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Mysql高性能優化規範建議

資料庫指令規範

  • 所有資料庫對象名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割
  • 所有資料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,需要将其用單引号括起來)
  • 資料庫對象的命名要能做到見名識意,并且最後不要超過32個字元
  • 臨時庫表必須以tmp_為字首并以日期為字尾,備份表必須以bak_為字首并以日期(時間戳)為字尾
  • 所有存儲相同資料的列名和列類型必須一緻(一般作為關聯列,如果查詢時關聯列類型不一緻會自動進行資料類型隐式轉換,會造成列上的索引失效,導緻查詢效率降低)

資料庫基本設計規範

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,存儲空間資料等)的情況下,所有表必須使用Innodb存儲引擎(mysql5.5之前預設使用Myisam,5.6以後預設的為Innodb)。Innodb 支援事務,支援行級鎖,更好的恢複性,高并發下性能更好。

2. 資料庫和表的字元集統一使用UTF8

相容性更好,統一字元集可以避免由于字元集轉換産生的亂碼,不同的字元集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效,如果資料庫中有存儲emoji表情的需要,字元集需要采用utf8mb4字元集。

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,從一開始就進行資料字典的維護

4. 盡量控制單表資料量的大小,建議控制在500萬以内。

500萬并不是Mysql資料庫的限制,過大會造成修改表結構,備份,恢複都會有很大的問題。

可以用曆史資料歸檔(應用于日志資料),分庫分表(應用于業務資料)等手段來控制資料量大小

5. 謹慎使用Mysql分區表

分區表在實體上表現為多個檔案,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;

建議采用實體分表的方式管理大資料。

6. 盡量做到冷熱資料分離,減小表的寬度

Mysql限制每個表最多存儲4096列,并且每一行資料的大小不能超過65535位元組。

減少磁盤IO,保證熱資料的記憶體緩存命中率(表越寬,把表裝載進記憶體緩沖池時所占用的記憶體也就越大,也會消耗更多的IO);更有效的利用緩存,避免讀入無用的冷資料;

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。預留字段無法确認存儲的資料類型,是以無法選擇合适的類型。

對預留字段類型的修改,會對表進行鎖定。

8. 禁止在資料庫中存儲圖檔,檔案等大的二進制資料

通常檔案很大,會短時間内造成資料量快速增長,資料庫進行資料庫讀取時,通常會進行大量的随機IO操作,檔案很大時,IO操作很耗時。

通常存儲于檔案伺服器,資料庫隻存儲檔案位址資訊

9. 禁止線上上做資料庫壓力測試

10. 禁止從開發環境,測試環境直接連接配接生成環境資料庫

資料庫字段設計規範

1. 優先選擇符合存儲需要的最小的資料類型

原因: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,在周遊時所需要的IO次數也就越多,索引的性能也就越差。方法:

  • 将字元串轉換成數字類型存儲,如:将IP位址轉換成整形資料

mysql提供了兩個方法來處理ip位址

  • inet_aton 把ip轉為無符号整型(4-8位)
  • inet_ntoa 把整型的ip轉為位址

插入資料前,先用inet_aton把ip位址轉為整型,可以節省空間,顯示資料時,使用inet_ntoa把整型的ip位址轉為位址顯示即可。

  • 對于非負型的資料(如自增ID、整型IP)來說,要優先使用無符号整型來存儲

原因:無符号相對于有符号可以多出一倍的存儲空間SIGNED INT -2147483648~2147483647

UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字元數,而不是位元組數,使用UTF8存儲255個漢字 Varchar(255)=765個位元組。過大的長度會消耗更多的記憶體。

2. 避免使用TEXT、BLOB資料類型,最常見的TEXT類型可以存儲64k的資料

  • 建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充表中

Mysql記憶體臨時表不支援TEXT、BLOB這樣的大資料類型,如果查詢中包含這樣的資料,在排序等操作時,就不能使用記憶體臨時表,必須使用磁盤臨時表進行。

而且對于這種資料,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資料類型。

如果一定要使用,建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充表中,查詢時一定不要使用select * 而隻需要取出必要的列,不需要TEXT列的資料時不要對該列進行查詢。

  • TEXT或BLOB類型隻能使用字首索引

因為MySQL對索引字段長度是有限制的,是以TEXT類型隻能使用字首索引,并且TEXT列上是不能有預設值的

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儲存,是以要占用更多的空間

進行比較和計算時要對NULL值做特别的處理

5. 使用TIMESTAMP(4個位元組)或DATETIME類型(8個位元組)存儲時間

TIMESTAMP 存儲的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07TIMESTAMP 占用4位元組和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元串存儲日期型的資料(不正确的做法)

  • 缺點1:無法用日期函數進行計算和比較
  • 缺點2:用字元串存儲日期要占用更多的空間

6. 同财務相關的金額類資料必須使用decimal類型

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

Decimal類型為精準浮點數,在計算時不會丢失精度占用空間由定義的寬度決定,每4個位元組可以存儲9位數字,并且小數點要占用一個位元組可用于存儲比bigint更大的整型資料

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

索引并不是越多越好!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,會根據統一資訊,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于查詢,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隻能使用到一個表中的一個索引,5.6以後,雖然有了合并索引的優化方式,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:資料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,但是表的存儲順序隻能有一種。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,不适用多列主鍵(相當于聯合索引)
  • 不要使用UUID,MD5,HASH,字元串列作為主鍵(無法保證資料的順序增長)
  • 主鍵建議使用自增ID值

常見索引列建議

  • 出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列
  • 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的字段
  • 并不要将符合1和2中的字段的列都建立一個索引, 通常将1、2中的字段建立聯合索引效果更好
  • 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:希望通過索引進行資料查找,減少随機IO,增加查詢性能 ,索引能過濾出越少的資料,則從磁盤中讀入的資料也就越少。

  • 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)
  • 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,一頁能存儲的資料量越大,IO性能也就越好)
  • 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)

避免建立備援索引和重複索引(增加了查詢優化器生成執行計劃的時間)

  • 重複索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id)
  • 備援索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

對于頻繁的查詢優先考慮使用覆寫索引

覆寫索引: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

覆寫索引的好處:

  • 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,對于Innodb來說,二級索引在葉子節點中所儲存的是行的主鍵資訊,如果是用二級索引查詢資料的話,在查找到相應的鍵值後,還要通過主鍵進行二次查詢才能擷取我們真實所需要的資料。

而在覆寫索引中,二級索引的鍵值中可以擷取所有的資料,避免了對主鍵的二次查詢 ,減少了IO操作,提升了查詢效率。

  • 可以把随機IO變成順序IO加快查詢效率

由于覆寫索引是按鍵值的順序存儲的,對于IO密集型的範圍查找來說,對比随機從磁盤讀取每一行的資料IO要少的多,是以利用覆寫索引在通路時也可以把磁盤的随機讀取的IO轉變成索引查找的順序IO。

索引SET規範

盡量避免使用外鍵限制

  • 不建議使用外鍵限制(foreign key),但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引
  • 外鍵可用于保證資料的參照完整性,但建議在業務端實作
  • 外鍵會影響父表和子表的寫操作進而降低性能

資料庫SQL開發規範

1. 建議使用預編譯語句進行資料庫操作

預編譯語句可以重複使用這些計劃,減少SQL編譯所需要的時間,還可以解決動态SQL所帶來的SQL注入的問題。隻傳參數,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. 避免資料類型的隐式轉換

隐式轉換會導緻索引失效如: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%号的查詢條件。如:a like '%123%',(如果無前置%,隻有後置%,是可以用到列上的索引的)

一個SQL隻能利用到複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列上的索引将不會被用到。

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. 資料庫設計時,應該要對以後擴充進行考慮

5. 程式連接配接不同的資料庫使用不同的賬号,進制跨庫查詢

  • 為資料庫遷移和分庫分表留出餘地
  • 降低業務耦合度
  • 避免權限過大而産生的安全風險

6. 禁止使用SELECT * 必須使用SELECT <字段清單> 查詢

原因:

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

7. 禁止使用不含字段清單的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,不論是記憶體臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引,是以查詢性能會受到一定的影響。特别是對于傳回結果集比較大的子查詢,其對查詢性能的影響也就越大。

由于子查詢會産生大量的臨時表也沒有索引,是以會消耗過多的CPU和IO資源,産生大量的慢查詢。

9. 避免使用JOIN關聯太多的表

對于Mysql來說,是存在關聯緩存的,緩存的大小可以由join_buffer_size參數進行設定。在Mysql中,對于同一個SQL多關聯(join)一個表,就會多配置設定一個關聯緩存,如果在一個SQL中關聯的表越多,所占用的記憶體也就越大。如果程式中大量的使用了多表關聯的操作,同時join_buffer_size設定的也不合理的情況下,就容易造成伺服器記憶體溢出的情況,就會影響到伺服器資料庫性能的穩定性。

同時對于關聯操作來說,會産生臨時表操作,影響查詢效率,Mysql最多允許關聯61個表,建議不超過5個。

10. 減少同資料庫的互動次數

資料庫更适合處理批量操作,合并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() 進行随機排序

order by rand()會把表中所有符合條件的資料裝載到記憶體中,然後在記憶體中對所有資料根據随機生成的值進行排序,并且可能會對每一行都生成一個随機值,如果滿足條件的資料集非常大,就會消耗大量的CPU和IO及記憶體資源。

推薦在程式中擷取一個随機值,然後從資料庫中擷取資料的方式。

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緻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. 在明顯不會有重複值時使用UNION ALL 而不是UNION

  • UNION 會把兩個結果集的所有資料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. 拆分複雜的大SQL為多個小SQL

  • 大SQL邏輯上比較複雜,需要占用大量CPU進行計算的SQL
  • MySQL中,一個SQL隻能使用一個CPU進行計算
  • SQL拆分後可以通過并行執行來提高處理效率

資料庫操作行為規範

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

而隻有當主庫上執行完成後,才會在其他從庫上執行,是以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

2、binlog日志為row格式時會産生大量的日志

大批量寫操作會産生大量日志,特别是對于row格式二進制資料而言,由于在row格式中會記錄每一行資料的修改,我們一次修改的資料越多,産生的日志量也就會越多,日志的傳輸和恢複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、避免産生大事務操作

大批量修改資料,一定是在一個事務中進行的,這就會造成表中大批量資料進行鎖定,進而導緻大量的阻塞,阻塞會對MySQL的性能産生非常大的影響。

特别是長時間的阻塞會占滿所有資料庫的可用連接配接,這會使生産環境中的其他應用無法連接配接到資料庫,是以一定要注意大批量寫操作要進行分批

對于大表使用pt-online-schema-change修改表結構

  • 避免大表修改産生的主從延遲
  • 避免在對表字段進行修改時進行鎖表

對大表資料結構的修改一定要謹慎,會造成嚴重的鎖表操作,尤其是生産環境,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,并且在新表上進行表結構的修改,然後再把原表中的資料複制到新表中,并在原表中增加一些觸發器。

把原表中新增的資料也複制到新表中,在行所有資料複制完成之後,把新表命名成原表,并把原來的表删除掉。把原來一個DDL操作,分解成多個小的批次進行。

禁止為程式使用的賬号賦予super權限

  • 當達到最大連接配接數限制時,還運作1個有super權限的使用者連接配接
  • super權限隻能留給DBA處理問題的賬号使用

對于程式連接配接資料庫賬号,遵循權限最小原則

  • 程式使用資料庫賬号隻能在一個DB下使用,不準跨庫
  • 程式使用的賬号原則上不準有drop權限
source: cnblogs.com/huchong/p/10219318.html      
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