一、總體優化思路
首先構建腳本觀察查詢數，連接數等資料，確定環境原因以及內部SQL執行原因，然后根據具體原因做具體處理，
二、構建腳本觀察狀態
mysqladmin -uroot -p ext \G
該命令可獲取當前查詢數量等資訊，定時輪詢并將結果重定向到文本中，然后處理成圖表，
三、處理對策
1.若是規律性出現查詢慢，考慮快取雪崩問題，
對于該問題只需將快取的失效時間處理成不要相近時間同時失效，失效時間盡量離散化，或者集中到午夜失效，
2.若非規律性查詢緩慢，考慮設計缺乏優化
處理方法：
a：開啟profiling記錄查詢操作，并獲取陳述句執行詳細資訊
show variables like '%profiling%'; set profiling=on; select count(*) from user; show profiles; show profile for query 1; >>> +--------------------------------+----------+ | Status | Duration | +--------------------------------+----------+ | starting | 0.000060 | | Executing hook on transaction | 0.000004 | | starting | 0.000049 | | checking permissions | 0.000007 | | Opening tables | 0.000192 | | init | 0.000006 | | System lock | 0.000009 | | optimizing | 0.000005 | | statistics | 0.000014 | | preparing | 0.000017 | | executing | 0.001111 | | end | 0.000006 | | query end | 0.000003 | | waiting for handler commit | 0.000015 | | closing tables | 0.000011 | | freeing items | 0.000085 | | cleaning up | 0.000008 | +--------------------------------+----------+
b：使用explain 查看陳述句執行情況，索引使用，掃描范圍等等
mysql> explain select count(*) from goods \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: goods partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: gid key_len: 5 ref: NULL rows: 3 filtered: 100.00 Extra: Using index
c：相關優化手法
表的優化與列型別選擇
列選擇原則：
1：欄位型別優先級 整型 > date,time > char,varchar > blob
原因：整型,time運算快，節省空間
char/varchar要考慮字符集的轉換與排序時的校對集，速度慢
blob無法使用記憶體臨時表
2：夠用就行，不要慷慨(如 smallint,varchar(N))
原因：大的欄位浪費記憶體，影響速度
以varchar(10), varchar(300)存盤的內容相同，但在表聯查時，varchar(300)要花更多記憶體
3：盡量避免使用NULL
原因：NULL不利于索引，要用特殊的位元組來標注.
在磁盤上占據的空間其實更大
索引優化策略
1.索引型別
1.1 B-tree索引(排好序的快速查找結構)
注：Myisam,innodb中，默認用的是B-tree索引
1.2 hash索引
在memory表里，默認是hash索引，hash的理論查詢時間復查度為O（1）
疑問：既然hash索引如此高效，為何不都用他？
a.hash函式計算后的結果是隨機的，如果是在磁盤上放置資料，以主鍵為id為例，那么隨著id的增長，id對應的行，在磁盤上隨機放置，
b.無法對范圍查詢進行優化
c.無法利用前綴索引，比如在b-tree中，field列的值為“helloworld”，索引查詢xx=hello/xx=helloworld都可以利用索引（左前綴索引），但hash索引無法做到，因為hash(hello)與hash(helloworld)并無關聯關系，
d.排序也無法優化
e.必須回行，通過索引拿到資料位置，必須回到表中取資料.
2.b-tree索引的常見誤區
2.1 在where條件常用的列上都加上索引
例：where cat_id=3 and price>100； //查詢第3個欄目，100元以上的商品
誤：cat_id和price上都加上索引，其實只能用上一個索引，他們都是獨立索引.
2.2 在多列上建立索引后，查詢哪個列，索引都將發揮作用
2.2 在多列上建立索引后，查詢哪個列，索引都將發揮作用
正解：多列索引上，索引發揮作用，需要滿足左前綴要求（層層索引）
以index(a,b,c)為例：
陳述句 索引是否發揮作用
where a=3 是
where a=3 and b=5 是
where a=3 and b=5 and c=4 是
where b=3 or where c=4 否
where a=3 and c=4 a列能發揮索引作用，c列不能
where a=3 and b>10 and c=7 a,b能發揮索引作用，c列不能
高性能索引策略
1.對于innodb而言，因為節點下有資料檔案，因此節點的分裂將會變得比較慢，對于innodb的主鍵，盡量用整型，而且是遞增的整型，
2.索引的長度直接影響索引檔案的大小，影響增刪改的速度，并間接影響查詢速度（占用記憶體多），
3.針對列中的值，從左往右截取部分來建索引，
a.截的越短，重復度越高，區分越小，索引效果越不好
b.截的越長，雖然區分度提高，但索引檔案變大影響速度
所以盡量在長度上找到一個平衡點使性能最大化，慣用手法：截取不同長度來測驗索引區分度
區分度測驗： select count(distinct left(word, 1)) / count(*) from table;
測驗完成后可以按測驗得出的最優長度建立索引 alter table table_name add index word(word(4));
理想的索引
1.查詢頻繁
2.區分度高
3.長度小
4.盡量覆寫常用查詢欄位
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標籤：MySQL
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