mysql> optimize table t;

±------------------±---------±---------±------------------------------------------------------------------+

| Table | Op | Msg_type | Msg_text |

±------------------±---------±---------±------------------------------------------------------------------+

| common_mistakes.t | optimize | note | Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead |

| common_mistakes.t | optimize | status | OK |

±------------------±---------±---------±------------------------------------------------------------------+

2 rows in set (0.04 sec)

对于innodb引擎的表，可以通过设置innodb_file_per_taable参数，设置InnoDb为独立表空间模式，这样每个数据库的每个表都会生成一个独立的idb文件，用于存储表的数据和索引，可以一定程度减少Innodb表的空间回收问题,另外，在删除大量数据后，Innodb表可以通过alter table但是不锈钢引擎方式来回收不用的空间

alter table payment enigine=innodb;

ANALYZE,CHECK,OPTIMIZE,ALTER TABLE执行期间都是对表进行锁定，因此要在数据库不频繁的时候执行相关的操作

拆分表

分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。

这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，

另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。

对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。

存储过程与触发器的区别

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两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。

触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。

通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。

触发器不同于存储过程，触发器主要是通过事件执行触发而被执行的，

存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。

当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时，SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句，从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。

数据库优化方向

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（1）、根据服务层面：配置mysql性能优化参数

（2）、从系统层面增强mysql的性能：优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等

（3）、从数据库层面增强性能：优化SQL语句，合理使用字段索引。

（4）、从代码层面增强性能：使用缓存和NoSQL数据库方式存储，如MongoDB/Memcached/Redis来缓解高并发下数据库查询的压力。

（5）、减少数据库操作次数，尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。

（6）、不常使用的数据迁移备份，避免每次都在海量数据中去检索。

（7）、提升数据库服务器硬件配置，或者搭建数据库集群。

（8）、编程手段防止SQL注入：使用JDBC PreparedStatement按位插入或查询；正则表达式过滤（非法字符串过滤）

大批量的插入数据

当用load导入数据，适当的设置可以提供导入的速度。对于MyISAM存储引擎的表，可以通过以下方式快速导入大量的数据

alter table tab_name disable keys;

loading the data

alter table tab_name disable keys;

disable keys和enable keys 用来打开或者关闭MyISAM表非索引的更新。在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表，通过设置这两个命令，可以提高导入的效率

对于Innodb类型的表不能使用上面的方式提高导入效率

因为Innodb类型的表是按照主键的顺序保存，所有将导入的数据按照主键的顺序排序，可以有效地提高导入数据的效率

在导入数据强执行SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1.恢复唯一性校验，可以提高导入的效率，如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行SET AUTOCOMMIT=0时，关闭自动提交，导入结束后再执行SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率

优化insert语句

• 如果同时从一个客户端插入很多行，应尽量使用多个值表的insert语句，这种方式将大大缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗，使得效率比分开执行的单个insert语句快（大部分情况下，使用多个值表的insert语句那比单个insert语句快上好几倍）。

insert into test values(1,2),(1,3)…

• 如果从不同客户插入很多行，可以通过使用insert delayed语句提高更高的速度，delayed的含义是让insert语句马上执行，其实数据都被放到内存的队列中，并没有真正写入磁盘，这比每条语句分别插入要快的多；LOW_PRIORITY刚好相反，在所有其他用户对表的读写完成后才可以进行

• 将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放（利用建表中的选项）

• 如果进行批量插入，可以通过增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来通过速度，但是，这只能对MyISAM表使用。

• 当从一个文本文件装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。这通常比使用很多INSERT语句块快20倍

ORDER BY优化

InnoDB引擎下，通过有序排序索引顺序扫描，这种方式在使用explain分析查询的时候显示为Using Index，无需额外排序，操作效率较高：

• 索引的列顺序和Order By子句的顺序完全一致

• 索引中所有列的方向(升序,降序)和Order by子句完全一致

• Order by中的字段全部在关联表中的第一张表中

explain select customer_id from customer order by store_id;

• 表

• 违反规则，则filesort

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ng)

第二张通过返回数据进行排序，也就是通常说的Filesort排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序豆角Filesort排序。

Filesort并不代表通过磁盘文件进行排序，而只是说明进行了一个排序操作，至于排序操作是否进行了磁盘文件或临时表等，则取决于MySQL服务器对排序参数的设置和需要排序数据的大小-myshim引擎

explain select * from customer order by store_id;

Filesort是通过相应排序算法，将取得的数据在sort_buffer_size系统变量设置的内存排序区进行排序。若内存装载不下，它会将磁盘上的数据进行分块，再对各个数据块进行排序，然后将各个块合并成有序的结果集。sort_buffer_size设置的排序区是每个线程独占的，所有同一个时刻，MySQL存在多个sort buffer排序区

优化目标：尽量减少额外排序，通过索引直接返回有序数据：

where和ordery by使用相同的索引，并且order by的顺序和索引顺序相同，并且order by的字段都是升序或者都是降序。否则肯定需要额外的排序操作，这样就会出现filesort。

优化group by

若查询包括group by，但想要避免排序结果的消耗，可指定group by null。

优化嵌套查询

子查询

explain select * from customer where customer_id

not in(select customer_id from payment)

可以被更有效率的连接替代：

explain select * from customer a left join payment b

on a.customer_id=b.customer_id where b.customer id is null

连接之所用更有效率是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两步的查询工作。

优化分页查询

一般分页查询，通过创建覆盖索引能较好地提高性能。

比如limit 1000,20，此时MySQL排序出前1020条数据后，仅需要返回第1001~1020条记录，前1000条数据都被抛弃，查询和排序代价过高。

• 优化

可增加一个字段last_page_record，记录上一页和最后一页的编号。通过

explain select … where last_page_record < … desc limt …

但若排序字段出现大量重复，不适用这种方式优化。

MySQL常用技巧

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正则表达式的使用

| 序列 | 序列说明 |

| — | — |

| ^ | 字符串的开始处进行排序 |

| $ | 在字符串的末尾处进行匹配 |

| . | 匹配任意单个字符串，包括换行服 |

| […] | 匹配括号内的任意字符 |

| {FNXX==XXFN} | 匹配不出括号内任意字符 |

| a* | 匹配零个或多个a(包括空串) |

| a+ | 匹配一个或多个a（不包括字符串) |

| a? | 匹配一个或零个a |

| a1\ | a2 |

| a(m) | 匹配m个a |

| a(m,) | 匹配m个或更多a |

| a(m,n) | 匹配m到n个a |

| a(,n) | 匹配0到n个a |

| (…) | 将模式元素组成单一元素 |

使用

select ‘abcdefg’ regexp ‘^a’;

…

如果range()提取随机行

随机抽取某些行

select * from categrory order by rand() limit 5;

利用group by的with rollup 子句

使用group by的with rollup可以检索更多分组聚合信息：

select date_from(payment_date, ‘%Y-%M’), staff_id, sum(amount)

from payment

group by date_formate(payment_date, ‘%Y-%M’), staff_id;

用BIT GROUP FUNCTIONS做统计

使用GROUP BY语句和BIT_AND、BIT_OR函数完成统计工作，这两个函数的一般用途就是做数值之间的逻辑。

优化数据库对象

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优化表类型

表需要使用何种数据类型工具应用来判断，虽然考虑字段的长度会有一定的冗余，但是不推荐让很多字段都留有大量的冗余，这样既浪费磁盘的存储空间，同时在应用操作时也浪费物理内存MySQL，可以使用函数procedure analyse对当前的表进行分析

select * from tb1_name procedure analyse();

select * from tb2_name procedure analyse(16,256);

输出的每一类信息都对数据表中的列的数据类型提出优化建议。第二语句告诉procedure anaylse不要为那些包含的值多余16个或256个字节的enum类型提出建议，如果没有这个限制，输出的信息可能很长。

ENUM定义通常很难阅读，通过输出信息，可以将表中的部分字段修改为效率更高的字段。

拆分

重置拆分

把主码和一些列放到一个表，然后把住码和另外的列放到另一个表。

• 好处

可以将常用的列放在一起，不常用的列放在一起，使得数据行变少，一个数据页可以存放更多的数据，在查询时会减少I/O次数，缺点：管理冗余，查询所有数据需要用join操作

水平拆分

根据一列或多列数据把数据行放到两个独立的表中：水平拆分会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要UNION操作，缺点：只要索引关键字不大，则在索引查询时，表中增加了2-3倍的数据量，查询时也增加了读一个索引的磁盘次数，所有说拆分要考虑数据量的增长速度。

常用场景

• 表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度

• 表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或者不同时期的数据，特别是有些数据常用，而有些数据不常用

• 需要把数据存放在多个介质上：如账单：最近三个月数据存在一个表中，3个月之前的数据存放在另一个表，成功一年的可以存储在单独的存储介质中。

逆规范化

数据库设计时需要满足规范化，但是规范化程度越高，产生的关系就越多。

关系越多直接结果就是表直接的连接操作越频繁，而表连接的操作是性能较低的操作，直接影响到查询的数据。

反规范化的好处在于降低连接操作的需求，降低外码和索引的数目，还可以减少表的树木，相应带来的问题可能出现数据的完整性问题。加快查询速度，但是降低修改速度。好的索引和其他方法经常能够解决性能问题，而不必采用反规范这种方法

采用的反规范化技术

• 增加冗余列：指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作

• 增加派生列：指增加的列来自其他表中的数据，由其他表中的数据经过计算生成。增加的派生列其他作业是在查询时减少连接操作，避免使用集函数

• 重新组表：指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表查询组成一个表来减少连接而提高性能

• 分割表

维护数据的完整性

• 批处理维护是指对复制列或派生列的修改积累一定的时间后，运行一批处理作业或修改存储过程对复制或派生列进行修改，这只能对实时性要求不高的情况下使用

• 数据的完整性也可由应用逻辑来实现，这就要求必须在同一事务中对所有涉及的表进行增、删、改操作。用应用逻辑来实现数据的完整性风险较大，因为同一逻辑必须在所有的应用中使用和维护，容易遗漏。特别是在需求变化时，不易于维护

• 使用触发器，对数据的任何修改立即触发对复制列或者派生列的相应修改，触发器是实时的，而且相应的处理逻辑只在一个地方出现，易于维护，一般来说，是解决这类问题比较好的方法

中间表

对于数据量较大的表，在其上进行统计查询通常会效率很低，并且还要考虑统计查询是

否会对在线的应用产生负面影响。通常在这种情况下，使用中间表可以提高统计查询的效率

session 表记录了客户每天的消费记录，表结构如下：

CREATE TABLE session (

cust_id varchar(10) , --客户编号

cust_amount DECIMAL(16,2), --客户消费金额

cust_date DATE, --客户消费时间

cust_ip varchar(20) –客户IP 地址

)

由于每天都会产生大量的客户消费记录,所以session 表的数据量很大,现在业务部门有

一具体的需求：希望了解最近一周客户的消费总金额和近一周每天不同时段用户的消费总金

额。针对这一需求我们通过2 种方法来得出业务部门想要的结果。

方法1：在session 表上直接进行统计,得出想要的结果。

select sum(cust_amount) from session where cust_date>adddate(now(),-7);

方法2：创建中间表tmp_session，表结构和源表结构完全相同。

CREATE TABLE tmp_session (

cust_id varchar(10) , --客户编号