前言
博主負責的項目主要採用阿里雲數據庫
其實這是非常低級的錯誤,我不禁後背一涼,團隊成員的技術水平亟待提高啊。改造這些SQL的過程中,總結了一些經驗分享給大家,如果有錯誤歡迎批評指正。
MySQL性能
最大數據量
拋開數據量和併發數,談性能都是耍流氓 。MySQL沒有限制單表最大記錄數,它取決於操作系統對文件大小的限制。
文件系統單文件大小限制FAT32最大4G NTFS最大64GB NTFS5.0最大2TB EXT2塊大小為1024字節,文件最大容量16GB;塊大小為4096字節,文件最大容量2TBEXT3塊大小為4KB,文件最大容量為4TB EXT4理論可以大於16TB
《阿里巴巴Java開發手冊》提出單錶行數超過500萬行或者單表容量超過2GB,才推薦分庫分表。性能由綜合因素決定,拋開業務複雜度,影響程度依次是硬件配置、
最大併發數
併發數是指同一時刻數據庫能處理多少個請求,由maxconnections和maxuserconnections決定。**maxconnections是指MySQL實例的最大連接數,上限值是16384,maxuserconnections是指每個數據庫用戶的最大連接數。MySQL會為每個連接提供緩衝區,意味著消耗更多的內存。如果連接數設置太高硬件吃不消,太低又不能充分利用硬件。一般要求兩者比值超過10%,計算方法如下:
max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%
查看最大連接數與響應最大連接數:
show variables like '%max_connections%';show variables like '%max_user_connections%';
在配置文件my.cnf中修改最大連接數
[mysqld]max_connections = 100max_used_connections = 20
查詢耗時0.5秒
建議將單次查詢耗時控制在0.5秒以內,0.5秒是個經驗值,源於用戶體驗的 3秒原則 。如果用戶的操作3秒內沒有響應,將會厭煩甚至退出。響應時間=客戶端UI渲染耗時+網絡請求耗時+應用程序處理耗時+查詢數據庫耗時,0.5秒就是留給數據庫1/6的處理時間。
實施原則
相比NoSQL數據庫,MySQL是個嬌氣脆弱的傢伙。它就像體育課上的女同學,一點糾紛就和同學鬧彆扭(擴容難),跑兩步就氣喘吁吁(容量小併發低),常常身體不適要請假(SQL約束太多)。如今大家都會搞點分佈式,應用程序擴容比數據庫要容易得多,所以實施原則是 數據庫少幹活,應用程序多幹活 。
充分利用但不濫用索引,須知索引也消耗磁盤和CPU。不推薦使用數據庫函數格式化數據,交給應用程序處理。不推薦使用外鍵約束,用應用程序保證數據準確性。寫多讀少的場景,不推薦使用唯一索引,用應用程序保證唯一性。適當冗餘字段,嘗試創建中間表,用應用程序計算中間結果,用空間換時間。不允許執行極度耗時的事務,配合應用程序拆分成更小的事務。預估重要數據表(比如訂單表)的負載和數據增長態勢,提前優化。數據表設計
數據類型
數據類型的選擇原則:更簡單或者佔用空間更小。
如果長度能夠滿足,整型儘量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。如果字符串長度確定,採用char類型。如果varchar能夠滿足,不採用text類型。精度要求較高的使用decimal類型,也可以使用BIGINT,比如精確兩位小數就乘以100後保存。儘量採用timestamp而非datetime。相比datetime,timestamp佔用更少的空間,以UTC的格式儲存自動轉換時區。
避免空值
MySQL中字段為NULL時依然佔用空間,會使索引、索引統計更加複雜。從NULL值更新到非NULL無法做到原地更新,容易發生索引分裂影響性能。儘可能將NULL值用有意義的值代替,也能避免SQL語句裡面包含 is not null的判斷。
text類型優化
由於text字段儲存大量數據,表容量會很早漲上去,影響其他字段的查詢性能。建議抽取出來放在子表裡,用業務主鍵關聯。
索引優化
索引分類
普通索引:最基本的索引。組合索引:多個字段上建立的索引,能夠加速複合查詢條件的檢索。唯一索引:與普通索引類似,但索引列的值必須唯一,允許有空值。組合唯一索引:列值的組合必須唯一。主鍵索引:特殊的唯一索引,用於唯一標識數據表中的某一條記錄,不允許有空值,一般用primary key約束。全文索引:用於海量文本的查詢,MySQL5.6之後的InnoDB和MyISAM均支持全文索引。由於查詢精度以及擴展性不佳,更多的企業選擇Elasticsearch。索引優化
分頁查詢很重要,如果查詢數據量超過30%,MYSQL不會使用索引。單表索引數不超過5個、單個索引字段數不超過5個。字符串可使用前綴索引,前綴長度控制在5-8個字符。字段唯一性太低,增加索引沒有意義,如:是否刪除、性別。合理使用覆蓋索引,如下所示:select loginname, nickname from member where login_name = ?loginname, nickname兩個字段建立組合索引,比login_name簡單索引要更快
SQL優化
分批處理
博主小時候看到魚塘挖開小口子放水,水面有各種漂浮物。浮萍和樹葉總能順利通過出水口,而樹枝會擋住其他物體通過,有時還會卡住,需要人工清理。
int pageNo = 1;
int PAGE_SIZE = 100;
while(true) {
List<integer> batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}');
if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) {
return;
}
update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}')
pageNo ++;
}/<integer>
操作符<>優化
通常<>操作符無法使用索引,舉例如下,查詢金額不為100元的訂單:select id from orders where amount != 100;如果金額為100的訂單極少,這種數據分佈嚴重不均的情況下,有可能使用索引。鑑於這種不確定性,採用union聚合搜索結果,改寫方法如下:
(select id from orders where amount > 100) union all(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)
OR優化
在Innodb引擎下or無法使用組合索引,比如:
select id,product_name from orders where mobile_no = '13421800407' or user_id = 100;
OR無法命中mobileno + userid的組合索引,可採用union,如下所示:
(select id,product_name from orders where mobile_no = '13421800407') union(select id,product_name from orders where user_id = 100);
此時id和product_name字段都有索引,查詢才最高效。
IN優化
IN適合主表大子表小,EXIST適合主表小子表大。由於查詢優化器的不斷升級,很多場景這兩者性能差不多一樣了。嘗試改為join查詢,舉例如下:select id from orders where user_id in (select id from user where level = 'VIP');採用JOIN如下所示:
select o.id from orders o left join user u on o.user_id = u.id where u.level = 'VIP';
不做列運算
通常在查詢條件列運算會導致索引失效,如下所示:查詢當日訂單
select id from order where date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2019-07-01';
date_format函數會導致這個查詢無法使用索引,改寫後:
select id from order where create_time between '2019-07-01 00:00:00' and '2019-07-01 23:59:59';
避免Select all
如果不查詢表中所有的列,避免使用 SELECT *,它會進行全表掃描,不能有效利用索引。
Like優化
like用於模糊查詢,舉個例子(field已建立索引):
SELECT column FROM table WHERE field like '%keyword%';
這個查詢未命中索引,換成下面的寫法:
SELECT column FROM table WHERE field like 'keyword%';
去除了前面的%查詢將會命中索引,但是產品經理一定要前後模糊匹配呢?全文索引fulltext可以嘗試一下,但Elasticsearch才是終極武器。
Join優化
join的實現是採用Nested Loop Join算法,就是通過驅動表的結果集作為基礎數據,通過該結數據作為過濾條件到下一個表中循環查詢數據,然後合併結果。如果有多個join,則將前面的結果集作為循環數據,再次到後一個表中查詢數據。
驅動表和被驅動表儘可能增加查詢條件,滿足ON的條件而少用Where,用小結果集驅動大結果集。被驅動表的join字段上加上索引,無法建立索引的時候,設置足夠的Join Buffer Size。禁止join連接三個以上的表,嘗試增加冗餘字段。Limit優化
limit用於分頁查詢時越往後翻性能越差,解決的原則:縮小掃描範圍 ,如下所示:
select * from orders order by id desc limit 100000,10 耗時0.4秒select * from orders order by id desc limit 1000000,10耗時5.2秒
先篩選出ID縮小查詢範圍,寫法如下:
select * from orders where id > (select id from orders order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10耗時0.5秒
如果查詢條件僅有主鍵ID,寫法如下:
select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc耗時0.3秒
如果以上方案依然很慢呢?只好用遊標了,感興趣的朋友閱讀JDBC使用遊標實現分頁查詢的方法