本文主要是介绍MySQL 大表优化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降

方案概述

方案一：优化现有mysql数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。

方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容mysql的数据库。优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能，缺点：多花钱

方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newsql/nosql数据库。优点：没有数据容量瓶颈，缺点：需要修改源程序代码，影响业务，总成本最高。

方案一详细说明：优化现有mysql数据库

1.数据库设计和表创建时就要考虑性能
2.sql的编写需要注意优化
3.分区
4.分表
5.分库

数据库设计和表创建时就要考虑性能

mysql数据库本身高度灵活，性能不足，严重依赖开发人员能力

设计表时要注意

表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null
尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
使用枚举或整数代替字符串类型
尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
单表不要有太多字段，建议在20以内
用整型来存IP

索引

1. 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
2. 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
3. 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
4. 字符字段最好不要做主键
5. 不用外键，由程序保证约束
6. 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
7. 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引

简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引

选择合适的数据类型

（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob
（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数
（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar
（4）尽可能使用not null定义字段
（5）尽量少用text，非用不可最好分表

选择合适的索引列

（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列
（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列
（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好
（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高

sql的编写需要注意优化

使用limit对查询结果的记录进行限定
避免select *，将需要查找的字段列出来
使用连接（join）来代替子查询
拆分大的delete或insert语句
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器，在应用程序实现
避免%xxx式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比
尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大

引擎

1. MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是

不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁
不支持事务
不支持外键
不支持崩溃后的安全恢复
在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录
支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引
支持延迟更新索引，极大提升写入性能
对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用

2. InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：

支持行锁，采用MVCC来支持高并发
支持事务
支持外键
支持崩溃后的安全恢复
不支持全文索引

总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

分区

分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化。

分区的好处

1. 可以让单表存储更多的数据
2. 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
3. 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
4. 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而高效利用多个硬件设备
5. 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
6. 可以备份和恢复单个分区

分区的限制和缺点

1. 一个表最多只能有1024个分区
2. 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
3. 分区表无法使用外键约束
4. NULL值会使分区过滤无效
5. 所有分区必须使用相同的存储引擎

分区的类型

1. RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
2. LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
3. HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
4. KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值

分表

分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。

分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表： 表名为 tableName_id%100

但：分表需要修改源程序代码，会给开发带来大量工作，极大的增加了开发成本，故：只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在，做好了分表处理，不适合应用上线了再做修改，成本太高！！！而且选择这个方案，都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低！故不建议采用。

分库

把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。

这篇关于MySQL 大表优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！