MySQL性能优化的最佳20+条经验

转自:MySQL性能优化的最佳20+条经验

 今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。

1. 为查询缓存优化你的查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：

上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。

2. EXPLAIN 你的 SELECT 查询

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。

挑一个你的SELECT语句（推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的），把关键字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin来做这个事。然后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，我们忘记加上了group_id索引，并且有表联接：

当我们为 group_id 字段加上索引后：

我们可以看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。

3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1

当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。

在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会比前面的更有效率。（请注意，第一条中是Select *，第二条是Select 1）

4. 为搜索字段建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。

从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。

另外，你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是没有意义的。你可能需要使用MySQL全文索引 或是自己做一个索引（比如说：搜索关键词或是Tag什么的）

5. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样）

6. 千万不要 ORDER BY RAND()

想打乱返回的数据行？随机挑一个数据？真不知道谁发明了这种用法，但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。

如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL会不得不去执行RAND()函数（很耗CPU时间），而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事（因为要排序）

下面的示例是随机挑一条记录

7. 避免 SELECT *

从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。

所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。

8. 永远为每张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段，你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……

在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。

9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。

如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

MySQL也有一个“建议”（见第十条）告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时，这个建议会告诉你把其改成 ENUM 类型。使用 PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议。

10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

例如，如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成 ENUM 的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。

在phpmyadmin里，你可以在查看表时，点击 “Propose table structure” 来查看这些建议

一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人。

11. 尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。这看起来好像有点争议，请往下看。

首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别（如果是INT，那就是0和NULL）？如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。（你知道吗？在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是一样的！)

不要以为 NULL 不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

下面摘自MySQL自己的文档：

12. Prepared Statements

Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。

Prepared Statements 可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。当然，你也可以手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题，而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。

在性能方面，当一个相同的查询被使用多次的时候，这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些Prepared Statements定义一些参数，而MySQL只会解析一次。

虽然最新版本的MySQL在传输Prepared Statements是使用二进制形势，所以这会使得网络传输非常有效率。

当然，也有一些情况下，我们需要避免使用Prepared Statements，因为其不支持查询缓存。但据说版本5.1后支持了。

在PHP中要使用prepared statements，你可以查看其使用手册：mysqli 扩展 或是使用数据库抽象层，如： PDO.

13. 无缓冲的查询

正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。

关于这个事情，在PHP的文档中有一个非常不错的说明： mysql_unbuffered_query() 函数：

上面那句话翻译过来是说，mysql_unbuffered_query() 发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。

然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

14. 把IP地址存成 UNSIGNED INT

很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。

我们必需要使用UNSIGNED INT，因为 IP地址会使用整个32位的无符号整形。

而你的查询，你可以使用 INET_ATON() 来把一个字符串IP转成一个整形，并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中，也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()。

15. 固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

使用“垂直分割”技术（见下一条），你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。

16. 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。（以前，在银行做过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖）

示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢？ 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。

17. 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。

Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。

如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。

所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例：

18. 越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。

如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子（2009年11月06日），一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。

19. 选择正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

下面是MySQL的手册

• target=”_blank”MyISAM Storage Engine
• InnoDB Storage Engine

20. 使用一个对象关系映射器（Object Relational Mapper）

使用 ORM (Object Relational Mapper)，你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM可以做的所有事情，也能被手动的编写出来。但是，这需要一个高级专家。

ORM 的最重要的是“Lazy Loading”，也就是说，只有在需要的去取值的时候才会去真正的去做。但你也需要小心这种机制的副作用，因为这很有可能会因为要去创建很多很多小的查询反而会降低性能。

ORM 还可以把你的SQL语句打包成一个事务，这会比单独执行他们快得多得多。

目前，个人最喜欢的PHP的ORM是：Doctrine。

21. 小心“永久链接”

“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了，它会永远处在连接的状态，就算是数据库操作已经结束了。而且，自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程，并重用相同的 MySQL 链接。

PHP手册：mysql_pconnect()

在理论上来说，这听起来非常的不错。但是从个人经验（也是大多数人的）上来说，这个功能制造出来的麻烦事更多。因为，你只有有限的链接数，内存问题，文件句柄数，等等。

而且，Apache 运行在极端并行的环境中，会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前，你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构。

原文链接:http://net.tutsplus.com/tutorials/other/top-20-mysql-best-practices/

 

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ping和Traceroute命令祥解[z] | (转)Resin服务器配置指南

• 2010-01-25 16:47
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3 楼 liudaoru 2010-06-07   引用

MySQL 优化相关的一些说明

From: http://hi.baidu.com/xiaohuo37/blog/item/07b2512c37deb8ec8a139907.html

以下是 MySQL 优化相关的一些说明：

1、检验 key_buffer_size 参数大小是否合适（适用 MyISAM 表）

key_buffer_size指定索引缓冲区的大小，它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值Key_read_requests和Key_reads，可以知道key_buffer_size设置是否合理。比例key_reads / key_read_requests应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000更好（上述状态值可以使用SHOW STATUS LIKE ‘key_read%’获得）（检查状态值，在查询工具里输入 SHOW STATUS ，执行）。

key_buffer_size只对MyISAM表起作用。即使你不使用MyISAM表，但是内部的临时磁盘表是MyISAM表，也要使用该值。可以使用检查状态值created_tmp_disk_tables得知详情。


对于1G内存的机器，如果不使用MyISAM表，推荐值是16M（8-64M）。



案例1：健康状况

key_buffer_size – 402649088 (384M)

key_read_requests – 597579931

key_reads - 56188

案例2：警报状态

key_buffer_size – 16777216 (16M)

key_read_requests – 597579931

key_reads - 53832731

案例1中比例低于1:10000，是健康的情况；案例2中比例达到1:11，警报已经拉响。


2、查询缓存 query_cache_size 设置

从 4.0.1 开始，MySQL 提供了查询缓冲机制。在启用查询缓冲的情况下，MySQL 将 SELECT 语句和查询结果存放在缓冲区中（内存），之后对于同样的 SELECT 查询语句（区分大小写），将直接从缓冲区中读取结果，避免了重复查询的无谓开销。和查询缓存相关的参数包括：Qcache_free_blocks、Qcache_lowmem_prunes、Qcache_free_memory、Qcache_not_cached、Qcache_total_blocks、Qcache_queries_in_cache、Qcache_hits、Qcache_inserts。其中，如果 Qcache_lowmem_prunes 的值很大，说明经常出现缓冲不够的情况（最好保持在零），同时 Qcache_hits 的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，此时需要增加缓冲大小 Qcache_hits 的值不大，则表明你的查询重复率很低，这种情况下使用查询缓冲反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。另外，如果 Qcache_free_blocks 的值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。

3、table_cache


吴威 (16:59:27):
table_cache 
The number of open tables for all threads ？？？？

For more information about the table cache, see section 7.4.8 How MySQL Opens and Closes Tables


table_cache 用于指定表高速缓存的大小。每当 MySQL 访问一个表时，如果在表缓冲区中还有空间，该表就被打开并放入其中，这样可以更快地访问表内容。通过检查运行峰值时间的 Open_tables 和 Opened_tables 状态值，可以决定是否需要调整 table_cache 的值。如果你发现 open_tables 的值等于 table_cache，并且发现 opened_tables 状态值在不断增长，那么你就需要增加 table_cache 参数值了（上述状态值可以使用 SHOW STATUS LIKE ‘Open%tables’ 命令获得）。注意，不能盲目地把 table_cache 参数设置成很大的值，如果设置得太高，可能会造成文件描述符不足，从而造成性能不稳定或者连接失败。



对于有1G内存的机器，推荐值是128－256。

案例1：该案例来自一个不是特别繁忙的服务器

table_cache – 512

open_tables – 103

opened_tables – 1273

uptime – 4021421 (measured in seconds)

该案例中table_cache似乎设置得太高了。在峰值时间，打开表的数目比table_cache要少得多。



案例2：该案例来自一台开发服务器。

table_cache – 64

open_tables – 64

opened-tables – 431

uptime – 1662790 (measured in seconds)

虽然open_tables已经等于table_cache，但是相对于服务器运行时间来说，opened_tables的值也非常低。因此，增加table_cache的值应该用处不大。



案例3：该案例来自一个upderperforming的服务器

table_cache – 64

open_tables – 64

opened_tables – 22423

uptime – 19538

该案例中table_cache设置得太低了。虽然运行时间不到6小时，open_tables达到了最大值，opened_tables的值也非常高。这样就需要增加table_cache的值。



4、Measuring Key Buffer Usage

When you add indexes to your data, it enables MySQL to find data faster. However, ideally you want to have these indexes stored in RAM for maximum speed, and the variable key_buffer_size defines how much RAM MySQL can allocate for index key caching. If MySQL cannot store its indexes in RAM, you will experience serious performance problems. Fortunately, most databases have relatively small key buffer requirements, but you should measure your usage to see what work needs to be done.

To do this, log in to MySQL and type SHOW STATUS LIKE ‘%key_read%’;. That returns all the status fields that describe the hit rate of your key buffer—you should get two rows back: Key_reads and Key_read_requests, which are the number of keys being read from disk and the number of keys being read from the key buffer. From these two numbers you can calculate the percentage of requests being filled from RAM and from disk, using this simple equation:

100 – ((Key_reads / Key_read_requests) x 100)

That is, you divide Key_reads by Key_read_requests, multiply the result by 100 and then subtract the result from 100. For example, if you have Key_reads of 1000 and Key_read_requests of 100000, you divide 1000 by 100000 to get 0.01; then you multiply that by 100 to get 1.0, and subtract that from 100 to get 99. That number is the percentage of key reads being served from RAM, which means 99% of your keys are served from RAM.

Most people should be looking to get more than 95% served from RAM, although the primary exception is if you update or delete rows very often—MySQL can’t cache what keeps changing. If your site is largely read only, this should be around 98%. Lower figures mean you might need to bump up the size of your key buffer.

If you are seeing problems, the next step is to check how much of your current key buffer is being used. Use the SHOW VARIABLES command and look up the value of the key_buffer_size variable. It is probably something like 8388600, which is eight million bytes, or 8MB. Now, use the SHOW STATUS command and look up the value of Key_blocks_used.

You can now determine how much of your key buffer is being used by multiplying Key_blocks_used by 1024, dividing by key_buffer_size, and multiplying by 100. For example, if Key_blocks_used is 8000, you multiply that by 1024 to get 8192000; then you divide that by your key_buffer_size (8388600) to get 0.97656, and finally multiplying that by 100 to get 97.656. Thus, almost 98% of your key buffer is being used.

Now, onto the important part: You have ascertained that you are reading lots of keys from disk, and you also now know that the reason for reading from disk is almost certainly because you do not have enough RAM allocated to the key buffer. A general rule of thumb is to allocate as much RAM to the key buffer as you can, up to a maximum of 25% of system RAM—128MB on a 512MB system is about the ideal for systems that read heavily from keys. Beyond that, you will actually see drastic performance decreases because the system has to use virtual memory for the key buffer.

2 楼 liudaoru 2010-01-25   引用

网站中mysql数据库的性能优化

From: http://www.wangyeba.com/Article/web04/MySQL/200905/20090507084529.shtml

目前web2.0的程序，很大瓶颈是数据库的吞度量。不过，如何才能确定系统的瓶颈是数据库呢，因为只有确定数据库是整个系统的瓶颈，我们才有必要去优化他，毕竟，还有这么多需求等待我们去做。
　　如何确定数据库是瓶颈?
　　1 如果程序设计良好，有一个数据库操作逻辑层，可以从这个层的统计数据看到每个请求花费的时间，如果平均时间已经不能让你容忍的话，数据库已经是瓶颈了。
　　2 在数据库的服务器上使用top命令，看看mysql服务器占用资源的情况，看看机子的平均负载。
　　如果服务器的平均负载已经很高，mysql占用了块100%的cpu资源，说明mysql服务器很忙了。
　　3 在数据库服务器上使用iostat命令，看看磁盘IO，如果block住的操作比较多的话，说明数据库操作还是过于频繁了，磁盘都响应不急了。
　　4 建议打开mysql的慢查询日志，这样grep select看一下日志中的慢查询的数量，如果数量较多，说明慢查询的数量很多，需要进行调整了。
　　5 如果有一天数据库无法插入了，需要检查一下数据库表是不是过大了。32位的操作系统上一个表最大的容量是2^32这么大。不过还是建议增加一个数据库操作的逻辑层，在数据库操作的前后记录下操作的时间，进行统计上报，利用监控程序来报警相关负责人，这样可以及早的知道数据库是瓶颈，提前做出优化。
　　知道数据库是瓶颈了，如何来进行优化呢?
　　1 我们第一个想到是看看数据库的容量是不是太大了，如果数据库表太大的话，索引文件也会比较大，每次的更新操作就会更加的费时。需要考虑进行分库和分表了。
　　分库分表按照一定的规则来对数据库中的记录进行分区来存储，一方面可以做到一定的负载均衡，将请求平分下来，每个区段去独自承受;另一方面，分库分表可以使我们存储和操作更多的数据。
　　不过分库分表需要多之前基于单库的程序进行修改，存在一定的风险，因此，在程序设计之初就应该考虑到分库分表的需要，最好是将数据库操作层独立出来，便于扩展和更改。
　　2 如果数据库表不是很大，但是查询慢的话，我们需要检查一下我们的sql查询语句，利用mysql的explain语句看看是不是使用了索引，如果没有使用索引，那我们需要在相应的字段上建上索引，反复的使用explain，寻找到个一个合适的索引。
　　在建索引时需要考虑：
　　1)数据库的索引要做到越少越好。
　　因为每次更新都需要更新索引，索引过多就会降低写入的速度。
　　2)最窄的字段放在键的左边。
　　这样提高了索引中每一个点的基数，带来更好的索引读写性能。
　　3)尽量避免file sort排序、临时表和表扫描。
　　对于大表，全表扫描会导致大量的磁盘IO的操作，会导致操作非常的缓慢。
　　4)对于大表，尽量不要将索引建在字符串类型的列上，字符串的匹配是很费时的，需要付出很高的性能代价，如果一定有必要，建议对字符串列进行hash后取一个整形的值来进行索引。
　　3 如果更新操作有点慢，而读操作的响应要求不需要很及时的话，可以考虑利用mysql的主从热备来分担读写的压力。
　　毕竟对数据库的操作，写少读多。因此，我们将对数据库的写操作放到mysql的主服务器上，利用mysql的热备，我们在备份的数据库服务器上进行读操作，由于可以有多个热备mysql，于是可以将读操作分布在多个热备上面，从而将读操作均衡开来，提高读操作的性能。
　　4 缓存的使用
　　缓存是一切后台程序的根本，因为80%的请求是对应20%的数据，我们只需要少量的内存将20%的数据缓存起来，就可以大大的满足我们系统需求，何乐而不为呢。
　　1)mysql设置中尽量增加key cache，thread cache、查询的cache。
　　2)在应用程序层增加一个memcached这样的通用cache。
　　3)对于少量数据，但是操作频繁的表使用mysql提供的内存heap表，可以获得极高的写入和读取速度。
　　5 数据库的设计上进行优化
　　对于传统的数据库设计我们讲究建模范式，避免数据的冗余从而导致脏数据。然而在我们实际的应用中需要根据情况来使用第三范式的一些规则，对于一些频繁需要在多个地方出现的数据，如同一个论坛这种用户和主题以及回复等有关联的应用中，如果我们将用户同主题和回复分开来存储，每次查询一下一篇文章或者一个回复的情况都需要对用户表和主题表或者回复表进行联查，如果数据量小的话，这样联查的性能还是可以接受的，如果表大一点，上了3、4十万以上的数据，联查的速度就会比较慢了。
　　该范式化的地方需要进行范式化，但是还是需要根据情况来设计我们的表，从而达到性能和良好设计的折中。
　　其它的话：
　　1 对于数据库的操作建议分层处理，至少分为两层，一层是数据库操作的逻辑层，一层是数据库的cache层。
　　从一开始就考虑如此，可以很方便在未来对数据库进行划分部署、分库分表扩展。
　　2 增加mysql的监控，监控mysql的慢查询日志，监控mysql的请求情况。
　　3 根据自己的需要来选择mysql的存储引擎。
　　myisam有较高的读写速度，但是由于表锁定，不能同时进行快速的读和写。
　　innodb支持事务，提供了行级的锁，但是为了使用事务，表空间会比较大，而且不支持全文索引。
　　heap将表放到内存中，适合与表小而需要频繁操作的情况，如用户信息，其读写很快，但是不是持久的，需要自己来写工具让其持久。
　　4 mysql服务器的一些状态检测的命令。
　　show slave status：可以看到主从同步的情况。
　　show [full] processlist：可以看到mysql服务器的请求情况，如果发现lock情况很多，需要注意了。
　　show status：可以看到mysql服务器的各种请求情况。

1 楼 liudaoru 2010-01-25   引用

理解MySQL——索引与优化

http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html

写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)，则总共需要100s(但实际上要好很多很多)。如果对之建立B-Tree索引，则只需要进行log100(10^6)=3次页面读取，最坏情况下耗时30ms。这就是索引带来的效果，很多时候，当你的应用程序进行SQL查询速度很慢时，应该想想是否可以建索引。进入正题：

第二章、索引与优化

1、选择索引的数据类型

MySQL支持很多数据类型，选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说，可以遵循以下一些指导原则：

(1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。