MySQL 性能优化技巧
一、数据库设计优化
-
合理选择数据类型
- 优先选择占用空间小的类型（如
TINYINT代替INT，CHAR(6)代替VARCHAR(255)存储邮编） - 使用
ENUM类型替代文本字段（如“性别”“省份”），提升数值型处理效率
- 优先选择占用空间小的类型（如
-
避免大字段存储
- 减少使用
TEXT/BLOB类型，建议将大文件存储在文件系统并记录路径 - 单表数据量控制在 200 万行以内，适时采用分库分表
- 减少使用
-
字段属性优化
- 尽可能设置字段为
NOT NULL，避免NULL值比较带来的性能损耗 - 优先使用自增有序主键，减少 B+ 树碎片化问题
- 尽可能设置字段为
二、索引优化策略
-
索引选择原则
- 对
WHERE、JOIN、ORDER BY高频字段创建索引 - 使用覆盖索引（Covering Index）减少回表查询
- 对
-
索引使用规范
- 避免在索引列上使用函数或计算（如
WHERE YEAR(date_col)=2025） - 保持索引列类型一致，防止隐式转换导致索引失效
- 避免在索引列上使用函数或计算（如
-
索引维护
- 定期使用
SHOW INDEX分析冗余索引，单个表索引建议不超过 5 个 - 对长文本字段使用前缀索引（如
INDEX(email(10))）
- 定期使用
三、查询优化技巧
-
减少数据扫描
- 避免
SELECT *，仅查询必要字段 - 使用
LIMIT 1快速终止单行查询
- 避免
-
优化复杂查询
- 使用
JOIN代替子查询，避免内存临时表开销 - 对分页查询使用延迟关联（如
WHERE id > 1000 LIMIT 10）
- 使用
-
执行计划分析
- 通过
EXPLAIN检查type（扫描类型）和Extra列，优先达到ref或range级别 - 关注
rows列评估扫描行数，超过 1 万行需优化
- 通过
四、配置与存储优化
-
参数调优
- 调整
innodb_buffer_pool_size为物理内存的 70%-80%58 - 设置
query_cache_type=ON启用查询缓存（适合读多写少场景）
- 调整
-
存储引擎选择
- 事务型场景使用
InnoDB（支持行锁、ACID） - 日志型场景使用
MyISAM（高插入速度）
- 事务型场景使用
-
分区与分片
- 对时间序列数据按范围分区（如
PARTITION BY RANGE(YEAR(date))） - 使用主从复制分散读负载
- 对时间序列数据按范围分区（如
五、高级优化策略
-
连接池管理
- 使用
HikariCP或Druid连接池，避免频繁创建连接 - 设置合理的
max_connections防止连接耗尽
- 使用
-
冷热数据分离
- 将历史数据归档到独立表或归档库
- 使用
ClickHouse等列存数据库处理分析型查询
-
监控与工具
- 通过
SHOW GLOBAL STATUS监控Slow_queries和Innodb_row_lock_waits - 使用
pt-query-digest分析慢查询日志
- 通过
典型优化场景示例
sqlCopy Code
-- 优化前（全表扫描）
SELECT * FROM orders WHERE DATE(create_time) = '2025-03-30';
-- 优化后（利用索引范围扫描）
SELECT id, amount FROM orders
WHERE create_time BETWEEN '2025-03-30 00:00:00' AND '2025-03-30 23:59:59';
通过综合应用上述技巧，可显著提升 MySQL 的并发处理能力和响应速度，具体优化策略需结合业务场景通过压力测试验证。
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作者：SE_Yang
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