MySQL 高性能優化規范建議

資料庫命令規范

• 所有資料庫物件名稱必須使用小寫字母并用下劃線分割
• 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）
• 資料庫物件的命名要能做到見名識意，并且最后不要超過 32 個字符
• 臨時庫表必須以 tmp_為前綴并以日期為后綴，備份表必須以 bak_為前綴并以日期 (時間戳) 為后綴
• 所有存盤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）

資料庫基本設計規范

1. 所有表必須使用 Innodb 存盤引擎

沒有特殊要求（即 Innodb 無法滿足的功能如：列存盤，存盤空間資料等）的情況下，所有表必須使用 Innodb 存盤引擎（MySQL5.5 之前默認使用 Myisam，5.6 以后默認的為 Innodb），

Innodb 支持事務，支持行級鎖，更好的恢復性，高并發下性能更好，

2. 資料庫和表的字符集統一使用 UTF8

兼容性更好，統一字符集可以避免由于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，如果資料庫中有存盤 emoji 表情的需要，字符集需要采用 utf8mb4 字符集，

參考文章：MySQL 字符集不一致導致索引失效的一個真實案例

3. 所有表和欄位都需要添加注釋

使用 comment 從句添加表和列的備注，從一開始就進行資料字典的維護

4. 盡量控制單表資料量的大小,建議控制在 500 萬以內，

500 萬并不是 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（應用于日志資料），分庫分表（應用于業務資料）等手段來控制資料量大小

5. 謹慎使用 MySQL 磁區表

磁區表在物理上表現為多個檔案，在邏輯上表現為一個表；

謹慎選擇磁區鍵，跨磁區查詢效率可能更低；

建議采用物理分表的方式管理大資料，

6.盡量做到冷熱資料分離,減小表的寬度

MySQL 限制每個表最多存盤 4096 列，并且每一行資料的大小不能超過 65535 位元組，

減少磁盤 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沖池時所占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，

預留欄位無法確認存盤的資料型別，所以無法選擇合適的型別，

對預留欄位型別的修改，會對表進行鎖定，

8. 禁止在資料庫中存盤圖片,檔案等大的二進制資料

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，

通常存盤于檔案服務器，資料庫只存盤檔案地址資訊

9. 禁止在線上做資料庫壓力測驗

10. 禁止從開發環境,測驗環境直接連接生產環境資料庫

資料庫欄位設計規范

1. 優先選擇符合存盤需要的最小的資料型別

原因：

列的欄位越大，建立索引時所需要的空間也就越大，這樣一頁中所能存盤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，索引的性能也就越差，

方法：

a.將字串轉換成數字型別存盤,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，

b.對于非負型的資料 (如自增 ID,整型 IP) 來說,要優先使用無符號整型來存盤

原因：

無符號相對于有符號可以多出一倍的存盤空間

SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符數，而不是位元組數，使用 UTF8 存盤 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 型別可以存盤 64k 的資料

a. 建議把 BLOB 或是 TEXT 列分離到單獨的擴展表中

MySQL 記憶體臨時表不支持 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，必須使用磁盤臨時表進行，而且對于這種資料，MySQL 還是要進行二次查詢，會使 sql 性能變得很差，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 列分離到單獨的擴展表中，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，

2、TEXT 或 BLOB 型別只能使用前綴索引

因為MySQL 對索引欄位長度是有限制的，所以 TEXT 型別只能使用前綴索引，并且 TEXT 列上是不能有默認值的

3. 避免使用 ENUM 型別

修改 ENUM 值需要使用 ALTER 陳述句

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. 盡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保存，所以要占用更多的空間

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) 存盤時間

TIMESTAMP 存盤的時間范圍 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07

TIMESTAMP 占用 4 位元組和 INT 相同，但比 INT 可讀性高

超出 TIMESTAMP 取值范圍的使用 DATETIME 型別存盤

經常會有人用字串存盤日期型的資料（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：用字串存盤日期要占用更多的空間

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

占用空間由定義的寬度決定，每 4 個位元組可以存盤 9 位數字，并且小數點要占用一個位元組

可用于存盤比 bigint 更大的整型資料

索引設計規范

1. 限制每張表上的索引數量,建議單張表索引不超過 5 個

索引并不是越多越好！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于查詢，就會增加 MySQL 優化器生成執行計劃的時間，同樣會降低查詢性能，

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 以后，雖然有了合并索引的優化方式，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：資料的存盤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，但是表的存盤順序只能有一種，

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（相當于聯合索引）
• 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

4. 常見索引列建議

• 出現在 SELECT、UPDATE、DELETE 陳述句的 WHERE 從句中的列
• 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的欄位
• 并不要將符合 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
• 多表 join 的關聯列

5.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找，減少隨機 IO，增加查詢性能 ，索引能過濾出越少的資料，則從磁盤中讀入的資料也就越少，

• 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）
• 盡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，一頁能存盤的資料量越大，IO 性能也就越好）
• 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）

6. 避免建立冗余索引和重復索引（增加了查詢優化器生成執行計劃的時間）

• 重復索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)
• 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

7. 對于頻繁的查詢優先考慮使用覆寫索引

覆寫索引：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

覆寫索引的好處：

• 避免 Innodb 表進行索引的二次查詢: Innodb 是以聚集索引的順序來存盤的，對于 Innodb 來說，二級索引在葉子節點中所保存的是行的主鍵資訊，如果是用二級索引查詢資料的話，在查找到相應的鍵值后，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，而在覆寫索引中，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，
• 可以把隨機 IO 變成順序 IO 加快查詢效率: 由于覆寫索引是按鍵值的順序存盤的，對于 IO 密集型的范圍查找來說，對比隨機從磁盤讀取每一行的資料 IO 要少的多，因此利用覆寫索引在訪問時也可以把磁盤的隨機讀取的 IO 轉變成索引查找的順序 IO，

8.索引 SET 規范

盡量避免使用外鍵約束

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

資料庫 SQL 開發規范

1. 建議使用預編譯陳述句進行資料庫操作

預編譯陳述句可以重復使用這些計劃，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 陳述句更高效，

相同陳述句可以一次決議，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%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）

一個 SQL 只能利用到復合索引中的一列進行范圍查詢，如：有 a,b,c 列的聯合索引，在查詢條件中有 a 列的范圍查詢，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 列要用到范圍查找的話，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，應該要對以后擴展進行考慮

5. 程式連接不同的資料庫使用不同的賬號，禁止跨庫查詢

• 為資料庫遷移和分庫分表留出余地
• 降低業務耦合度
• 避免權限過大而產生的安全風險

6. 禁止使用 SELECT * 必須使用 SELECT <欄位串列> 查詢

原因：

• 消耗更多的 CPU 和 IO 以網路帶寬資源
• 無法使用覆寫索引
• 可減少表結構變更帶來的影響

7. 禁止使用不含欄位串列的 INSERT 陳述句

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 by、order by、limit 從句) 時,才可以把子查詢轉化為關聯查詢進行優化，

子查詢性能差的原因：

子查詢的結果集無法使用索引，通常子查詢的結果集會被存盤到臨時表中，不論是記憶體臨時表還是磁盤臨時表都不會存在索引，所以查詢性能會受到一定的影響，特別是對于回傳結果集比較大的子查詢，其對查詢性能的影響也就越大，

由于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

對于 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，對于同一個 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，所占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，就容易造成服務器記憶體溢位的情況，就會影響到服務器資料庫性能的穩定性，

同時對于關聯操作來說，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 個，

10. 減少同資料庫的互動次數

資料庫更適合處理批量操作，合并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

order by rand() 會把表中所有符合條件的資料裝載到記憶體中，然后在記憶體中對所有資料根據隨機生成的值進行排序，并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，然后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. 在明顯不會有重復值時使用 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后再進行去重操作
• UNION ALL 不會再對結果集進行去重操作

15. 拆分復雜的大 SQL 為多個小 SQL

• 大 SQL 邏輯上比較復雜，需要占用大量 CPU 進行計算的 SQL
• MySQL 中，一個 SQL 只能使用一個 CPU 進行計算
• SQL 拆分后可以通過并行執行來提高處理效率

資料庫操作行為規范

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

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后，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

binlog 日志為 row 格式時會產生大量的日志

大批量寫操作會產生大量日志，特別是對于 row 格式二進制資料而言，由于在 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，產生的日志量也就會越多，日志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

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 的性能產生非常大的影響，

特別是長時間的阻塞會占滿所有資料庫的可用連接，這會使生產環境中的其他應用無法連接到資料庫，因此一定要注意大批量寫操作要進行分批

2. 對于大表使用 pt-online-schema-change 修改表結構

• 避免大表修改產生的主從延遲
• 避免在對表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，并且在新表上進行表結構的修改，然后再把原表中的資料復制到新表中，并在原表中增加一些觸發器，把原表中新增的資料也復制到新表中，在行所有資料復制完成之后，把新表命名成原表，并把原來的表洗掉掉，把原來一個 DDL 操作，分解成多個小的批次進行，

3. 禁止為程式使用的賬號賦予 super 權限

• 當達到最大連接數限制時，還運行 1 個有 super 權限的用戶連接
• super 權限只能留給 DBA 處理問題的賬號使用

4. 對于程式連接資料庫賬號,遵循權限最小原則

• 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 權限

作者：Snailclimb
鏈接：MySQL 高性能優化規范建議
來源：github

標籤：其他

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