WEB后端开发人员对MySQL优化步骤
库表结构优化
- 选择合适的更小的数据类型，因为他们占用更少的磁盘、内存
- 尽量避免NULL，当检索该行时有可能不走索引
- 单表不要使用过多的字段，避免大量产生大量死字段
- 尽量使用相同数据类型存储相似或相关的值，尤其是要在关联条件中使用的列
- 范式和反范式并存
索引优化
没有用到索引我们需要遍历双向链表来定位对应的页，有了索引之后，我们通过底层数据结构为B+树的目录进行二分查找，时间复杂度有O(n)变为了O(logn)，索引虽然能提高查询速度，同时却会降低更新表的速度，并且也要占用空间。
创建索引
- 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段
- 单键、组合索引的选择问题，组合索引性价比更高
- 查询中那个排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
- 查询中统计或分组的字段
索引失效情况
- like以%开头，索引无效；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效
- or使索引失效，数据库引擎会根据数据规模，左右是否使用索引，是否有主键产生不同的现象，考虑使用union优化
- 组合索引时，最左前缀规则
- 数据类型出现隐式转换，如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，使索引无效，产生全表扫描。
- IS NULL和IS NOT NULL根据命中率不同，走不走索引的情况也不同
- 在索引字段上使用not，<>，!=不会走索引
- 对索引字段进行计算操作，字段上使用函数不会走索引
- 当全表扫描速度大于索引速度时，会走全表
查询优化
查询性能低下最基本的原因就是数据访问太多，从两个方面着手。
- 确认应用程序是否检索大量超过需要的数据，太多的行或列
- 确认服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。
优化手段
- SELECT后面紧跟需要的字段，避免使用*
- 使用LIMIT限制返回条数
- 将大查询分解多个小查询，缓存效率更高，减少锁的竞争，更高的扩展
- 使用IN取代OR
- 优化关联查询，多表筛选时，可以先将数据筛选出来再来关联其他表，为关联字段创建索引
- 排序优化，尽量使用索引排序，如果不能走索引，mysql自己会排序，当数据量小于排序缓冲区的大小时，mysql使用内存进行排序，速度极快；但当数据量很大时，mysql走文件排序，就会消耗很多资源，并且耗时也长。
- 尽量使用关联查询替代子查询
- OFFSET优化
横向扩展
集群、负载均衡、主从、读写分离
