mysql优化

mysql数据库，是一种关系型数据库。
1.mysql引擎
mysql主要是有innodb和myisam两种引擎。
innodb引擎：
事务支持：InnoDB 是支持事务的存储引擎，可以使用提交（commit）和回滚（rollback）来保证数据的完整性。
行级锁定：InnoDB 使用行级锁定（row-level locking），这意味着在操作数据时只会锁定需要修改的行，而不是整个表，有助于提高并发性能。
外键束缚：InnoDB 支持外键束缚，可以确保数据的完整性，保证参照完整性。
瓦解规复：InnoDB 提供了瓦解规复功能，可以主动举行规复，保证数据的一致性。
innodb是聚集索引，接纳b+tree的索引结构文件。存储必天生主键。
存储文件：.frm 存储表信息
.ibd  存索引和数据
myisam引擎：
全文搜刮：MyISAM 对全文搜刮功能支持较好，得当用于需要频繁举行全文搜刮的场景。
表级锁定：MyISAM 使用表级锁定（table-level locking），这意味着在操作数据时会锁定整个表，可能导致并发性能较差。
不支持事务：MyISAM 不支持事务处理，因此无法使用提交和回滚等操作来维护数据的完整性。
不支持外键：MyISAM 不支持外键束缚，需要在应用层面去维护数据的一致性。
myisam的存储文件：.frm  存储表信息
.myd  存储数据行
.myi  存索引
选择存储引擎取决于具体的业务需求。假如需要事务支持、行级锁定和数据完整性，通常会选择InnoDB。
假如对全文搜刮有很高的要求，而且不需要事务支持，可以选择MyISAM。
在实际应用中，也可以根据具体的场景灵活选择不同的存储引擎以获得最佳性能。
2.mysql索引优化
原文链接：https://blog.csdn.net/u012581020/article/details/130686557
1.硬件配置：包括CPU、内存、磁盘等硬件资源的选择和配置，以满意体系的负载和性能需求。
2.软件配置：包括MySQL的参数设置和调解，如缓存大小、连接数、并发处理数等，以适应不同的负载和访问模式。
3.SQL语句优化：包括查询语句的重构、优化和索引设计，以提高查询效率和相应速度。
4.数据结构优化：包括表结构设计和数据类型选择，以减小数据存储和访问的成本。
5.架构优化：包括MySQL主备、分片等高可用、高可扩展架构的选择和部署，以实现体系的稳固性和可扩展性需求。
作为开辟者，目前做的最多的是关于sql优化和数据结构优化
3.SQL语句优化
SQL语句优化是MySQL性能优化的关键，合理的SQL语句设计和索引优化可以显著提高体系的查询效率和相应速度。常见的SQL语句优化方法包括：
（1）使用索引：索引是MySQL查询的关键，通过合理的索引设计和使用，可以加快查询速度和减少IO操作，从而提高MySQL的性能。
（2）避免全表扫描：全表扫描是效率低下的查询方式，需要只管避免使用。可以通过索引和条件过滤等方式优化查询语句，提高查询效率。
（3）合理使用JOIN：JOIN是SQL语句中常用的操作，但假如JOIN的表过多或不合理使用，会导致性能问题。需要合理选择JOIN的表和方式，避免无意义的JOIN操作。
（4）优化子查询：子查询是复杂查询的一种常见方式，但假如不合理使用，会导致性能问题。需要只管避免嵌套过多的子查询和不必要的查询操作。
5.数据库设计优化
除了对MySQL本身举行优化，对数据库结构和数据表的设计也可以显著影响MySQL的性能。以下是一些常用的数据库设计优化方法：
（1）冗余数据的处理：避免在多个数据表中存储相同的信息，这会增加查询和更新操作的负担。
（2）合理使用数据类型：选择适当的数据类型可以减小数据表大小，从而提高查询和更新操作的效率。
（3）合理设计索引：索引是提高查询效率的关键，需要根据实际情况选择合适的字段作为索引，并避免创建过多或不必要的索引。
（4）分区表设计：对于单个数据表数据量较大的情况，可以接纳分区表的方式将数据表划分成多个子表，以提高查询效率和相应速度。
（5）使用存储过程和触发器：存储过程和触发器可以在MySQL内部执行，减少通讯开销，从而提高MySQL的性能。
3.mysql的explain
可看这个详细表明：
https://blog.csdn.net/SHI940637335/article/details/141277881
在使用sql优化的过程中，我们可以使用explain举行分析。
explain表明筹划窗口，可以很好的看到，sql的执行效率，对复杂的sql有着分析解刨的功能。有利于我们优化和对索引的添加。
通过explain命令可以得到:
– 表的读取顺序
– 数据读取操作的操作类型
– 哪些索引可以使用
– 哪些索引被实际使用
– 表之间的引用
– 每张表有多少行被优化器查询

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