數(shù)據(jù)庫表表面上存在索引和防錯(cuò)機(jī)制，然而一個(gè)簡單的查詢就會(huì)耗費(fèi)很長時(shí)間。Web應(yīng)用程序或許在開發(fā)環(huán)境中運(yùn)行良好，但在產(chǎn)品環(huán)境中表現(xiàn)同樣糟糕。如果你是個(gè)數(shù)據(jù)庫管理員，你很有可能已經(jīng)在某個(gè)階段遇到上述情況。因此，本文將介紹對(duì)MySQL進(jìn)行性能優(yōu)化的技巧和竅門。

1.存儲(chǔ)引擎的選擇

如果數(shù)據(jù)表需要事務(wù)處理，應(yīng)該考慮使用InnoDB，因?yàn)樗耆?span>ACID特性。如果不需要事務(wù)處理，使用默認(rèn)存儲(chǔ)引擎MyISAM是比較明智的。并且不要嘗試同時(shí)使用這兩個(gè)存儲(chǔ)引擎。思考一下：在一個(gè)事務(wù)處理中，一些數(shù)據(jù)表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM。結(jié)果呢?整個(gè)subject將被取消，只有那些在事務(wù)處理中的被帶回到原始狀態(tài)，其余的被提交的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存，這將導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫的沖突。然而存在一個(gè)簡單的方法可以同時(shí)利用兩個(gè)存儲(chǔ)引擎的優(yōu)勢。目前大多數(shù)MySQL套件中包括InnoDB、編譯器和鏈表，但如果你選擇MyISAM，你仍然可以單獨(dú)下載InnoDB，并把它作為一個(gè)插件。很簡單的方法，不是嗎?

2.計(jì)數(shù)問題

如果數(shù)據(jù)表采用的存儲(chǔ)引擎支持事務(wù)處理(如InnoDB)，你就不應(yīng)使用COUNT(*)計(jì)算數(shù)據(jù)表中的行數(shù)。這是因?yàn)樵诋a(chǎn)品類數(shù)據(jù)庫使用COUNT(*)，最多返回一個(gè)近似值，因?yàn)樵谀硞€(gè)特定時(shí)間，總有一些事務(wù)處理正在運(yùn)行。如果使用COUNT(*)顯然會(huì)產(chǎn)生bug，出現(xiàn)這種錯(cuò)誤結(jié)果。

3.反復(fù)測試查詢

查詢最棘手的問題并不是無論怎樣小心總會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，并導(dǎo)致bug出現(xiàn)。恰恰相反，問題是在大多數(shù)情況下bug出現(xiàn)時(shí)，應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫已經(jīng)上線。的確不存在針對(duì)該問題切實(shí)可行的解決方法，除非將測試樣本在應(yīng)用程序或數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行。任何數(shù)據(jù)庫查詢只有經(jīng)過上千個(gè)記錄的大量樣本測試，才能被認(rèn)可。

4.避免全表掃描

通常情況下，如果MySQL(或者其他關(guān)系數(shù)據(jù)庫模型)需要在數(shù)據(jù)表中搜索或掃描任意特定記錄時(shí)，就會(huì)用到全表掃描。此外，通常最簡單的方法是使用索引表，以解決全表掃描引起的低效能問題。然而，正如我們?cè)陔S后的問題中看到的，這存在錯(cuò)誤部分。

5.使用”EXPLAIN”進(jìn)行查詢

當(dāng)需要調(diào)試時(shí)，EXPLAIN是一個(gè)很好的命令，下面將對(duì)EXPLAIN進(jìn)行深入探討。

首先，創(chuàng)建一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)表：

CREATE TABLE awesome_pcq(

emp_id INT(10) NOTNULL DEFAULT '0',

full_name VARCHAR(100) NOTNULL,

email_id VARCHAR(100) NOT NULL,

password VARCHAR(50) NOT NULL,

deleted TINYINT(4) NOTNULL,

PRIMARYKEY(emp_id)

) COLLATE=utf8_general_ci

ENGINE=InnoDB

ROW_FORMAT=DEFAULT

這個(gè)數(shù)據(jù)表一目了然，共有五列，最后一列“deleted”是一個(gè)Boolean類變量flag來檢查帳號(hào)是活動(dòng)的還是已被刪除。接下來，您需要用樣本記錄填充這個(gè)表(比如，100個(gè)雇員記錄)。正如你看到的，主鍵是“emp_id”。因此，使用電子郵件地址和密碼字段，我們可以很容易地創(chuàng)建一個(gè)查詢，以驗(yàn)證或拒絕登錄請(qǐng)求，如下(實(shí)例一)：

SELECT COUNT(*) FROM awesome_pcq WHERE email_id='blahblah' AND password='blahblah' AND deleted=0

之前我們提到，要避免使用COUNT(*)。代碼糾正如下(實(shí)例二)：

SELECT emp_id FROM awesome_pcq WHERE email_id='blahblah' AND password='blahblah' AND deleted=0

現(xiàn)在回想一下，在實(shí)例一中，代碼查詢定位并返回“email_id”和“password”等于給定值的行數(shù)。在實(shí)例二中，進(jìn)行了同樣的查詢，不同的是明確要求列出“emp_id”所有滿足給定的標(biāo)準(zhǔn)的值。哪個(gè)查詢更費(fèi)時(shí)?

很顯然，這兩個(gè)實(shí)例都是同樣費(fèi)時(shí)的數(shù)據(jù)庫查詢，因?yàn)闊o意間，兩個(gè)實(shí)例查詢都進(jìn)行了全表掃描。為了更好地讀懂指令，執(zhí)行如下代碼：

EXPLAIN SELECT emp_id FROM awesome_pcq WHERE email_id='blahblah' AND password='blahblah' AND deleted=0  在輸出時(shí)，集中在倒數(shù)第二列：“rows”。假設(shè)我們已經(jīng)將表填充了100個(gè)記錄，它會(huì)在第一行顯示100，這是MySQL需要進(jìn)行掃描用來計(jì)算查詢的結(jié)果的行數(shù)。這說明了什么?這需要全表掃描。為了克服這個(gè)弊端，則需要添加索引。

6.添加索引

先從重要的說起：給每一個(gè)可能遇到的次要問題創(chuàng)建索引并不明智。過多的索引會(huì)導(dǎo)致效能減慢和資源占用。在進(jìn)一步討論之前，在實(shí)例中創(chuàng)建一個(gè)樣本索引：

ALTER TABLE awesome_pcq ADDINDEX LoginValidate(email_id)  接下來，再次運(yùn)行該查詢：

EXPLAIN SELECT emp_id FROM awesome_pcq WHERE email_id='blahblah' AND password='blahblah' AND deleted=0

請(qǐng)注意運(yùn)行后的值。不是100，而是1。因此，為了給出查詢結(jié)果，MySQL只掃描了1行，多虧先前創(chuàng)建的索引。你可能會(huì)注意到，索引只在電子郵件地址字段創(chuàng)建，而查詢對(duì)其他字段同樣進(jìn)行了搜索。這表明MySQL先執(zhí)行了一個(gè)cros-check，檢查是否有在WHERE子句中的定義的值有索引指定，如果有這樣的值就執(zhí)行相應(yīng)的操作。

但是，它不是每次重復(fù)將減少到一個(gè)。例如，如果不是唯一的索引字段(如employee names列可以有兩行相同的值)，即使創(chuàng)建索引，也將有多個(gè)記錄留下。但它仍然比全表掃描好。并且，在WHERE子句中指定列的順序沒有在這個(gè)過程中發(fā)揮作用。例如，如果在上面的查詢中，改變字段的順序，使電子郵件地址出現(xiàn)在最后，MySQL仍將遍歷索引列的基礎(chǔ)上。那么，就要在索引上動(dòng)腦筋，注意如何避免大量的全表掃描，并獲得更好的結(jié)果。不過，這需要經(jīng)歷一個(gè)很長的過程。

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