## MySQL性能优化

### 使用索引

在前面[《关系型数据库MySQL》](../Day36-40/36-38.关系型数据库MySQL.md)一文中，我们已经讲到过索引的相关知识，这里我们做一个简单的回顾。

#### 索引的设计原则

1. 创建索引的列并不一定是`select`操作中要查询的列，最适合做索引的列是出现在`where`子句中经常用作筛选条件或连表子句中作为表连接条件的列。
2. 具有唯一性的列，索引效果好；重复值较多的列，索引效果差。
3. 如果为字符串类型创建索引，最好指定一个前缀长度，创建短索引。短索引可以减少磁盘I/O而且在做比较时性能也更好，更重要的是MySQL底层的高速索引缓存能够缓存更多的键值。
4. 创建一个包含N列的复合索引（多列索引）时，相当于是创建了N个索引，此时应该利用最左前缀进行匹配。
5. 不要过度使用索引。索引并不是越多越好，索引需要占用额外的存储空间而且会影响写操作的性能（插入、删除、更新数据时索引也需要更新）。MySQL在生成执行计划时，要考虑各个索引的使用，这个也是需要耗费时间的。
6. 要注意可能使索引失效的场景，例如：模糊查询使用了前置通配符、使用负向条件进行查询等。

### 使用过程

过程，通常也称之为存储过程，它是事先编译好存储在数据库中的一组SQL的集合。调用存储过程可以简化应用程序开发人员的工作，减少与数据库服务器之间的通信，对于提升数据操作的性能是有帮助的，这些我们在之前的[《关系型数据库MySQL》](../Day36-40/36-38.关系型数据库MySQL.md)一文中已经提到过。

### 数据分区

MySQL支持做数据分区，通过分区可以存储更多的数据、优化查询，获得更大的吞吐量并快速删除过期的数据。关于这个知识点建议大家看看MySQL的[官方文档](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning-overview.html)。数据分区有以下几种类型：

1. RANGE分区：基于连续区间范围，把数据分配到不同的分区。

   ```SQL
   CREATE TABLE tb_emp (
       eno INT NOT NULL,
       ename VARCHAR(20) NOT NULL,
       job VARCHAR(10) NOT NULL,
       hiredate DATE NOT NULL,
       dno INT NOT NULL
   )
   PARTITION BY RANGE( YEAR(hiredate) ) (
       PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1960),
       PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1970),
       PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1980),
       PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1990),
       PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
   );
   ```

2. LIST分区：基于枚举值的范围，把数据分配到不同的分区。

3. HASH分区 / KEY分区：基于分区个数，把数据分配到不同的分区。

   ```SQL
   CREATE TABLE tb_emp (
       eno INT NOT NULL,
       ename VARCHAR(20) NOT NULL,
       job VARCHAR(10) NOT NULL,
       hiredate DATE NOT NULL,
       dno INT NOT NULL
   )
   PARTITION BY HASH(dno)
   PARTITIONS 4;
   ```

### SQL优化

1. 定位低效率的SQL语句 - 慢查询日志。

   - 查看慢查询日志相关配置

      ```SQL
      mysql> show variables like 'slow_query%';
      +---------------------------+----------------------------------+
      | Variable_name             | Value                            |
      +---------------------------+----------------------------------+
      | slow_query_log            | OFF                              |
      | slow_query_log_file       | /mysql/data/localhost-slow.log   |
      +---------------------------+----------------------------------+
   
      mysql> show variables like 'long_query_time';
      +-----------------+-----------+
      | Variable_name   | Value     |
      +-----------------+-----------+
      | long_query_time | 10.000000 |
      +-----------------+-----------+
      ```

   - 修改全局慢查询日志配置。

      ```SQL
      mysql> set global slow_query_log='ON'; 
      mysql> set global long_query_time=1;
      ```

      或者直接修改MySQL配置文件启用慢查询日志。

      ```INI
      [mysqld]
      slow_query_log=ON
      slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/slow.log
      long_query_time=1
      ```

2. 通过`explain`了解SQL的执行计划。例如：

   ```SQL
   explain select ename, job, sal from tb_emp where dno=20\G
   *************************** 1. row ***************************
              id: 1
     select_type: SIMPLE
           table: tb_emp
            type: ref
   possible_keys: fk_emp_dno
             key: fk_emp_dno
         key_len: 5
             ref: const
            rows: 7
           Extra: NULL
   1 row in set (0.00 sec)
   ```

   - `select_type`：查询类型（SIMPLE - 简单查询、PRIMARY - 主查询、UNION - 并集、SUBQUERY - 子查询）。
   - `table`：输出结果集的表。
   - `type`：访问类型（ALL - 全表查询性能最差、index、range、ref、eq_ref、const、NULL）。
   - `possible_keys`：查询时可能用到的索引。
   - `key`：实际使用的索引。
   - `key_len`：索引字段的长度。
   - `rows`：扫描的行数，行数越少肯定性能越好。
   - `extra`：额外信息。

3. 通过`show profiles`和`show profile for query`分析SQL。

4. 优化CRUD操作。

   - 优化`insert`语句
     - 在`insert`语句后面跟上多组值进行插入在性能上优于分开`insert`。
     - 如果有多个连接向同一个表插入数据，使用`insert delayed`可以获得更好的性能。
     - 如果要从一个文本文件装载数据到表时，使用`load data infile`比`insert`性能好得多。
   - 优化`order by`语句
     - 如果`where`子句的条件和`order by`子句的条件相同，而且排序的顺序与索引的顺序相同，如果还同时满足排序字段都是升序或者降序，那么只靠索引就能完成排序。
   - 优化`group by`语句
     - 在使用`group by`子句分组时，如果希望避免排序带来的开销，可以用`order by null`禁用排序。
   - 优化嵌套查询
   - 优化or条件
     - 如果条件之间是`or`关系，则只有在所有条件都用到索引的情况下索引才会生效。
   - 优化分页查询
   - 使用SQL提示
     - USE INDEX
     - IGNORE INDEX
     - FORCE INDEX

### 配置优化

可以使用下面的命令来查看MySQL服务器配置参数的默认值。

```SQL
show variables;
show variables like 'key_%';
show variables like '%cache%';
show variables like 'innodb_buffer_pool_size';
```

通过下面的命令可以了解MySQL服务器运行状态值。

```SQL
show status;
show status like 'com_%';
show status like 'innodb_%';
show status like 'connections';
show status like 'slow_queries';
```

1. 调整max_connections
2. 调整back_log
3. 调整table_open_cache
4. 调整thread_cache_size
5. 调整innodb_lock_wait_timeout
6. 调整`innodb_buffer_pool_size`：InnoDB数据和索引的内存缓冲区大小，以字节为单位，这个值设置得越高，访问表数据需要进行的磁盘I/O操作就越少，如果可能甚至可以将该值设置为物理内存大小的80%。

### 架构优化

1. 通过拆分提高表的访问效率。
   - 垂直拆分
   - 水平拆分
2. 逆范式理论。数据表设计的规范程度称之为范式（Normal Form），要提升表的规范程度通常需要将大表拆分为更小的表，范式级别越高数据冗余越小，而且在插入、删除、更新数据时出问题的可能性会大幅度降低，但是节省了空间就意味着查询数据时可能花费更多的时间，原来的单表查询可能会变成连表查询。为此，项目实践中我们通常会进行逆范式操作，故意降低范式级别增加冗余来减少查询的时间开销。
   - 1NF：列不能再拆分
   - 2NF：所有的属性都依赖于主键
   - 3NF：所有的属性都直接依赖于主键（消除传递依赖）
   - BCNF：消除非平凡多值依赖
3. 使用中间表提高统计查询速度。
4. 主从复制和读写分离，具体内容请参考[《项目部署上线和性能调优》](./98.项目部署上线和性能调优.md)。
5. 配置MySQL集群。