,隨著表數(shù)據(jù)量的增加,直接使用limit語句會(huì)越來越慢。
此時(shí),可以通過取前一頁的最大ID,以此為起點(diǎn),再進(jìn)行l(wèi)imit操作,效率提升顯著。
select id,name from user where id 100000 limit 20
40、盡量控制單表數(shù)據(jù)量的大小,建議控制在500萬以內(nèi)
500萬并不是MySQL數(shù)據(jù)庫的限制,過大會(huì)造成修改表結(jié)構(gòu),備份,恢復(fù)都會(huì)有很大的問題。
可以用歷史數(shù)據(jù)歸檔(應(yīng)用于日志數(shù)據(jù)),分庫分表(應(yīng)用于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù))等手段來控制數(shù)據(jù)量大小。
41、謹(jǐn)慎使用Mysql分區(qū)表
(1)分區(qū)表在物理上表現(xiàn)為多個(gè)文件,在邏輯上表現(xiàn)為一個(gè)表;
(2)謹(jǐn)慎選擇分區(qū)鍵,跨分區(qū)查詢效率可能更低;
(3)建議采用物理分表的方式管理大數(shù)據(jù)。
42、盡量做到冷熱數(shù)據(jù)分離,減小表的寬度
Mysql限制每個(gè)表最多存儲(chǔ)4096列,并且每一行數(shù)據(jù)的大小不能超過65535字節(jié)。
減少磁盤IO,保證熱數(shù)據(jù)的內(nèi)存緩存命中率(表越寬,把表裝載進(jìn)內(nèi)存緩沖池時(shí)所占用的內(nèi)存也就越大,也會(huì)消耗更多的IO);
更有效的利用緩存,避免讀入無用的冷數(shù)據(jù);
經(jīng)常一起使用的列放到一個(gè)表中(避免更多的關(guān)聯(lián)操作)。
43、禁止在表中建立預(yù)留字段
(1)預(yù)留字段的命名很難做到見名識(shí)義;
(2)預(yù)留字段無法確認(rèn)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)類型,所以無法選擇合適的類型;
(3)對(duì)預(yù)留字段類型的修改,會(huì)對(duì)表進(jìn)行鎖定;
44、禁止在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)圖片,文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)
通常文件很大,會(huì)短時(shí)間內(nèi)造成數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng),數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)庫讀取時(shí),通常會(huì)進(jìn)行大量的隨機(jī)IO操作,文件很大時(shí),IO操作很耗時(shí)。
通常存儲(chǔ)于文件服務(wù)器,數(shù)據(jù)庫只存儲(chǔ)文件地址信息。
45、建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨(dú)的擴(kuò)展表中
Mysql內(nèi)存臨時(shí)表不支持TEXT、BLOB這樣的大數(shù)據(jù)類型,如果查詢中包含這樣的數(shù)據(jù),在排序等操作時(shí),就不能使用內(nèi)存臨時(shí)表,必須使用磁盤臨時(shí)表進(jìn)行。而且對(duì)于這種數(shù)據(jù),Mysql還是要進(jìn)行二次查詢,會(huì)使sql性能變得很差,但是不是說一定不能使用這樣的數(shù)據(jù)類型。
如果一定要使用,建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨(dú)的擴(kuò)展表中,查詢時(shí)一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的數(shù)據(jù)時(shí)不要對(duì)該列進(jìn)行查詢。
46、TEXT或BLOB類型只能使用前綴索引
因?yàn)镸ySQL對(duì)索引字段長(zhǎng)度是有限制的,所以TEXT類型只能使用前綴索引,并且TEXT列上是不能有默認(rèn)值的。
MySql基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)(SQL優(yōu)化篇)
47、一些其它優(yōu)化方式
(1)當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候,使用limit 1
limit 1可以避免全表掃描,找到對(duì)應(yīng)結(jié)果就不會(huì)再繼續(xù)掃描了。
(2)如果排序字段沒有用到索引,就盡量少排序
(3)所有表和字段都需要添加注釋
使用comment從句添加表和列的備注,從一開始就進(jìn)行數(shù)據(jù)字典的維護(hù)。
(4)SQL書寫格式,關(guān)鍵字大小保持一致,使用縮進(jìn)。
(5)修改或刪除重要數(shù)據(jù)前,要先備份。
(6)很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇
(7)where后面的字段,留意其數(shù)據(jù)類型的隱式轉(zhuǎn)換。
(8)盡量把所有列定義為NOT NULL
NOT NULL列更節(jié)省空間,NULL列需要一個(gè)額外字節(jié)作為判斷是否為 NULL的標(biāo)志位。NULL列需要注意空指針問題,NULL列在計(jì)算和比較的時(shí)候,需要注意空指針問題。
(9)偽刪除設(shè)計(jì)
(10)索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上,比如性別,排序字段應(yīng)創(chuàng)建索引
(11)盡量避免使用游標(biāo)
因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差,如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行,那么就應(yīng)該考慮改寫。
來源丨公眾號(hào):哪吒編程(ID:gh_61b183bcf690)
dbaplus社群歡迎廣大技術(shù)人員投稿,投稿郵箱:editor@dbaplus.cn
活動(dòng)推薦
第八屆DAMS-中國數(shù)據(jù)智能管理峰會(huì)將于2023年3月31日在上海舉辦,與大家一起探索大數(shù)據(jù)與云原生強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合的方式、挖掘由此激發(fā)的軟件發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。
報(bào)名鏈接:https://www.bagevent.com/event/8100960?bag_track=SH
演講嘉賓所在單位:阿里、騰訊、京東、美團(tuán)、華為云、字節(jié)、螞蟻、網(wǎng)易、新浪、攜程、嗶哩嗶哩、小紅書、vivo、快狗打車、貨拉拉、工商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、平安銀行、光大銀行、匯豐銀行、微眾銀行、復(fù)旦大學(xué)等產(chǎn)學(xué)研界技術(shù)領(lǐng)跑單位。
演講議題聚焦:
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理:數(shù)據(jù)治理丨存算分離丨云原生OLAP丨湖倉一體丨智能分析
數(shù)據(jù)庫:云原生分布式丨時(shí)間序列丨服務(wù)自治丨中間件丨跨云多活
運(yùn)維:AIOps丨故障分析丨性能優(yōu)化丨離在線混部丨高可用建設(shè)
金融科技:規(guī)模化監(jiān)控丨實(shí)時(shí)數(shù)倉丨分布式改造丨國產(chǎn)化替代丨數(shù)字化轉(zhuǎn)型丨混沌工程
掃描二維碼推送至手機(jī)訪問。
版權(quán)聲明:本文由飛速云SEO網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化推廣發(fā)布,如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。