高性能MySQL

Schema与数据类型优化

• 选择优化的数据类型
  • 一般原则
    • 越小越好
    • 尽量避免NULL
  • 数据类型
    • 数值
      • 整数
      • 实数
    • 字符串
    • 日期和时间
• Schema设计中的陷阱
• 范式和反范式

创建高性能索引

• 索引的类型
  • B-tree
  • hash
  • R-tree
  • 全文索引
• 索引的优点（主要是针对B-tree类型的索引）
• 索引并不是总是好的
• 高性能的索引策略
  • 独立的列在WHERE中尽量放表达式一侧，不要指望SQL优化器帮你化简表达式
  • 索引选择性与前缀索引
    • 索引选择性指的是列的不同值与行数的比值，范围在1/行数到1之间，越大索引的提升越高
    • 对于长字符串的列（也包括blob等二进制），要在前缀索引与索引选择性之间做取舍
    • 前缀索引
      • 如何确定前缀长度
      • 怎么创建前缀索引
      • 前缀索引的缺点
        • 不适用于ORDER BY和GROUP BY
  • 多列索引
  • 聚簇索引
  • 覆盖索引
  • 索引扫描/索引排序
  • 索引压缩
  • 冗余索引和重复索引
    • 重复索引就是完全一样的索引，必须去重
    • 冗余索引就是有其他索引可以做到冗余的索引的事，比如有了(A,B)就没必要有(A)了
      • 二级索引组合了主键也是一种冗余
      • 冗余有时候也能提升性能
  • 未使用的索引
    • 删
• 维护索引和表
  • 小技巧：no-op ALTER TABLE
  • 减少索引和数据的碎片

查询性能优化

• 哪些因素影响查询性能
• 优化数据访问
  • 只查必要的数据
    • 限制行（通过LIMIT）
    • 限制列
    • 重复的查询可以缓存起来
  • 减少MySQL扫描的数据量
• 重构查询的方式
  • 复杂查询拆分，充分利用缓存
    • 注意在mysql 8之后query cache被废弃了，所有缓存都给到应用层管理
  • 大查询拆分（主要指数据量）