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一、EXPLAIN 慢查询定位分析
二、SQL 语句优化
三、索引优化
四、分库分表
五、主从复制
六、缓存优化 一、EXPLAIN 慢查询定位分析
EXPLAIN 是 MySQL 提供的一个分析工具#xff0c;用于了解查询的执行计划。通过解析 EXPLAIN 结果#xff0c;可以识别性能瓶颈。…
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一、EXPLAIN 慢查询定位分析
二、SQL 语句优化
三、索引优化
四、分库分表
五、主从复制
六、缓存优化 一、EXPLAIN 慢查询定位分析
EXPLAIN 是 MySQL 提供的一个分析工具用于了解查询的执行计划。通过解析 EXPLAIN 结果可以识别性能瓶颈。
使用方法在查询前加上 EXPLAIN例如 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age 30; 关键字段 id查询的标识符表示查询的顺序。select_type查询的类型如 SIMPLE简单查询、PRIMARY主查询、SUBQUERY子查询等。table正在访问的表。type连接类型如 ALL、index、range、ref、eq_ref 等类型越优越表示性能越好。possible_keys可能使用的索引。key实际使用的索引。rows估计扫描的行数越少越好。Extra额外信息如是否使用了临时表或文件排序。
通过分析这些信息可以优化查询比如添加合适的索引或重构查询语句。
二、SQL 语句优化
在编写 SQL 查询时可以提前考虑如何优化。以下是一些常见的优化策略
选择合适的查询结构优先使用 JOIN 代替子查询避免不必要的嵌套查询。使用聚合函数时尽量在小数据集上进行聚合避免对大表进行全表扫描。避免使用通配符在 LIKE 查询中避免在前面使用 %如 LIKE %value%会导致全表扫描。使用 LIMIT 限制结果集的大小当只需要部分结果时使用 LIMIT 限制返回的行数。使用 UNION ALL 代替 UNION如果不需要去重使用 UNION ALL 可以提高性能。
三、索引优化
索引是提高查询性能的关键因素。以下是索引优化的建议
建立合适的索引确保在查询的 WHERE 子句、JOIN 操作的连接字段以及排序和分组字段上建立索引。使用复合索引对于多列条件的查询使用复合索引例如 (column1, column2)来提高性能。避免过多索引虽然索引提高查询性能但过多的索引会影响写入性能因此要合理规划。定期重建索引定期对表进行 OPTIMIZE TABLE 操作以清理碎片和优化索引。
四、分库分表
当数据量达到一定规模时需要考虑分库分表以提高性能和扩展性。
分表将一个大的表拆分为多个小表可以按业务逻辑如用户ID、时间等进行拆分。这样可以减少单表的行数提高查询效率。分库将数据分散到多个数据库实例中可以减轻单个数据库的压力提升并发处理能力。分片策略常见的分片方法包括按范围Range Sharding、按哈希Hash Sharding等选择适合应用场景的策略。
五、主从复制
MySQL 主从复制是一种数据分发机制可以提高读性能和数据安全性。
主库处理写入操作所有数据变更在主库上进行。从库复制主库的数据主要用于读取操作。可以将读请求分发到从库上减轻主库压力。异步和半同步复制异步复制会在主库提交后立即返回而半同步复制会等待至少一个从库确认后再返回二者各有优缺点。负载均衡通过使用负载均衡器将读请求合理分配到多个从库提升整体性能。
六、缓存优化
缓存可以显著提高应用性能减少数据库负载。
应用层缓存使用 Redis、Memcached 等缓存技术将频繁访问的数据缓存到内存中减少数据库查询次数。查询缓存在 MySQL 中可以开启查询缓存虽然在新版本中已被移除用于缓存查询结果提高相同查询的响应速度。合理设置缓存过期时间根据数据更新频率合理设置缓存的过期时间避免旧数据的问题。缓存穿透和击穿设计缓存机制时注意防止缓存穿透缓存未命中导致直接查询数据库和缓存击穿大量请求同时查询过期的缓存。
