mysql的优化调优可以从以下6个方面入手:

1、分析索引效率

方法:在一般的SQL语句前加上explain;

分析结果的含义:

1)table:表名;

2)type:连接的类型,(ALL/Range/Ref)。其中ref是最理想的;

3)possible_keys:查询可以利用的索引名;

4)key:实际使用的索引;

5)key_len:索引中被使用部分的长度(字节);

6)ref:显示列名字或者"const"(不明白什么意思);

7)rows:显示MySQL认为在找到正确结果之前必须扫描的行数;

8)extra:MySQL的建议;

2、使用较短的定长列

1)尽可能使用较短的数据类型;

2)尽可能使用定长数据类型;

a)用char代替varchar,固定长度的数据处理比变长的快些;

b)对于频繁修改的表,磁盘容易形成碎片,从而影响数据库的整体性能;

c)万一出现数据表崩溃,使用固定长度数据行的表更容易重新构造。使用固定长度的数据行,每个记录的开始位置都是固定记录长度的倍数,可以很容易被检测到,但是使用可变长度的数据行就不一定了;

d)对于MyISAM类型的数据表,虽然转换成固定长度的数据列可以提高性能,但是占据的空间也大;

3、使用not null和enum

尽量将列定义为not null,这样可使数据的出来更快,所需的空间更少,而且在查询时,MySQL不需要检查是否存在特例,即null值,从而优化查询;

如果一列只含有有限数目的特定值,如性别,是否有效或者入学年份等,在这种情况下应该考虑将其转换为enum列的值,MySQL处理的更快,因为所有的enum值在系统内都是以标识数值来表示的;

4、使用optimize table

对于经常修改的表,容易产生碎片,使在查询数据库时必须读取更多的磁盘块,降低查询性能。具有可变长的表都存在磁盘碎片问题,这个问题对blob数据类型更为突出,因为其尺寸变化非常大。可以通过使用optimize table来整理碎片,保证数据库性能不下降,优化那些受碎片影响的数据表。 optimize table可以用于MyISAM和BDB类型的数据表。实际上任何碎片整理方法都是用mysqldump来转存数据表,然后使用转存后的文件并重新建数据表;

5、使用procedure analyse()

可以使用procedure analyse()显示最佳类型的建议,使用很简单,在select语句后面加上procedure analyse()就可以了;例如:

select * from students procedure analyse();

select * from students procedure analyse(16,256);

第二条语句要求procedure analyse()不要建议含有多于16个值,或者含有多于256字节的enum类型,如果没有限制,输出可能会很长;

6、使用查询缓存

1)查询缓存的工作方式:

第一次执行某条select语句时,服务器记住该查询的文本内容和查询结果,存储在缓存中,下次碰到这个语句时,直接从缓存中返回结果;当更新数据表后,该数据表的任何缓存查询都变成无效的,并且会被丢弃。

2)配置缓存参数:

变量:query_cache _type,查询缓存的操作模式。有3中模式,0:不缓存;1:缓存查询,除非与select sql_no_cache开头;2:根据需要只缓存那些以select sql_cache开头的查询;query_cache_size:设置查询缓存的最大结果集的大小,比这个值大的不会被缓存。

扫码移步知识星球,查看硬件性能优化: