mysql调优

MySQL的调优可以从以下几个方面入手：

1. 优化查询语句：多使用索引，优化慢查询语句。可以使用EXPLAIN命令分析语句的执行计划，检查是否有全表扫描、使用了不合适的索引等问题。

2. 调整MySQL参数：可以按照实际情况调整MySQL的参数设置，如缓冲池大小、连接数、线程数、排序缓冲大小等。

3. 分区表：如果业务数据非常大，可以考虑将表分为多个分区，以实现更好的性能和可维护性。

4. 数据库垂直拆分和水平拆分：可以将数据按照业务特征进行垂直拆分，或按照表的某个字段进行水平拆分，以实现更好的性能和可扩展性。

5. 优化数据库设计：数据表的设计需要合理，可以通过合理的索引设计、归纳冗余等来减少查询的消耗。

6. 使用缓存：缓存可以存储经常访问的数据，减少对数据库的压力，提升查询性能。可以使用Redis、Memcached等工具实现缓存。

7. 使用主从复制：可以将写操作分流到主数据库，而读操作分流到多个从数据库，从而提高读写性能和可靠性。

1.优化查询语句

导致索引失效的原因

• 对索引列使用函数

对索引列进行函数操作在MySQL中可能会导致索引失效，主要是因为函数在执行前需要将整个索引列取出来，然后再进行函数计算，这增加了MySQL的负担。具体原因如下：

1. 函数计算数据的不确定性：对查询的数据进行函数操作后，可能会改变以前的值或者将值转换成不同类型的值。这样MySQL就不能利用索引对搜索值进行优化分析，破坏了索引的有序性。
2. 函数计算量的大：对索引列使用函数操作，需要将整个索引列取出来，然后再进行函数计算。如果索引列数据量大，这个计算量会非常大，降低查询性能。
3. 函数计算对值的加密：有些函数对查询的值进行了加密，使得MySQL无法对其进行优化。例如MD5()函数。

因此，推荐在使用索引时避免对索引列使用函数操作。如果非常需要使用函数计算，可以考虑在程序中预处理数据或者修改表结构使得函数操作成为一个索引列的结果，而非一个字段的处理结果。这样可以避免函数的导致的查询效率低降。

• 使用不等于运算符

在MySQL中，查询中使用不等于运算符（!=或者<>）可能会导致索引失效，从而影响查询性能。这是因为不等于运算符会导致MySQL无法使用索引中的所有值，需要执行全表扫描来找到所有符合条件的行。这种情况通常出现在索引列上使用不等于操作符或者其他特殊的操作，如is null和is not null等

为了避免索引失效，我们应该尽量让索引列上的操作符为等于运算符（=），而不是不等于运算符。如果需要用到不等于运算符，可以考虑使用NOT IN或其他方式来代替不等于运算符。使用覆盖索引的方式来避免查询中的其他列导致索引失效。

覆盖索引是一种特殊的索引方式，是指在查询执行时，索引能够覆盖所有需要查询的字段，而不必再回到原始数据表进行查询。这种方式可以提高查询的效率和性能。

在使用覆盖索引时，查询语句只需要访问索引中的字段，而不需要再访问原始数据表。这种方式可以减少磁盘I/O，增加查询的速度和性能。覆盖索引通常应用于查询中只有简单的选择列表和过滤条件，没有需要返回的额外字段。

示例：

假设有一个用户表（user），包含id、name、age等字段。现在需要查询所有年龄大于20岁的用户姓名，可以创建一个覆盖索引来提高查询效率：

CREATE INDEX ix_user_age_name ON user(age, name); 

在查询时，可以使用以下SQL语句：

SELECT name FROM user WHERE age > 20; 

由于查询中只需要返回一个字段name，而且索引中已经包含age和name字段，所以在使用覆盖索引ix_user_age_name时，不需要再回到原始数据表进行查询，直接从索引中获取这些字段的值，从而提高查询效率和性能。

• 索引列过长

索引列过长（通常超过了索引前缀长度限制）也会导致索引失效。索引前缀长度指的是在定义索引时，限制索引的一部分作为前缀索引（prefix index），而不是以完整的列值作为索引。如果查询需要用到的列位于前缀之后，那么就需要回到原始数据表进行查询，从而失去了使用索引的优势。

例如，假设有一个用户表（user），包含id、name、age等字段。现在需要查询所有名字以“张三”开头的用户，可以创建一个索引来提高查询效率：

CREATE INDEX ix_user_name ON user(name(10)); 

以上创建了一个以name字段前10个字符为索引前缀的索引。在查询时，可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM user WHERE name LIKE '张三%'; 

由于查询中只需要返回name属性满足条件的记录，而索引中已经包含name字段的前10个字符，所以在使用索引ix_user_name时，只需要访问索引，而不需要再访问数据表，从而提高查询效率和性能。

然而，如果查询时需要用到的列超出了索引的前缀长度，比如需要查询名字以“张三”的用户的年龄，那么索引就会失效，需要回到原始数据表进行查询。

• 数据类型不匹配

假设有一个用户表（user），包含id、name、age和create_time等字段，其中create_time表示用户的创建时间。现在需要查询昨天的用户姓名。在查询时，需要保证查询中使用的数据类型与索引中的数据类型匹配。如果使用了不匹配的数据类型，就会导致索引失效，例如以下查询语句：

要查询昨天创建的用户，可以使用DATE_FORMAT（）函数和NOW（）函数来实现，如下所示：

SELECT * FROM user WHERE DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d')=DATE_FORMAT((NOW()-INTERVAL 1 DAY),'%Y-%m-%d'); 

以上SQL语句中，DATE_FORMAT()函数用于格式化时间字符串，将create_time和当前时间减去1天所得到的时间字符串格式化为年月日（'%Y-%m-%d'）的格式，然后进行比较，从而查找出符合条件的用户。

需要注意的是，查询中使用了DATE_FORMAT（）函数，这可能会导致索引失效。因此，如果用户表的create_time字段上有索引，为了提高查询效率和性能，可以将create_time字段进行转换，以使其能够利用索引，例如：

函数：DATE_SUB(date,INTERVAL expr unit)

SELECT * FROM user WHERE create_time BETWEEN  DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 0 DAY) AND  DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 1 DAY)

例：SELECT DATE_SUB('2023-09-04',INTERVAL 1 DAY) as time

结果 2023-09-03；

以上SQL语句中，使用BETWEEN运算符和明确的时间范围，将查询条件转换为create_time字段与两个时间范围之间的比较，可以更好地利用索引，提高查询效率和性能。

• where语句中的or

在WHERE语句中使用OR运算符时，会导致索引失效。这是因为OR运算符会使索引失去有效性，因为无法确定一个OR子句是否能够使用索引。

例如，假设有一个用户表（user），包含id、name、age等字段。现在需要查询名字为“张三”或者年龄大于等于20岁的用户，可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM user WHERE name = '张三' OR age >= 20; 

以上语句中，使用OR运算符将两个查询条件链接在一起。如果server不能确定OR子句的哪一个部分可以使用索引，或者无法确定全部或一部分子句是否可以使用索引，就会导致索引失效，查询将不再使用索引，而是进行全表扫描。

为了避免OR运算符导致索引失效，可以考虑把OR运算符分成多个子查询，从而使每个子查询能够使用索引，例如以下SQL语句：

SELECT * FROM user WHERE name = '张三' UNION SELECT * FROM user WHERE age >= 20; 

以上SQL语句通过UNION运算符将两个子查询进行合并，每个子查询都可以使用索引，可以提高查询效率和性能。

如果需要更多优化规则：点击

2.调整MySQL参数

• 调整MySQL参数是MySQL性能优化的重要方法之一，可以针对不同的场景根据实际情况进行调整。下面介绍一些常用参数配置和优化方法：

1. 缓冲池大小：MySQL使用缓冲池来减少对硬盘I/O的操作，通常设置为物理内存的70%~80%。可以通过修改innodb_buffer_pool_size参数来调整缓冲池大小。

2. 连接数和线程数：应该根据应用的同时连接数和服务器的资源情况来设置连接池大小和线程池大小。可以通过修改thread_cache_size和max_connections参数来调整连接数和线程数。

3. 排序缓冲大小：如果查询语句需要排序操作，可以增加排序缓冲池的大小，以减少磁盘I/O操作的数量。可以通过修改sort_buffer_size参数来调整排序缓冲池大小。

4. 临时表的大小：在执行查询操作时，MySQL有时需要创建临时表，可以通过修改tmp_table_size和max_heap_table_size参数来调整临时表的大小。

5. 日志相关的参数：日志文件的大小、数量及存放路径等参数设置也会影响MySQL的性能，可以通过修改以下参数来调整日志相关的设置：slow_query_log_file、log_slow_queries、log_error、general_log_file等。

以上仅是MySQL调整参数的一些常见配置，MySQL还有很多其他参数可以进行调整。在实际配置过程中，需要根据不同场景和具体情况来选择和设置合适的参数值。同时，调整参数的同时也要关注 MySQL 的服务优化，比如资源分配、基础配置、操作系统参数等。

3.分区表

MySQL调优的分区表是将数据分散到多个分区中以提高查询性能的一种技术。分区表是指根据一定的规则将表数据分为多个分区，每个分区都有自己的数据空间。通过分区，可以将表数据进行分散存储，提高查询性能。

在MySQL中使用分区表调优有以下几个方面：

1. 分区表可以减少I/O操作次数，提高查询速度。每个分区都有自己的数据文件，查询时只需要读取相应的数据文件。
2. 分区表可以减少索引的大小，提高查询速度。在分区表中，每个分区都有自己的索引文件，索引文件大小更小，查询时只需要读取相应的索引文件。
3. 分区表可以针对不同的查询需求进行分区策略，提高查询效率。例如按照时间进行分区，可以将最新的数据存储在最新的分区中，查询最新数据时只需要查询最新分区即可。
4. 分区表可以更好地管理数据，例如备份和恢复。分区表可以分别备份和恢复每个分区，提高备份和恢复效率。

4.数据库垂直拆分和水平拆分

• MySQL的水平拆分和垂直拆分是针对数据量很大的系统来说的，目的是提升查询性能和可扩展性。

1. 数据库垂直拆分

垂直拆分是指将一个大的数据库按照业务特征进行拆分，拆成多个小的数据库。拆分的目的是把不同的业务分开，达到减小数据表的宽度，提升查询性能和减少查询时间的目标。

例如：假设一个电商平台的数据库里面包含用户信息、订单信息、商品信息等多个业务模块，如果使用了垂直拆分，则将订单信息、商品信息另起炉灶，自成一套数据库，用户信息也可以独立成一个数据库，所有相关的查询只需要在对应的数据库中进行即可。

垂直拆分的好处是能够根据业务模块分别进行优化，比如优化表结构、索引创建与优化、存储引擎选型等。

2. 数据库水平拆分

水平拆分是指将一个大的表按照表中数据的某一列进行拆分，拆成多个小的表。拆分的目的是将一张表的数据分散到多个表中，达到提升查询性能和扩展性的目标。

例如：一个生产订单表数据量很大，每个月新建的订单数量也非常大，可以根据订单号的范围将订单表拆成多张表，例如每个月一个表，这样查询订单数据时可以根据查询的订单号范围来查询对应的表，提升查询性能。

水平拆分的好处是能够把一个大的表拆成多个小的表，减少单个表数据量的同时，可以实现对表的并发操作。

需要注意的是，在进行数据库水平拆分和垂直拆分时，需要进行一些考量和规划，如拆分后的数据如何合并和管理、对于某些 join 操作的处理等。同时，还需要进行特殊处理，来保证数据的一致性和完整性。

5.优化数据库设计

1. 合理使用索引

MySQL 的索引是优化查询性能的重要手段。在设计数据表时需要考虑使用哪些字段来建立索引。一般情况下，应该把主键(id)、外键(foreign key)、经常用来搜索、排序、分组的字段作为索引。过多、过少的索引都可能会降低性能，也需要注意各种不同类型的索引，在建立和选择时的差别。

2. 使用合理的存储引擎

MySQL有多种存储引擎，不同的存储引擎在适合不同的应用场景。例如，使用Innodb存储引擎可以支持事务，使用MyISAM存储引擎只适合大量读操作，较少写操作的场景。因此，在设计数据表时需要考虑业务场景，选择合适的存储引擎。

3. 使用归纳冗余等技术

归纳冗余是指将某些重复出现的数据存储在一个地方，以减少查询时的效率损失。例如，在订单表中，如果每个订单都需要查询商品信息、用户信息等，这样会增加查询的复杂度和耗时。可以考虑将商品信息、用户信息等存储在单独的表中，订单表只保存对应的id，查询时只需要进行简单的关联查询即可。

4. 使用合理的数据类型

MySQL支持多种数据类型，不同的数据类型在存储空间、存储效率、索引效率等方面存在差别。在设计数据表时需要考虑存储的数据类型是否合理。

5. 避免使用SELECT *

使用SELECT *会查询所有字段，即使查询的数据只需要部分字段。这样会降低查询效率，还会增加网络传输负担。在实际查询中，应该尽量明确查询需要返回的字段，减少无用字段的查询。

7.使用主从复制

MySQL调优中使用主从复制是指将一个MySQL数据库分成两个或多个实例，并在这些实例之间建立主从复制关系。其中一个实例是主数据库（Master）负责写入和更新数据，其他实例是从数据库（Slave）负责从主数据库同步数据，并提供查询服务。主从复制在MySQL中有很多用途，如提高查询性能，增加系统的可扩展性和可靠性等。

使用主从复制进行MySQL调优的好处：

1. 改善读写分离：主从复制可以通过将读操作分配给从数据库来分离读写操作。读写分离可以提高查询性能，减轻主数据库的负担，加快数据处理速度。
2. 提高查询性能：主数据库作为写入数据库，负责更新和写入数据，而从数据库负责查询。此外，从数据库可以复制主数据库上的数据，这将使得从数据库的查询性能得到提高。
3. 提供可伸缩性：主从复制可以在其从数据库实例上添加实例来提高数据负载的处理能力。
4. 提高可靠性：主从复制可以提高系统的可靠性。如果发生主数据库故障，从数据库可以自动切换为主数据库并继续提供服务，提高了系统的可靠性。

需要注意的是，在使用主从复制进行MySQL调优时需要注意以下几个方面：

1. 从数据库的数据更新必须同步到主数据库。
2. 从数据库必须与主数据库保持同步，否则可能会导致数据不一致的问题。
3. 从数据库必须处理其它负载，并且必须处理主数据库的同步。因此，主从复制只能提高查询性能，而不能提高写入性能。
4. 负载均衡必须实现正确的配置，以确保查询分散到所有从数据库实例。