Mysql高效能優化規範建議

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資料庫命令規範

  1. 所有資料庫物件名稱必須使用小寫字母並用下劃線分割

  2. 所有資料庫物件名稱禁止使用mysql保留關鍵字(如果表名中包含關鍵字查詢時,需要將其用單引號括起來)

  3. 資料庫物件的命名要能做到見名識意,並且最後不要超過32個字元

  4. 臨時庫表必須以tmp_為字首並以日期為字尾,備份表必須以bak_為字首並以日期(時間戳)為字尾

  5. 所有儲存相同資料的列名和列型別必須一致(一般作為關聯列,如果查詢時關聯列型別不一致會自動進行資料型別隱式轉換,會造成列上的索引失效,導致查詢效率降低)

資料庫基本設計規範

1. 所有表必須使用Innodb儲存引擎

沒有特殊要求(即 Innodb無法滿足的功能如:列儲存,儲存空間資料等)的情況下,所有表必須使用 Innodb儲存引擎( mysql5 .5之前預設使用 Myisam,5 .6以後預設的為 InnodbInnodb 支援事務,支援行級鎖,更好的恢復性,高併發下效能更好
 

2. 資料庫和表的字符集統一使用UTF8

相容性更好,統一字符集可以避免由於字符集轉換產生的亂碼,不同的字符集進行比較前需要進行轉換會造成索引失效,如果資料庫中有儲存emoji表情的需要,字符集需要採用utf8mb4字符集
 

3. 所有表和欄位都需要添加註釋

使用comment從句新增表和列的備註 從一開始就進行資料字典的維護

4. 儘量控制單表資料量的大小,建議控制在500萬以內

500萬並不是Mysql資料庫的限制,過大會造成修改表結構,備份,恢復都會有很大的問題
可以用歷史資料歸檔(應用於日誌資料),分庫分表(應用於業務資料)等手段來控制資料量大小

5. 謹慎使用Mysql分割槽表

分割槽表在物理上表現為多個檔案,在邏輯上表現為一個表 謹慎選擇分割槽鍵,跨分割槽查詢效率可能更低 建議採用物理分表的方式管理大資料

6. 儘量做到冷熱資料分離,減小表的寬度

Mysql限制每個表最多儲存4096列,並且每一行資料的大小不能超過65535位元組 減少磁碟IO,保證熱資料的記憶體快取命中率(表越寬,把表裝載進記憶體緩衝池時所佔用的記憶體也就越大,
也會消耗更多的IO) 更有效的利用快取,避免讀入無用的冷資料 經常一起使用的列放到一個表中(避免更多的關聯操作)

7. 禁止在表中建立預留欄位

預留欄位的命名很難做到見名識義 預留欄位無法確認儲存的資料型別,所以無法選擇合適的型別 對預留欄位型別的修改,會對錶進行鎖定

8. 禁止在資料庫中儲存圖片,檔案等大的二進位制資料

通常檔案很大,會短時間內造成資料量快速增長,資料庫進行資料庫讀取時,通常會進行大量的隨機IO操作,檔案很大時,IO操作很耗時 通常儲存於檔案伺服器,資料庫只儲存檔案地址資訊

9. 禁止在線上做資料庫壓力測試

10. 禁止從開發環境,測試環境直接連線生成環境資料庫

資料庫欄位設計規範

1. 優先選擇符合儲存需要的最小的資料型別

原因是:列的欄位越大,建立索引時所需要的空間也就越大,這樣一頁中所能儲存的索引節點的數量也就越少也越少,在遍歷時所需要的IO次數也就越多, 索引的效能也就越差 方法:
 
 
  • 將字串轉換成數字型別儲存,如:將IP地址轉換成整形資料

mysql提供了兩個方法來處理ip地址

inet_aton 把ip轉為無符號整型(4-8位)
inet_ntoa 把整型的ip轉為地址

插入資料前,先用inet_aton把ip地址轉為整型,可以節省空間
顯示資料時,使用inet_ntoa把整型的ip地址轉為地址顯示即可。

  • 對於非負型的資料(如自增ID、整型IP)來說,要優先使用無符號整型來儲存

因為:無符號相對於有符號可以多出一倍的儲存空間
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N)中的N代表的是字元數,而不是位元組數
使用UTF8儲存255個漢字 Varchar(255)=765個位元組

過大的長度會消耗更多的記憶體

2. 避免使用TEXT、BLOB資料型別,最常見的TEXT型別可以儲存64k的資料

  • 建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充套件表中

Mysql記憶體臨時表不支援TEXT、BLOB這樣的大資料型別,如果查詢中包含這樣的資料,在排序等操作時,就不能使用記憶體臨時表,必須使用磁碟臨時表進行
而且對於這種資料,Mysql還是要進行二次查詢,會使sql效能變得很差,但是不是說一定不能使用這樣的資料型別

如果一定要使用,建議把BLOB或是TEXT列分離到單獨的擴充套件表中,查詢時一定不要使用select * 而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的資料時不要對該列進行查詢

  • TEXT或BLOB型別只能使用字首索引

因為MySQL對索引欄位長度是有限制的,所以TEXT型別只能使用字首索引,並且TEXT列上是不能有預設值的

3. 避免使用ENUM型別

修改ENUM值需要使用ALTER語句
ENUM型別的ORDER BY操作效率低,需要額外操作
禁止使用數值作為ENUM的列舉值

4. 儘可能把所有列定義為NOT NULL

原因:
索引NULL列需要額外的空間來儲存,所以要佔用更多的空間
進行比較和計算時要對NULL值做特別的處理

5. 使用TIMESTAMP(4個位元組)或DATETIME型別(8個位元組)儲存時間

TIMESTAMP 儲存的時間範圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
TIMESTAMP 佔用4位元組和INT相同,但比INT可讀性高
超出TIMESTAMP取值範圍的使用DATETIME型別儲存

經常會有人用字串儲存日期型的資料(不正確的做法)
缺點1:無法用日期函式進行計算和比較
缺點2:用字串儲存日期要佔用更多的空間

6. 同財務相關的金額類資料必須使用decimal型別

  • 非精準浮點:float,double
  • 精準浮點:decimal

Decimal型別為精準浮點數,在計算時不會丟失精度
佔用空間由定義的寬度決定,每4個位元組可以儲存9位數字,並且小數點要佔用一個位元組
可用於儲存比bigint更大的整型資料

索引設計規範

1. 限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過5個

索引並不是越多越好!索引可以提高效率同樣可以降低效率 索引可以增加查詢效率,但同樣也會降低插入和更新的效率,甚至有些情況下會降低查詢效率 因為mysql優化器在選擇如何優化查詢時,會根據統一資訊,對每一個可以用到的索引來進行評估,以生成出一個最好的執行計劃,如果同時有很多個 索引都可以用於查詢,就會增加mysql優化器生成執行計劃的時間,同樣會降低查詢效能
 

2. 禁止給表中的每一列都建立單獨的索引

5. 6版本之前,一個sql只能使用到一個表中的一個索引, 5. 6以後,雖然有了合併索引的優化方式,但是還是遠遠沒有使用一個聯合索引的查詢方式好
 

3. 每個Innodb表必須有個主鍵

Innodb是一種索引組織表:資料的儲存的邏輯順序和索引的順序是相同的 每個表都可以有多個索引,但是表的儲存順序只能有一種 Innodb是按照主鍵索引的順序來組織表的 
不要使用更新頻繁的列作為主鍵,不適用多列主鍵(相當於聯合索引) 不要使用UUID,MD5,HASH,字串列作為主鍵(無法保證資料的順序增長) 主鍵建議使用自增ID值

常見索引列建議

  1. 出現在SELECT、UPDATE、DELETE語句的WHERE從句中的列

  2. 包含在ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT中的欄位

    並不要將符合1和2中的欄位的列都建立一個索引, 通常將1、2中的欄位建立聯合索引效果更好

  3. 多表join的關聯列

如何選擇索引列的順序

建立索引的目的是:希望通過索引進行資料查詢,減少隨機IO,增加查詢效能 ,索引能過濾出越少的資料,則從磁碟中讀入的資料也就越少
  1. 區分度最高的放在聯合索引的最左側(區分度=列中不同值的數量/列的總行數)
  2. 儘量把欄位長度小的列放在聯合索引的最左側(因為欄位長度越小,一頁能儲存的資料量越大,IO效能也就越好)
  3. 使用最頻繁的列放到聯合索引的左側(這樣可以比較少的建立一些索引)

避免建立冗餘索引和重複索引(增加了查詢優化器生成執行計劃的時間)

重複索引示例:primary key(id)、index(id)、unique index(id) 冗餘索引示例:index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

對於頻繁的查詢優先考慮使用覆蓋索引

覆蓋索引:就是包含了所有查詢欄位(where,select,ordery by,group by包含的欄位)的索引

覆蓋索引的好處:

  1. 避免Innodb表進行索引的二次查詢

Innodb是以聚集索引的順序來儲存的,對於Innodb來說,二級索引在葉子節點中所儲存的是行的主鍵資訊,
如果是用二級索引查詢資料的話,在查詢到相應的鍵值後,還要通過主鍵進行二次查詢才能獲取我們真實所需要的資料
而在覆蓋索引中,二級索引的鍵值中可以獲取所有的資料,避免了對主鍵的二次查詢 ,減少了IO操作,提升了查詢效率

  1. 可以把隨機IO變成順序IO加快查詢效率

由於覆蓋索引是按鍵值的順序儲存的,對於IO密集型的範圍查詢來說,對比隨機從磁碟讀取每一行的資料IO要少的多,
因此利用覆蓋索引在訪問時也可以把磁碟的隨機讀取的IO轉變成索引查詢的順序IO

索引SET規範

儘量避免使用外來鍵約束

不建議使用外來鍵約束(foreign key),但一定要在表與表之間的關聯鍵上建立索引
外來鍵可用於保證資料的參照完整性,但建議在業務端實現
外來鍵會影響父表和子表的寫操作從而降低效能

資料庫SQL開發規範

1. 建議使用預編譯語句進行資料庫操作

預編譯語句可以重複使用這些計劃,減少SQL編譯所需要的時間,還可以解決動態SQL所帶來的SQL注入的問題 只傳引數,比傳遞SQL語句更高效 相同語句可以一次解析,多次使用,
提高處理效率

2. 避免資料型別的隱式轉換

隱式轉換會導致索引失效 如: select name,phone from customer where id = '111';

3. 充分利用表上已經存在的索引

避免使用雙%號的查詢條件。

如 a like '%123%',(如果無前置%,只有後置%,是可以用到列上的索引的)

一個SQL只能利用到複合索引中的一列進行範圍查詢

如 有 a,b,c列的聯合索引,在查詢條件中有a列的範圍查詢,則在b,c列上的索引將不會被用到, 在定義聯合索引時,如果a列要用到範圍查詢的話,就要把a列放到聯合索引的右側

使用left join 或 not exists 來優化not in 操作

因為not in 也通常會使用索引失效

4. 資料庫設計時,應該要對以後擴充套件進行考慮

5. 程式連線不同的資料庫使用不同的賬號,進位制跨庫查詢

為資料庫遷移和分庫分表留出餘地 降低業務耦合度 避免許可權過大而產生的安全風險

6. 禁止使用SELECT * 必須使用SELECT <欄位列表> 查詢

原因:  消耗更多的CPU和IO以網路頻寬資源 無法使用覆蓋索引 可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含欄位列表的INSERT語句

如: insert into values ('a','b','c'); 應使用 insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');

8. 避免使用子查詢,可以把子查詢優化為join操作

通常子查詢在 in子句中,且子查詢中為簡單SQL(不包含union、 group byorder by、limit從句)時,才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化 子查詢效能差的原因: 子查詢的結果集無法使用索引,通常子查詢的結果集會被儲存到臨時表中,不論是記憶體臨時表還是磁碟臨時表都不會存在索引,所以查詢效能會受到一定的影響 特別是對於返回結果集比較大的子查詢,其對查詢效能的影響也就越大 由於子查詢會產生大量的臨時表也沒有索引,所以會消耗過多的CPU和IO資源,產生大量的慢查詢
 

9. 避免使用JOIN關聯太多的表

對於Mysql來說,是存在關聯快取的,快取的大小可以由join_buffer_size引數進行設定 在Mysql中,對於同一個SQL多關聯(join)一個表,就會多分配一個關聯快取,
如果在一個SQL中關聯的表越多, 所佔用的記憶體也就越大 如果程式中大量的使用了多表關聯的操作,同時join_buffer_size設定的也不合理的情況下,就容易造成伺服器記憶體溢位的情況, 
就會影響到伺服器資料庫效能的穩定性 同時對於關聯操作來說,會產生臨時表操作,影響查詢效率 Mysql最多允許關聯61個表,建議不超過5

10. 減少同資料庫的互動次數

資料庫更適合處理批量操作 合併多個相同的操作到一起,可以提高處理效率

11. 對應同一列進行or判斷時,使用in代替or

in 的值不要超過500個 in 操作可以更有效的利用索引,or大多數情況下很少能利用到索引

12. 禁止使用order by rand() 進行隨機排序

會把表中所有符合條件的資料裝載到記憶體中,然後在記憶體中對所有資料根據隨機生成的值進行排序,並且可能會對每一行都生成一個隨機值,如果滿足條件的資料集非常大, 就會消耗大量的 CPU和IO及記憶體資源 推薦在程式中獲取一個隨機值,然後從資料庫中獲取資料的方式
 

13. WHERE從句中禁止對列進行函式轉換和計算

對列進行函式轉換或計算時會導致無法使用索引 不推薦: where date(create_time)='20190101' 推薦: where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'

14. 在明顯不會有重複值時使用UNION ALL 而不是UNION

UNION 會把兩個結果集的所有資料放到臨時表中後再進行去重操作 UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作

15. 拆分複雜的大SQL為多個小SQL

大SQL:邏輯上比較複雜,需要佔用大量CPU進行計算的SQL MySQL 一個SQL只能使用一個CPU進行計算 SQL拆分後可以通過並行執行來提高處理效率

資料庫操作行為規範

超100萬行的批量寫(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次進行操作

1. 大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲

主從環境中,大批量操作可能會造成嚴重的主從延遲,大批量的寫操作一般都需要執行一定長的時間,
而只有當主庫上執行完成後,才會在其他從庫上執行,所以會造成主庫與從庫長時間的延遲情況

2. binlog日誌為row格式時會產生大量的日誌

大批量寫操作會產生大量日誌,特別是對於row格式二進位制資料而言,由於在row格式中會記錄每一行資料的修改,我們一次修改的資料越多,
產生的日誌量也就會越多,日誌的傳輸和恢復所需要的時間也就越長,這也是造成主從延遲的一個原因

3. 避免產生大事務操作

大批量修改資料,一定是在一個事務中進行的,這就會造成表中大批量資料進行鎖定,從而導致大量的阻塞,阻塞會對MySQL的效能產生非常大的影響
特別是長時間的阻塞會佔滿所有資料庫的可用連線,這會使生產環境中的其他應用無法連線到資料庫,因此一定要注意大批量寫操作要進行分批

對於大表使用pt-online-schema-change修改表結構

  1. 避免大表修改產生的主從延遲
  2. 避免在對錶欄位進行修改時進行鎖表

對大表資料結構的修改一定要謹慎,會造成嚴重的鎖表操作,尤其是生產環境,是不能容忍的

pt-online-schema-change它會首先建立一個與原表結構相同的新表,並且在新表上進行表結構的修改,然後再把原表中的資料複製到新表中,並在原表中增加一些觸發器
把原表中新增的資料也複製到新表中,在行所有資料複製完成之後,把新表命名成原表,並把原來的表刪除掉
把原來一個DDL操作,分解成多個小的批次進行

禁止為程式使用的賬號賦予super許可權

當達到最大連線數限制時,還執行1個有super許可權的使用者連線 super許可權只能留給DBA處理問題的賬號使用

對於程式連線資料庫賬號,遵循許可權最小原則

程式使用資料庫賬號只能在一個DB下使用,不準跨庫 程式使用的賬號原則上不準有drop許可權