9种 MySQL数据库优化的技巧
1、选择最合适的字段属性
mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为char(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用varchar这种类型也是多余的，因为char(6)就可以很好地完成了任务。同样的如果可以的话，我们应该是用mediumint而不是bigint来定义整形字段。
2、尽量把字段设置为not null
在可能的情况下，尽量把字段设置为not null,这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较null值。
对于某些文本字段来说，例如“省份”或者“性别”，我们可以将他们定义为enum(枚举)类型。因为在mysql中，enum类型被当做数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型要快得多。这样我们又可以提高数据库的性能。
3、使用连接(join)来代替子查询(sub-queries)
mysql从4.1开始支持sql的子查询。这个技术可以使用select语句来创建一个单例的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
例如：我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户id取出来，然后将结果传递给主查询，如下图所示：
如果使用连接(join)来完成这个工作，速度将会快很多，尤其是当salesinfo表中对customerid建有索引的话，性能将会更好，查询如下：
连接(join)之所以更有效率一些，是因为mysql不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上 需要两个步骤的查询工作。
另外，如果你的应用程序有很多join查询，你应该确认两个表中join的字段是被建立过索引的。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就无法使用他们的索引。对于那些string类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集可能不相同)。
inner join内连接也叫做等值连接，left/right join是外链接。
select a.id,a.name,b.id,b.name from a left join b on a.id=b.id; select a.id,a.name,b.id,b.name from a right join on b a.id= b.id; select a.id,a.name,b.id,b.name from a inner join on a.id =b.id;
经过多方面的证实inner join性能比较快，因为inner join是等值连接，或许返回的行数比较少。但是我们要记得有些语句隐形的用到了等值连接，如：
select a.id,a.name,b.id,b.name from a,b where a.id = b.id;
推荐：能用inner join连接诶就用inner join连接。
sql中的连接查询有inner join(内连接）、left join(左连接)、right join（右连接）、full join（全连接）四种方式，它们之间其实并没有太大区别，仅仅是查询出来的结果有所不同。
例如我们有两张表：
orders表通过外键id_p和persons表进行关联。
inner join（内连接），在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集。
我们使用inner join对两张表进行连接查询，sql如下：
select p.lastname, p.firstname, o.orderno from persons p inner join orders o on p.id_p=o.id_p and 1=1 --用and连接多个条件 order by p.lastname
查询结果集：
此种连接方式orders表中id_p字段在persons表中找不到匹配的，则不会列出来。
注意：单纯的select * from a,b是笛卡尔乘积。比如a表有5条数据，b表有3条数据，那么最后的结果有5*3=15条数据。
但是如果对两个表进行关联:select * from a,b where a.id = b.id 意思就变了，此时就等价于：
select * from a inner join b on a.id = b.id。 -- 即就是内连接。
但是这种写法并不符合规范，可能只对某些数据库管用，如sqlserver。推荐最好不要这样写。最好写成inner join的写法。
内连接查询 (select * from a join b on a.id = b.id) 与 关联查询 (select * from a , b where a.id = b.id)的区别
left join,在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。
我们使用left join对两张表进行连接查询，sql如下：
select p.lastname, p.firstname, o.orderno from persons p left join orders o on p.id_p=o.id_p order by p.lastname
查询结果如下：
可以看到，左表（persons表）中lastname为bush的行的id_p字段在右表（orders表）中没有匹配，但查询结果仍然保留该行。
right join,在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。
我们使用right join对两张表进行连接查询，sql如下：
select p.lastname, p.firstname, o.orderno from persons p right join orders o on p.id_p=o.id_p order by p.lastname
查询结果如下：
orders表中最后一条记录id_p字段值为65，在左表中没有记录与之匹配，但依然保留。
full join,在两张表进行连接查询时，返回左表和右表中所有没有匹配的行。
我们使用full join对两张表进行连接查询，sql如下：
select p.lastname, p.firstname, o.orderno from persons p full join orders o on p.id_p=o.id_p order by p.lastname
查询结果如下：
查询结果是left join和right join的并集。
4、使用联合(union)来代替手动创建的临时表
mysql从4.0版本开始支持union查询，他可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合在一个查询中。在客户端查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用union作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要相同。下面一个例子就演示了一个使用union额查询。
当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候尽量使用union all而不是union，因为union和union all的差异主要是前者需要将两个或者多个结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的cpu运算，增大资源消耗及延迟。
5、事务
尽管我们可以使用子查询(sub-queries)、连接(join)和联合(union)来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作，都可以只用一条或少数几条就可以完成的。更多的时候是需要用一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。
设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。
换句话说，就是可以保持数据库中的数据的一致性和完整性。事务以begin关键字开始，commit关键字结束。在这之间的一条sql语句操作失败，那么rollback命令就可以把数据库恢复到begin开始之前的状态。
begin; insertintosalesinfosetcustomerid=14; updateinventorysetquantity=11whereitem='book'; commit;
事务的另一个作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，他可以使用锁定数据库的方式来为用户提供一种安全的访问机制，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
一般来说，事务必须满足四个条件(acid)：原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability).
- 原子性：一个事物(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚(rollback)到事务开始的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
- 一致性：在事务开始之前和事务结束之后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。
-
隔离性：数据库允许多个事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同的级别，包括读未提交(
read uncommitted)、读已提交(read committed)、可重复读(repeateable read)和串行化(serializable). - 持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
事务的并发问题：
- 脏读：事务a读取了事务b更新的数据，然后b回滚操作，那么a读取到的数据就是脏数据
- 不可重复读：事务a多次读取同一事物，事务b在事务a多次读取的过程中，对数据做了更新并提交，导致事务a多次读取同一数据时，结果不一致。
- 幻读：系统管理员a将数据库中的所有学生的成绩从具体分数改为abcde等级，但是系统管理员b就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员a改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
- 小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表
mysql事务隔离级别
事务控制语句：
begin或start transaction：显式的开启一个事物。
-
commit：也可以使用
commit work，不过二者是等价的。commit会提交事务，并使已对数据库进行的所有修改成为永久性的。 -
rollback：也可以使用
rollback work，不过二者是等价的。回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改。 -
savepoint identifier：
savepoint允许在事务中创建一个保存点，一个事务中可以有很多个savepoint； - release savepoint identifier：删除一个事物的保存点,当没有指定的保存点时，执行该语句会抛出一个异常。
- rollback to inditifier：把事务回滚到标记点。
-
set transaction: 用来设置事务的隔离级别。innodb存储引擎提供事务的隔离级别有
read uncommitted、read committed、repeatable read和serlalizable。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是他却不能保证数据的关联性。这个时候我们可以使用外键。例如：外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。
在这里，外键可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一条没有办法合法customerid的记录都不会被跟新或插入到salesinfo中.
create table customerinfo(customerid int primary key) engine = innodb; create table salesinfo( salesid int not null,customerid int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;
注意例子中的参数“on delete cascade”.该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录也会被自动删除。如果要在mysql中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表innodb类型。该类型不是mysql表的默认类型。定义的方法是在create table语句中加上engine=innodb。
7、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为他的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其他的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。
如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方式来获得更好的性能。下面的例子就是锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
这里，我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有write关键字的locktable语句可以保证在unlocktables命令被执行之前，不会有其他访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。
8、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，他可以令数据库服务器比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有max(),min()和orderby这些命令的时候，性能提高更为明显。
那该对那些字段进行索引呢？
一般来说，索引应该建立在那些将用于join，where判断和orderby排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引，对于一个enum类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况。
例如customerinfo中的“province”..字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用altertable或createindex在以后创建索引。
此外，mysql从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在mysql中是一个fulltext类型索引，但仅能用于myisam类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有fulltext索引的表中，然后再使用altertable或createindex创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有fulltext索引的表中，执行过程将会非常慢。
9、优化de的查询语句
9.1 不使用子查询
例：select * from t1 where id (select id from t2 where name='hechunyang');
子查询在mysql5.5版本里，内部执行计划器是这样执行的：先查外表再匹配内表，而不是先查内表t2，当外表的数据很大时，查询速度会非常慢。
在mariadb10/mysql5.6版本里，采用join关联方式对其进行了优化，这条sql会自动转换为
select t1.* from t1 join t2 on t1.id = t2.id;
但请注意的是：优化只针对select有效，对update/delete子查询无效，固生产环境应避免使用子查询
9.2 避免函数索引
例：
select * from t where year(d) >= 2016;
由于mysql不像oracle那样支持函数索引，即使d字段有索引，也会直接全表扫描。
应改为—–>
select * from t where d >= ‘2016-01-01';
9.3 用in来替换or
低效查询
select * from t where loc_id = 10 or loc_id = 20 or loc_id = 30;
—–> 高效查询
select * from t where loc_in in (10,20,30);
9.4 like双百分号无法使用到索引
select * from t where name like ‘%de%';
—–>
select * from t where name like ‘de%';
目前只有mysql5.7支持全文索引（支持中文）
9.5 读取适当的记录limit m,n
select * from t where 1;
—–>
select * from t where 1 limit 10;
9.6 避免数据类型不一致
select * from t where id = '19';
—–>
select * from t where id = 19;
9.7 分组统计可以禁止排序
select goods_id,count(*) from t group by goods_id;
默认情况下，mysql对所有group by col1，col2…的字段进行排序。如果查询包括group by，想要避免排序结果的消耗，则可以指定order by null禁止排序。
—–>
select goods_id,count(*) from t group by goods_id order by null;
9.8 避免随机取记录
select * from t1 where 1=1 order by rand() limit 4;
mysql不支持函数索引，会导致全表扫描 —–>
select * from t1 where id >= ceil(rand()*1000) limit 4;
9.9 禁止不必要的order by排序
select count(1) from user u left join user_info i on u.id = i.user_id where 1 = 1 order by u.create_time desc;
—–>
select count(1) from user u left join user_info i on u.id = i.user_id;
9.10 批量insert插入
insert into t (id, name) values(1,'bea'); insert into t (id, name) values(2,'belle'); insert into t (id, name) values(3,'bernice');
—–>
insert into t (id, name) values(1,'bea'), (2,'belle'),(3,'bernice');
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