关于mysql数据库优化

关于mysql数据库优化

以我之愚见，数据库的优化在于优化存储和查询速度

目前主要的优化我认为是优化查询速度，查询速度快了，提高了用户的体验

我认为优化主要从两方面进行考虑，

优化数据库对象，

优化sql

优化数据库对象

1.优化表的数据类型，对于每个字段用合适的数据类型，既能解决磁盘的存储空间，又能避免浪费程序运行时物理内存的浪费，提高查询速度。

比如对于不会有负数的整数类型，使用无符号整型，整数范围很小的用tinyint 或者smallint

2 通过拆分表来提高表的访问效率。（对于MyISAM）

垂直拆分，水平拆分，如果一个表中一些列常用，一些列不常用，可以用垂直拆分。缺点查询所有数据的时候需要连表。

3逆规范化

增加冗余列，    冗余列值得是多个表中有相同的列，这样做是避免查询的时候进行连表操作

增加派生列     之增加的列来自其他表的数据，由其他表的数据计算得到。这样是为了减少连接操作，避免使用聚合函数

重新组表   对用户经常查看的数据是使用两张表连起来的数据，可以重新租一张表，也是减少连表的操作

4使用中间表       中间表复制源表的部分数据，并且与源表隔离，在中间表上查询统计操作不会影响源表。

中间表可以灵活增加索引，或增加临时的字段，从而提高统计查询效率

二、sql优化

·　　在表的查询中，有这个几种查询类型，

1遍历全表   all

2 扫描全索引 遍历整个索引   index

3 索引范围扫描，常见于<   >  >=  between    range

4使用非唯一索引或者唯一索引的前缀

5  唯一索引，对于每个索引的键值，表中只有一条记录匹配 eq_ref

6 const/system  单表中最多有一个匹配行，查询速度非常快，例如根据主键或者唯一索引

7 null 对于null, mysql不用返回直接能得到结果

索引是数据库优化最常用和最重要的手段之一。

索引的存储分类：

B-tree索引 最常用

HASH索引  只有memory支持

R-Tree索引 空间索引，不常用

Full-text 全文索引

比较常用的是B-Tree索引和hash索引，hash索引适合key-value查询，不适合范围查找

b-tree索引并不是二叉树，而是平衡树

注意对于查询的的列是字符串，要加上引号，不然不会用到索引。

对于 or 分隔开的条件，如果or 前面的列中有索引，而后面的列中没有索引，则不会用到索引。

对于插入操作

尽量使用多个值表的insert语句，这种方式大大减少客户端与数据库的连接，关闭等操作。

避免使用子查询，用效率更高的join,join 效率更高是因为mysq不需要再内存中创建临时表

优化分页