性能优化（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如慢查询等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时，在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点，都是面试官考察的重点内容。

我们分享探讨的面试题是，MySQL 的优化方案有哪些？

MySQL的优化是一个广泛的主题，涵盖了多个方面，包括数据库设计、查询优化、索引优化、硬件和配置优化等。以下是一些常见的MySQL优化方案：

1. 数据库设计优化：

   • 规范化：通过减少数据冗余和依赖性来改进数据库设计，同时确保数据的完整性和一致性。
   • 反规范化：在某些情况下，为了查询性能，可以引入冗余数据。
   • 选择合适的数据类型：使用最小、最合适的数据类型可以节省存储空间并提高查询性能。
   • 避免使用NULL：如果可能，避免在列中使用NULL值，因为NULL值需要进行特殊处理。
   • 分区表：将大表分成多个较小的、更易于管理的片段，称为分区。

2. 查询优化：

   • **避免使用SELECT ***：只选择需要的列，而不是选择所有列。
   • 使用连接（JOIN）代替子查询：在某些情况下，连接操作比子查询更高效。
   • 优化LIKE语句：尽量避免使用LIKE ‘%value%’，因为这会导致全表扫描。
   • 使用EXPLAIN分析查询：EXPLAIN命令可以帮助你理解MySQL如何处理SQL查询，从而找到可能的性能瓶颈。

3. 索引优化：

   • 合理设计索引：选择适当的列创建索引，以加速查询性能。
   • 避免过度索引：过多的索引会占用额外的磁盘空间，并可能降低写操作的性能。
   • 使用复合索引：复合索引可以覆盖多个列，从而提高查询效率。
   • 定期维护和更新索引：使用OPTIMIZE TABLE命令来重新组织表和索引，以恢复性能。

4. 硬件和配置优化：

   • 增加内存：为MySQL服务器分配更多的RAM可以提高缓存和查询性能。
   • 使用更快的磁盘：SSD比传统硬盘更快，可以显著提高I/O性能。
   • 调整MySQL配置：根据工作负载和硬件资源调整MySQL的配置参数，如innodb_buffer_pool_size、query_cache_size等。

5. 使用MySQL内置工具：

   • 慢查询日志：启用慢查询日志以记录执行时间较长的查询，然后针对这些查询进行优化。
   • 性能模式：MySQL 5.6及以上版本提供了性能模式（Performance Schema），用于监控MySQL服务器的性能。
   • MySQLTuner：这是一个Perl脚本，可以分析MySQL的配置和性能，并提供优化建议。

6. 复制和分片：

   • 主从复制：通过主从复制将数据从一个MySQL服务器复制到另一个服务器，以实现数据备份、故障恢复和读扩展。
   • 分片：将数据水平拆分成多个片段，并在多个服务器上存储这些片段，以扩展写入容量和读吞吐量。

7. 使用缓存：

   • 查询缓存：MySQL的查询缓存可以缓存SELECT查询的结果，从而避免重复执行相同的查询。但是，在高更新频率的场景下，查询缓存可能会导致性能下降。
   • 外部缓存：使用如Redis或Memcached等外部缓存系统来缓存常用数据或计算结果，以减少对MySQL的访问。

8. 考虑使用其他技术：

   • 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的MySQL服务器，以提高读吞吐量。
   • 使用NoSQL数据库：对于某些类型的数据或应用，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）可能更适合，因为它们提供了更高的可扩展性和灵活性。

典型回答

MySQL 数据库常见的优化手段分为三个层面：SQL 和索引优化、数据库结构优化、系统硬件优化等，然而每个大的方向中又包含多个小的优化点，下面我们具体来看看。

1.SQL 和索引优化

此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率，具体内容如下。

① 使用正确的索引

索引是数据库中最重要的概念之一，也是提高数据库性能最有效的手段之一，它的诞生本身就是为了提高数据查询效率的，就像字典的目录一样，通过目录可以很快找到相关的内容，如下图所示：

假如我们没有添加索引，那么在查询时就会触发全表扫描，因此查询的数据就会很多，并且查询效率会很低，为了提高查询的性能，我们就需要给最常使用的查询字段上，添加相应的索引，这样才能提高查询的性能。

小贴士：我们应该尽可能的使用主键查询，而非其他索引查询，因为主键查询不会触发回表查询，因此节省了一部分时间，变相的提高了查询的性能。

在 MySQL 5.0 之前的版本要尽量避免使用 or 查询，可以使用 union 或者子查询来替代，因为早期的 MySQL 版本使用 or 查询可能会导致索引失效，在 MySQL 5.0 之后的版本中引入了索引合并，简单来说就是把多条件查询，比如 or 或 and 查询的结果集进行合并交集或并集的功能，因此就不会导致索引失效的问题了。

避免在 where 查询条件中使用 != 或者 <> 操作符，因为这些操作符会导致查询引擎放弃索引而进行全表扫描。

适当使用前缀索引，MySQL 是支持前缀索引的，也就是说我们可以定义字符串的一部分来作为索引。我们知道索引越长占用的磁盘空间就越大，那么在相同数据页中能放下的索引值也就越少，这就意味着搜索索引需要的查询时间也就越长，进而查询的效率就会降低，所以我们可以适当的选择使用前缀索引，以减少空间的占用和提高查询效率。比如，邮箱的后缀都是固定的“@xxx.com”，那么类似这种后面几位为固定值的字段就非常适合定义为前缀索引。

② 查询具体的字段而非全部字段

要尽量避免使用 select *，而是查询需要的字段，这样可以提升速度，以及减少网络传输的带宽压力。

③ 优化子查询

尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，但 Join 语句并不会创建临时表，因此性能会更高。

④ 注意查询结果集

我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于 A 表的数据，那执行的顺序就是先查 B 表再查 A 表，具体查询语句如下：

select name from A where id in (select id from B);

⑤ 不要在列上进行运算操作

不要在列字段上进行算术运算或其他表达式运算，否则可能会导致查询引擎无法正确使用索引，从而影响了查询的效率。

⑥ 适当增加冗余字段

增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略。

2.数据库结构优化

① 最小数据长度

一般说来数据库的表越小，那么它的查询速度就越快，因此为了提高表的效率，应该将表的字段设置的尽可能小，比如身份证号，可以设置为 char(18) 就不要设置为 varchar(18)。

② 使用最简单数据类型

能使用 int 类型就不要使用 varchar 类型，因为 int 类型比 varchar 类型的查询效率更高。

③ 尽量少定义 text 类型

text 类型的查询效率很低，如果必须要使用 text 定义字段，可以把此字段分离成子表，需要查询此字段时使用联合查询，这样可以提高主表的查询效率。

④ 适当分表、分库策略

分表和分库方案也是我们经常说的垂直分隔（分表）和水平分隔（分库）。

分表是指当一张表中的字段更多时，可以尝试将一张大表拆分为多张子表，把使用比较高频的主信息放入主表中，其他的放入子表，这样我们大部分查询只需要查询字段更少的主表就可以完成了，从而有效的提高了查询的效率。

分库是指将一个数据库分为多个数据库。比如我们把一个数据库拆分为了多个数据库，一个主数据库用于写入和修改数据，其他的用于同步主数据并提供给客户端查询，这样就把一个库的读和写的压力，分摊给了多个库，从而提高了数据库整体的运行效率。

3.硬件优化

MySQL 对硬件的要求主要体现在三个方面：磁盘、网络和内存。

① 磁盘

磁盘应该尽量使用有高性能读写能力的磁盘，比如固态硬盘，这样就可以减少 I/O 运行的时间，从而提高了 MySQL 整体的运行效率。

磁盘也可以尽量使用多个小磁盘而不是一个大磁盘，因为磁盘的转速是固定的，有多个小磁盘就相当于拥有多个并行运行的磁盘一样。

② 网络

保证网络带宽的通畅（低延迟）以及够大的网络带宽是 MySQL 正常运行的基本条件，如果条件允许的话也可以设置多个网卡，以提高网络高峰期 MySQL 服务器的运行效率。

③ 内存

MySQL 服务器的内存越大，那么存储和缓存的信息也就越多，而内存的性能是非常高的，从而提高了整个 MySQL 的运行效率。

考点分析

MySQL 性能优化的方案很多，因此它可以全面考察的一个程序员的经验是否丰富。当然这个问题的回答也是可深可浅，不同的岗位对此问题的答案要求也是不同的，这个问题也可以引申出更多的面试问题，比如：

• 联合索引需要注意什么问题？
• 如何排查慢查询？

知识扩展

正确使用联合索引

使用了 B+ 树的 MySQL 数据库引擎，比如 InnoDB 引擎，在每次查询复合字段时是从左往右匹配数据的，因此在创建联合索引的时候需要注意索引创建的顺序。例如，我们创建了一个联合索引是 idx(name,age,sex)，那么当我们使用，姓名+年龄+性别、姓名+年龄、姓名等这种最左前缀查询条件时，就会触发联合索引进行查询；然而如果非最左匹配的查询条件，例如，性别+姓名这种查询条件就不会触发联合索引。

当然，当我们已经有了（name,age）这个联合索引之后，一般情况下就不需要在 name 字段单独创建索引了，这样就可以少维护一个索引。

慢查询

慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能，查询出比较慢的 SQL 语句，然后再通过 explain 来查询 SQL 语句的执行计划，最后分析并定位出问题的根源，再进行处理。

慢查询日志指的是在 MySQL 中可以通过配置来开启慢查询日志的记录功能，超过 long_query_time 值的 SQL 将会被记录在日志中。我们可以通过设置“slow_query_log=1”来开启慢查询，它的开启方式有两种：

• 通过 MySQL 命令行的模式进行开启，只需要执行“set global slow_query_log=1”即可，然而这种配置模式再重启 MySQL 服务之后就会失效；
• 另一种方式可通过修改 MySQL 配置文件的方式进行开启，我们需要配置 my.cnf 中的“slow_query_log=1”即可，并且可以通过设置“slow_query_log_file=/tmp/mysql_slow.log”来配置慢查询日志的存储目录，但这种方式配置完成之后需要重启 MySQL 服务器才可生效。

需要注意的是，在开启慢日志功能之后，会对 MySQL 的性能造成一定的影响，因此在生产环境中要慎用此功能。

explain 执行计划的使用示例 SQL 如下：

explain select * from person where uname = 'Java';

它的执行结果如下图所示：

摘要说明如下表所示：

以上字段中最重要的就是 type 字段，它的所有值如下所示：

当 type 为 all 时，则表示全表扫描，因此效率会比较低，此时需要查看一下为什么会造成此种原因，是没有创建索引还是索引创建的有问题？以此来优化整个 MySQL 运行的速度。

最后

今天我们分享了从三个维度讲了 MySQL 的优化手段：SQL 和索引优化、数据库结构优化以及系统硬件优化等；同时深入到每个维度中，详细地介绍了 MySQL 具体的优化细节；最后我们讲了联合索引的最左匹配原则，以及慢查询的具体解决方案。

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