MySQL数据库性能优化思路与解决方法(二转)
原文:http://bbs.landingbj.com/t-0-242512-1.html
1、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法,但却因为它的独占性,有时会影响数据库的性能,尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中,数据库将会被锁定,因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用,事务造成的影响不会成为一个太大的问题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统,例如访问一个电子商务网站,就会产生比较严重的响应延迟。
其实,有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
引用:
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这
里,我们用一个 SELECT 语句取出初始数据,通过一些计算,用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字
的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前,不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或
者删除的操作。
2、使用外键
锁定表的方法
可以维护数据的完整性,但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如,外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里,
外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID,任何一条没有合法
CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。
引用:
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注
意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时
候,salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键,一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务
安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如
例中所示。
3、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法,它可以令数据库服务器以
比没有索引快得多的速度检索特定的行,尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候,性能提高更为明显。那该对哪
些字段建立索引呢?一般说来,索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的
值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说,出现大量重复值是很有可能的情况,例如customerinfo中的“province”.. 字
段,在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反,还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引,也可以使用
ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外,MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索
引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引,但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库,将数据装载到��个没有
FULLTEXT索引的表中,然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引,将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有
FULLTEXT索引的表中,执行过程将会非常慢。
4、优化的查询语句
绝大多数情况
下,使用索引可以提高查询的速度,但如果SQL语句使用不恰当的话,索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先,最好是在相同类型的字
段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前,这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为
特殊的情况,在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候,可以将它们进行比较。其次,在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操
作。
例如,在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时,将会使索引不能发挥应有的作用。所以,下面的两个查询虽然返回的结果一样,但后者要比前者快得多。
引用:
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候:
引用:
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果,但后面的查询将比前面的一个快很多。第三,在搜索字符型字段时,我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符,这种做法虽然简单,但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
引用:
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询,返回的结果一样,但速度就要快上很多:..
引用:
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最后,应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换,因为转换过程也会使索引变得不起作用。
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