Mysql高性能优化规范(一):设计规范

2024-03-31 04:48

本文主要是介绍Mysql高性能优化规范(一):设计规范,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、数据库命令规范

1. 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割;
2. 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来);
3. 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最好不要超过32个字符
4. 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀;
5. 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低);

二、数据库基本设计规范

2.1、所有表必须使用Innodb存储引擎

没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam5.6以后默认的为InnodbInnodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。

2.2、数据库和表的字符集统一使用UTF8

兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效。

2.3、所有表和字段都需要添加注释

使用comment从句添加表和列的备注,从一开始就进行数据字典的维护。

2.4、尽量控制单表数据量的大小,建议控制在500万以内

500万并不是MySQL数据库的限制过大会造成修改表结构,备份,恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小

2.5、谨慎使用MySQL分区表

分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表 谨慎选择分区键,跨分区查询效率可能更低 建议采用物理分表的方式管理大数据。

2.6、尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度

MySQL限制每个表最多存储4096并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO) 更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)

2.7、禁止在表中建立预留字段

预留字段的命名很难做到见名识义, 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定。

2.8、禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据

通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机IO操作,文件很大时,IO操作很耗时 通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息。

2.9、禁止在线上做数据库压力测试

2.10、禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库

三、数据库字段设计规范

3.1、优先选择符合存储需要的最小的数据类型

原因:

列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多,索引的性能也就越差。

方法:

将字符串转换成数字类型存储,如:将IP地址转换成整形数据,插入数据前,先用inet_atonip地址转为整型,可以节省空间。显示数据时,使用inet_ntoa把整型的ip地址转为地址显示即可。

对于非负型的数据(如自增ID整型IP)来说,要优先使用无符号整型来存储

因为:无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

3.2、避免使用TEXT、BLOB数据类型,最常见的TEXT类型可以存储64k的数据

建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中。
1. Mysql内存临时表不支持TEXTBLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,在排序等操作时,就不能使用内存临时表,必须使用磁盘临时表进行;
2. 而且对于这种数据,Mysql还是要进行二次查询,会使sql性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型;
3. 如果一定要使用,建议把BLOB或是TEXT列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用select *而只需要取出必要的列,不需要TEXT列的数据时不要对该列进行查询;
4. TEXTBLOB类型只能使用前缀索引,因为MySQL对索引字段长度是有限制的,所以TEXT类型只能使用前缀索引,并且TEXT列上是不能有默认值的。

3.3、避免使用ENUM类型

修改ENUM值需要使用ALTER语句;
ENUM类型的ORDER BY操作效率低,需要额外操作;
禁止使用数值作为ENUM的枚举值。

3.4、尽可能把所有列定义为NOT NULL

原因:

索引NULL列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间;
进行比较和计算时要对NULL值做特别的处理。

3.5、使用TIMESTAMP(4个字节)或DATETIME类型(8个字节)存储时间

  • TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07

  • TIMESTAMP 占用4字节和INT相同,但比INT可读性高 超出TIMESTAMP取值范围的使用DATETIME类型存储。

  • 经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法)

    缺点1: 无法用日期函数进行计算和比较;
    缺点2: 用字符串存储日期要占用更多的空间。

3.6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型

非精准浮点: float,double
精准浮点: decimal

Decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每4个字节可以存储9位数字,并且小数点要占用一个字节。可用于存储比bigint更大的整型数据。

四、索引设计规范

4.1、限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过5个

索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。

因为mysql优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加mysql优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。

4.2、禁止给表中的每一列都建立单独的索引

5.6版本之前,一个sql只能使用到一个表中的一个索引,5.6以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

4.3、每个Innodb表必须有个主键

1. Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。
2. 每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种;Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的。
3. 不要使用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键(相当于联合索引) 不要使用UUIDMD5HASH字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)。
4. 主键建议使用自增ID值。

4.4 建立索引列建议

1. 出现在SELECTUPDATEDELETE语句的WHERE从句中的列;
2. 包含在ORDER BYGROUP BYDISTINCT中的字段并不要将符合1和2中的字段的列都建立一个索引,通常将12中的字段建立联合索引效果更好;
3. 多表join的关联列。

4.5 选择索引列的顺序

1. 区分度最高的放在联合索引的最左侧(区分度=列中不同值的数量/列的总行数);
2. 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧(因为字段长度越小,一页能存储的数据量越大,IO性能也就越好);
3. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧(这样可以比较少的建立一些索引)。

4.6 避免建立冗余索引和重复索引

因为这样会增加查询优化器生成执行计划的时间。

1. 重复索引示例: primary key(id)index(id)unique index(id)
2. 冗余索引示例: index(a,b,c)index(a,b)index(a)

4.7 优先考虑覆盖索引

对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引。

覆盖索引:就是包含了所有查询字段(where,select,ordery by,group by包含的字段)的索引

覆盖索引的好处:

  • 避免Innodb表进行索引的二次查询

1.Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息;
2. 如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询,减少了IO操作,提升了查询效率。

  • 可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率
    由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。

  • 必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

4.8 尽量避免使用外键约束

1. 不建议使用外键约束(foreign key),但一定要在表与表之间的关联键上建立索引;
2. 外键可用于保证数据的参照完整性,但建议在业务端实现;
3. 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能。

五、数据库操作行为规范

5.1、超100万行的批量写(UPDATE、DELETE、INSERT)操作,要分批多次进行操作

  • 大批量操作可能会造成严重的主从延迟

主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

  • binlog日志为row格式时会产生大量的日志

大批量写操作会产生大量日志,特别是对于row格式二进制数据而言,由于在row格式中会记录每一行数据的修改,我们一次修改的数据越多,产生的日志量也就会越多,日志的传输和恢复所需要的时间也就越长,这也是造成主从延迟的一个原因。

  • 避免产生大事务操作

大批量修改数据,一定是在一个事务中进行的,这就会造成表中大批量数据进行锁定,从而导致大量的阻塞,阻塞会对MySQL的性能产生非常大的影响。

特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批。

5.2、对于大表使用pt-online-schema-change修改表结构

  • 避免大表修改产生的主从延迟
  • 避免在对表字段进行修改时进行锁表
  1. 对大表数据结构的修改一定要谨慎,会造成严重的锁表操作,尤其是生产环境,是不能容忍的。

  2. pt-online-schema-change它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。

  3. 把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。

  4. 把原来一个DDL操作,分解成多个小的批次进行。

5.3、禁止为使用的账号赋予super权限

当达到最大连接数限制时,还运行1个有super权限的用户连接super权限只能留给DBA处理问题的账号使用。

5.4、对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则

程序使用数据库账号只能在一个DB下使用,不准跨库 程序使用的账号原则上不准有drop权限。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42036952/article/details/93328683

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