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索引的優化
索引是 MySQL 中用于加快查詢速度的關鍵。使用適當的索引可以大大提高查詢的效率,反之如果索引設計不當,可能會導致查詢效率低下。
下面是一些常見的索引優化技巧:
使用更少的索引,避免創建過多的索引,因為創建索引會降低寫入性能。
選擇合適的數據類型,例如使用整數類型的主鍵和外鍵,比使用 UUID 類型的主鍵和外鍵更高效。
確保索引的選擇性,即索引中不同的值數量與表中不同的值數量之比高于一個閾值,通常為 10% 左右。如果索引的選擇性太低,則索引對查詢的優化作用會非常有限。
在查詢中避免使用 MySQL 不支持的函數,因為這會導致無法使用索引。
使用覆蓋索引,即只需要通過索引就可以返回查詢結果,而不必訪問表的其它列。這可以大大提高查詢性能。
對大表使用分區,將表分成多個子表,根據分區鍵將數據存放到不同的子表中,可以更快地進行查詢和刪除操作。
創建索引:
CREATE INDEX idx_user_email ON user (email);
使用索引:
SELECT name FROM user WHERE email = example@example.com
查詢的優化
查詢是 MySQL 中最常見的操作之一。為了提高查詢的效率,必須遵循一些查詢優化技巧。
下面是一些常見的查詢優化技巧:
使用 LIMIT 限制查詢結果,避免返回過多的行。
在查詢中使用 EXISTS 或 NOT EXISTS 子查詢,而不是使用 IN 或 NOT IN 子查詢。
避免在查詢中使用 LIKE 子句,尤其是在通配符出現在 LIKE 子句的開頭位置時。
使用 UNION 或 UNION ALL 合并多個查詢結果,避免使用子查詢。
使用 GROUP BY 和聚合函數來聚合數據,而不是使用 DISTINCT 關鍵字。
避免在查詢中使用 ORDER BY 子句,尤其是在處理大量數據時。
在使用 JOIN 操作時,使用 INNER JOIN 操作而不是 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 操作,以提高查詢性能。
避免在查詢中使用 OR 運算符,尤其是在查詢條件很多的情況下。
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;
數據庫的優化
除了索引和查詢優化,還可以通過優化數據庫設計來提高 MySQL 的性能和可靠性。
下面是一些常見的數據庫優化技巧:
使用 InnoDB 引擎,而不是 MyISAM 引擎,因為 InnoDB 支持事務和行級鎖等功能,可以提高并發性和數據完整性。
避免在表中使用 BLOB 或 TEXT 列,因為這些列會引起大量的 IO 操作。
在設計表的時候,避免使用過多的 NULL 值,因為這會浪費大量的存儲空間。
避免在一個表中存儲過多的數據,可以將表拆分成多個子表,以提高查詢性能。
定期清理數據庫中的無用數據,避免數據量過大導致性能下降。
配置正確的緩存設置,包括查詢緩存和 InnoDB 緩存等。
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
);
避免使用過多的 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)
);
定期清理數據:
DELETE FROM user WHERE created_at 2022-01-01
配置緩存:
SET GLOBAL query_cache_size = 1073741824;
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