深入探索数据库 MySQL，性能优化与复杂查询相关操作

数据库 MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种不同规模的应用程序中。在进行 MySQL 数据库开发过程中，需要深入了解如何进行性能优化和复杂查询，以提高系统的效率和可靠性。以下是一些在 MySQL 中进行性能优化和复杂查询的相关操作：

一、索引的优化

索引是 MySQL 中用于加快查询速度的关键。使用适当的索引可以大大提高查询的效率，反之如果索引设计不当，可能会导致查询效率低下。

下面是一些常见的索引优化技巧：

• 使用更少的索引，避免创建过多的索引，因为创建索引会降低写入性能。

• 选择合适的数据类型，例如使用整数类型的主键和外键，比使用 UUID 类型的主键和外键更高效。

• 确保索引的选择性，即索引中不同的值数量与表中不同的值数量之比高于一个阈值，通常为 10% 左右。如果索引的选择性太低，则索引对查询的优化作用会非常有限。

• 在查询中避免使用 MySQL 不支持的函数，因为这会导致无法使用索引。

• 使用覆盖索引，即只需要通过索引就可以返回查询结果，而不必访问表的其它列。这可以大大提高查询性能。

• 对大表使用分区，将表分成多个子表，根据分区键将数据存放到不同的子表中，可以更快地进行查询和删除操作。

创建索引：

CREATE INDEX idx_user_email ON user (email);

使用索引：

SELECT name FROM user WHERE email = 'example@example.com';

二、查询的优化

查询是 MySQL 中最常见的操作之一。为了提高查询的效率，必须遵循一些查询优化技巧。

下面是一些常见的查询优化技巧：

• 使用 LIMIT 限制查询结果，避免返回过多的行。

• 在查询中使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 子查询，而不是使用 IN 或 NOT IN 子查询。

• 避免在查询中使用 LIKE 子句，尤其是在通配符出现在 LIKE 子句的开头位置时。

• 使用 UNION 或 UNION ALL 合并多个查询结果，避免使用子查询。

• 使用 GROUP BY 和聚合函数来聚合数据，而不是使用 DISTINCT 关键字。

• 避免在查询中使用 ORDER BY 子句，尤其是在处理大量数据时。

• 在使用 JOIN 操作时，使用 INNER JOIN 操作而不是 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 操作，以提高查询性能。

• 避免在查询中使用 OR 运算符，尤其是在查询条件很多的情况下。

使用 LIMIT：

SELECT name FROM user LIMIT 10;

使用 EXISTS：

SELECT name FROM user WHERE EXISTS (SELECT * FROM order WHERE user.id = order.user_id);

使用 GROUP BY：

SELECT name, SUM(amount) FROM order GROUP BY name;

使用 INNER JOIN：

SELECT user.name, order.amount FROM user INNER JOIN order ON user.id = order.user_id;

三、数据库的优化

除了索引和查询优化，还可以通过优化数据库设计来提高 MySQL 的性能和可靠性。

下面是一些常见的数据库优化技巧：

• 使用 InnoDB 引擎，而不是 MyISAM 引擎，因为 InnoDB 支持事务和行级锁等功能，可以提高并发性和数据完整性。

• 避免在表中使用 BLOB 或 TEXT 列，因为这些列会引起大量的 IO 操作。

• 在设计表的时候，避免使用过多的 NULL 值，因为这会浪费大量的存储空间。

• 避免在一个表中存储过多的数据，可以将表拆分成多个子表，以提高查询性能。

• 定期清理数据库中的无用数据，避免数据量过大导致性能下降。

• 配置正确的缓存设置，包括查询缓存和 InnoDB 缓存等。

使用 InnoDB 引擎：

CREATE TABLE user (  id INT PRIMARY KEY,  name VARCHAR(50),  email VARCHAR(50)) ENGINE=InnoDB;

避免使用 BLOB 或 TEXT 列：

CREATE TABLE user (  id INT PRIMARY KEY,  name VARCHAR(50),  content TEXT);

避免使用过多的 NULL 值：

CREATE TABLE user (  id INT PRIMARY KEY,  name VARCHAR(50),  age INT NOT NULL);

拆分表：

CREATE TABLE user_1 (  id INT PRIMARY KEY,  name VARCHAR(50),  email VARCHAR(50));
CREATE TABLE user_2 (  id INT PRIMARY KEY,  address VARCHAR(100),  phone VARCHAR(20));

定期清理数据：

DELETE FROM user WHERE created_at < '2022-01-01';

配置缓存：

SET GLOBAL query_cache_size = 1073741824;

以上就是在 MySQL 中进行性能优化和复杂查询的相关操作，你都掌握了吗？

作者：兴科 Sinco

链接：https://juejin.cn/post/7224439284589002812

来源：稀土掘金