Mysql优化总结(一)

一，前言

​ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

​ MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

• MySQL是开源的，所以不需要支付任何费用。
• MySQL使用标准的SQL数据语言形式。
• MySQL可以处理拥有千万条记录的大型数据库。
• MySQL支持多种语言，如C，PHP，Java等。

　　本篇博客是总结MySQL存储机制及SQL优化方面的内容。

二，MySQL逻辑架构

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​ 分析：

• 第一层是大多数基于网络的客户端/服务器的工具或者服务都有类似的架构。如连接处理，授权认证等。
• 第二层架构中，大多数的MYSQL的核心服务功能都在这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存以及所有的内置函数（日期时间等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现：存储过程、触发器、视图等层。
• 第三层包含了存储引擎。存储引擎负责Mysql中的数据的存储和提取。
  
  Mysql支持各种不同的存储引擎，每个存储引擎都有它的优势和劣势。服务器通过API和存储引擎进行通信。这些API接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异，使的这些差异对上层的查询过程透明。存储引擎不会解析SQL（InnoDB是个例外，它会解析外键定义），不同的存储引擎之间也不能互相通信，而只是简单的响应上层服务器的请求。

​ 缓存：当客户端请求到来时，先去查询缓存中是否存在数据，没有再去数据库中查询。

分析器：对sql语句的分析，比如SELECT username FROM users; ，分析器分析出先执行FROM users，然后再执行SELECT　username。

​ 优化器：上面只是举了一个简单的例子，而优化器作用在于选择那种执行方式，是执行SQL效率最快的。因为分析器对一条SQL语句会分析出多种不同的结果，而优化器就会对以上的分析结果选择它认为最优的结果来执行。但是，需要注意的是，优化器认为最优的执行方案，并不一定是我们认为的最优执行方案。因此再SQL语句量较大的情况下，就需要程序员手动对语句进行优化。

​ 下面再来说说MySQL的存储引擎。

三，存储引擎

​ 以博主的MySQL作为案例，执行select version();语句可以查看数据库版本。

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​ 接着再来看看MySQL都支持哪些存储引擎。

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​ 在倒数第二个，可以看出MySQL默认的存储引擎是InnoDB，再细看Transactions中只有InnoDB是支持事务的，其他存储引擎都是不支持的。这是在MySQL5.5之后支持的引擎，所以说在5.5之前MySQL是不支持事务的。

​ 最长用的两种存储引擎为InnoDB和Myisam，请看两者之间的区别（MySQL5.6）。

特点	InnoDB	myisam
事务	支持事务	不支持
锁	行锁	表锁
B树索引	支持	支持
全文索引	不支持	支持
外键	支持（唯一支持的）	不支持

​ 那么如何选择两种存储引擎，可以从以下几个方面考虑。

​ 事务：

​ 如果应用需要事务支持，那么InnoDB是较号的选择。如果不需要事务，并且主要是select和insert操作，则MyISAM是个不错的选择，比如日志型系统。

​ 备份：

​ 备份的需求也会影响存储引擎的选择。如果需要在线热备份，则选择InnoDB就是基本的要求。

​ 数据恢复：

​ 数据量比较大的时候，系统崩溃后如何快速恢复是一个需要考虑的额问题。相对而言，MyISAM崩溃后发生损坏的概率比InnoDB高的多，而且恢复也慢，因此即使不需要事务，通常也应该选择InnoDB引擎。

​ 对于不同存储引擎的选择，对数据库的性能都会带来较大的影响，除了MySQL默认支持的存储引擎之外，还有很多第三方存储引擎。

​ 通常情况下，导致SQL性能下降还有以下几方面：

• 查询语句编写不合理
• 索引失效
• 关联查询数据太多
• 服务器的参数设置问题

下面总结一些关于SQL优化方面的内容。

四，数据类型优化

4.1，数据类型的选择原则。

​ 更小的通常更好：

​ 一般情况选择可以正确存储数据的最小数据类型。因为更小的数据类型通常更快，因为占用磁盘、内存和CPU缓存会越小。

​ 简单就好：

​ 简单数据类型的操作通常需要更少的CPU消耗。

​ 尽量避免NULL：

​ 一般情况下最好执行列为NOT NULL，除非特殊需要。因为如果查询中包含为NULL的列，从SQL优化角度考虑，对创建索引，索引的统计等都会带来较大的困难，且优化起来也是较为复杂的，因此说尽量避免NULL值。

4.2，具体类型的选择

​ 1，整数类型：选择合适的字节大小作为数据的类型。

• tinyint：8位字节
• smallint：16位字节
• mediumint：24位字节
• int：32位字节
• bigint：64位字节
• unsigned属性：添加unsigned属性表示该字段不允许负数，正数的上限大致可以提高一倍。
  
  比如tinyint unsigned可以存储0-255的范围。而tinyint是-128~127的范围。有符号和无符号占用空间大小相同，具有相同的性能。

int(11)是指定整数类型的宽度，它不会限制值得合法范围，对于存储和计算而言，int(1)和int(20)没什么区别

​ 2，实数类型

• float：32位
• double：64位
• decimal：decimel需要额外的空间和计算开销，所以应该尽量只对小数进行精准计算时才使用decimel，例如存储金额。

​ 3，字符串类型

• varchar：是可变长的字符串，它比定长更节省空间。varchar需要使用1~2个额外字节记录字符串的长度。varchar节省了存储空间，所以对性能也有帮助，
  
  但是由于长度可变，在update时可能使行变得比原来更长，这就导致需要进行额外的工作。至于如何进行空间增长取决于不同的存储引擎。当字符串列的最大长度比平均长度要大很多，并且列的更新很少时比较适合使用varchar。
• char：定长字符串，mysql根据定义的字符串长度分配足够的空间。
  
  char非常适合存储很短的字符串，或者值得长度都很接近的字段。例如char非常适合存放密码的md5值，因为这是一个定长的值。对于经常变更的字段，使用char也更为合适，因为定长的char类型不容易产生碎片。对于非常短的列，存储空间也更有优势，比如char(1)只会占用一个字节，而varchar(1)会用到两个字节，因为还有一个字节用来记录varchar的长度。
• blob和text：两者都是用于存储很大的数据而设计的字符串数据类型，
  
  分别采用二进制和字符的方式存储。

varchar(5)和varchar(200)存储'hello'的空间开销是一样的。但是varchar(5)对性能提升有很大的优势。更长的列会消耗更多的内存，因为mysql通常会分配固定大小的内存块来保存内部值。尤其是使用内存临时表进行排序等操作时会特别糟糕。所以最好的策略是只分配真正需要的空间

​ 4，时间和日期类型

• datetime：能保存大范围的值，从1001年到9999年，精度为秒。它把日期和时间封装到YYYYMMDDHHMMSS的整数中，使用8个字节的存储空间 。
• timestamp：保存了从1970年1月1日以来的毫秒数，timestamp只使用了4个字节的存储空间，因此它的范围比datetime小的多；但是只能表示从1970年到2038年。另外timestamp也依赖于时区。

除了特殊行为之外，通常应该尽量使用timestamp，

因为它比datetime空间效率更高。

五，总结

​ 下面将总结索引方面的优化，包括B-Tree和B+Tree两种数据结构的原理，由于放在一起篇幅较长，所以就分成两个博客，这些内容会在下一篇博客中进行详细总结。

​ 以上内容均是自主学习总结，如有不适之处，欢迎留言指正。

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