通过与 Jira 对比,让您更全面了解 PingCode

  • 首页
  • 需求与产品管理
  • 项目管理
  • 测试与缺陷管理
  • 知识管理
  • 效能度量
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案

25人以下免费

目录

大量读写的mysql表怎么优化

大量读写的mysql表优化步骤:1、单表优化;2、字段;3、索引;4、查询SQL。其中,除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下。

一、大量读写的mysql表优化步骤

单表优化

除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量:

字段

  • 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED
  • VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
  • 使用枚举或整数代替字符串类型
  • 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME,
  • 单表不要有太多字段,建议在20以内
  • 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间
  • 用整型来存IP

索引

  • 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
  • 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如”性别”这种只有两三个值的字段
  • 字符字段只建前缀索引
  • 字符字段较好不要做主键
  • 不用外键,由程序保证约束
  • 尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
  • 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引

查询SQL

  • 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
  • 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
  • sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
  • 不用SELECT *
  • OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
  • 不用函数和触发器,在应用程序实现
  • 避免%xxx式查询
  • 少用JOIN
  • 使用同类型进行比较,比如用’123’和’123’比,123和123比
  • 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  • 对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
  • 列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大

延伸阅读:

二、sql缓存

缓存可以发生在这些层次:

  • MySQL内部:在系统调优参数介绍了相关设置
  • 数据访问层:比如MyBatis针对SQL语句做缓存,而Hibernate可以精确到单个记录,这里缓存的对象主要是持久化对象Persistence Object
  • 应用服务层:这里可以通过编程手段对缓存做到更精准的控制和更多的实现策略,这里缓存的对象是数据传输对象Data Transfer Object
  • Web层:针对web页面做缓存
  • 浏览器客户端:用户端的缓存

可以根据实际情况在一个层次或多个层次结合加入缓存。这里重点介绍下服务层的缓存实现,目前主要有两种方式:

  • 直写式(Write Through):在数据写入数据库后,同时更新缓存,维持数据库与缓存的一致性。这也是当前大多数应用缓存框架如Spring Cache的工作方式。这种实现非常简单,同步好,但效率一般。
  • 回写式(Write Back):当有数据要写入数据库时,只会更新缓存,然后异步批量的将缓存数据同步到数据库上。这种实现比较复杂,需要较多的应用逻辑,同时可能会产生数据库与缓存的不同步,但效率非常高。
相关文章