優化MySQL數據庫性能的八大“妙手” （1）

本文探討了提高MySQL 數據庫性能的思路，並從8個方面給出了具體的解決方法。 　　1、選取最適用的字段屬性　　MySQL可以很好的支持大數據量的存取，但是一般說來，數據庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設置為CHAR(255),顯然給數據庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。　　另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該盡量把字段設置為NOT NULL，這樣在將來執行查詢的時候，數據庫不用去比較NULL值。　　對於某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數據庫的性能。　　2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-QuerIEs)

連接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因為 MySQL不需要在內存中創建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。　　3、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表

4、事務　　盡管我們可以使用子查詢（Sub-QuerIEs）、連接（JOIN）和聯合（UNION）來創建各種各樣的查詢，但不是所有的數據庫操作都可以只用一條或少數幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新後，數據庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數據的不完整，甚至會破壞數據庫中的數據。要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是：要麼語句塊中每條語句都操作成功，要麼都失敗。換句話說，就是可以保持數據庫中數據的一致性和完整性。事物以BEGIN 關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL操作失敗，那麼，ROLLBACK命令就可以把數據庫恢復到BEGIN開始之前的狀態。

5、鎖定表　　盡管事務是維護數據庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨占性，有時會影響數據庫的性能，尤其是在很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中，數據庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時等　　6、使用外鍵　　鎖定表的方法可以維護數據的完整性，但是它卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這裡，外鍵可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。待直到該事務結束。如果一個數據庫系統只有少數幾個用戶

　7、使用索引　　索引是提高數據庫性能的常用方法，它可以令數據庫服務器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更為明顯。那該對哪些字段建立索引呢？一般說來，索引應建立在那些將用於JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的字段上。盡量不要對數據庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引。對於一個ENUM類型的字段來說，出現大量重復值是很有可能的情況，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什麼幫助；相反，還有可能降低數據庫的性能。我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以後創建索引。此外，MySQL
從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一個FULLTEXT類型索引，但僅能用於MyISAM 類型的表。對於一個大的數據庫，將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然後再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX創建索引，將是非常快的。但如果將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行過程將會非常慢。　　8、優化的查詢語句　　絕大多數情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當的話，索引將無法發揮它應有的作用。下面是應該注意的幾個方面。首先，最好是在相同類型的字段間進行比較的操作。在MySQL 3.23版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的INT字段和BIGINT字段進行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候，可以將它們進行比較。其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數進行操作。　　例如，在一個DATE類型的字段上使用YEAE()函數時，將會使索引不能發揮應有的作用。所以，下面的兩個查詢雖然返回的結果一樣，但後者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
　　同樣的情形也會發生在對數值型字段進行計算的時候：SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
　　上面的兩個查詢也是返回相同的結果，但後面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜索字符型字段時，我們有時會使用 LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統性能為代價的。例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
　　但是如果換用下面的查詢，返回的結果一樣，但速度就要快上很多：.. SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
　　最後，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。