本文主要針對的是關系型數據數據庫 MySQL。
先簡單梳理下 Mysql 的基本概念，然后分創建時和查詢時這兩個階段的優化展開。
1 基本概念簡述
1.1 邏輯架構
- 第一層：客戶端通過連接服務，將要執行的 sql 指令傳輸過來
- 第二層：服務器解析并優化 sql，生成最終的執行計劃并執行
- 第三層：存儲引擎，負責數據的儲存和提取
1.2 鎖
數據庫通過鎖機制來解決并發場景 - 共享鎖（讀鎖）和排他鎖（寫鎖）。讀鎖是不阻塞的，多個客戶端可以在同一時刻讀取同一個資源。寫鎖是排他的，并且會阻塞其他的讀鎖和寫鎖。簡單提下樂觀鎖和悲觀鎖。
- 樂觀鎖，通常用于數據競爭不激烈的場景，多讀少寫，通過版本號和時間戳實現。
- 悲觀鎖，通常用于數據競爭激烈的場景，每次操作都會鎖定數據。
要鎖定數據需要一定的鎖策略來配合。
- 表鎖，鎖定整張表，開銷最小，但是會加劇鎖競爭。
- 行鎖，鎖定行級別，開銷最大，但是可以最大程度的支持并發。
但是 MySql 的存儲引擎的真實實現不是簡單的行級鎖，一般都是實現了多版本并發控制（MVCC）。MVCC 是行級鎖的變種，多數情況下避免了加鎖操作，開銷更低。MVCC 是通過保存數據的某個時間點快照實現的。
1.3 事務
事務保證一組原子性的操作，要么全部成功，要么全部失敗。一旦失敗，回滾之前的所有操作。MySql 采用自動提交，如果不是顯式的開啟一個事務，則每個查詢都作為一個事務。
隔離級別控制了一個事務中的修改，哪些在事務內和事務間是可見的。四種常見的隔離級別：
- 未提交讀（Read UnCommitted），事務中的修改，即使沒提交對其他事務也是可見的。事務可能讀取未提交的數據，造成臟讀。
- 提交讀（Read Committed），一個事務開始時，只能看見已提交的事務所做的修改。事務未提交之前，所做的修改對其他事務是不可見的。也叫不可重復讀，同一個事務多次讀取同樣記錄可能不同。
- 可重復讀（RepeatTable Read），同一個事務中多次讀取同樣的記錄結果時結果相同。
- 可串行化（Serializable），最高隔離級別，強制事務串行執行。
1.4 存儲引擎
InnoDB 引擎，最重要，使用最廣泛的存儲引擎。被用來設計處理大量短期事務，具有高性能和自動崩潰恢復的特性。
MyISAM 引擎，不支持事務和行級鎖，崩潰后無法安全恢復。
2 創建時優化
2.1 Schema 和數據類型優化
整數
TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 使用的存儲 8,16,24,32,64 位存儲空間。使用 Unsigned 表示不允許負數，可以使正數的上線提高一倍。
實數
- Float,Double , 支持近似的浮點運算。
- Decimal，用于存儲精確的小數。
字符串
- VarChar，存儲變長的字符串。需要 1 或 2 個額外的字節記錄字符串的長度。
- Char，定長，適合存儲固定長度的字符串，如 MD5 值。
- Blob，Text 為了存儲很大的數據而設計的。分別采用二進制和字符的方式。
時間類型
- DateTime，保存大范圍的值，占 8 個字節。
- TimeStamp，推薦，與 UNIX 時間戳相同，占 4 個字節。
優化建議點
- 盡量使用對應的數據類型。比如，不要用字符串類型保存時間，用整型保存 IP。
- 選擇更小的數據類型。能用 TinyInt 不用 Int。
- 標識列（identifier column），建議使用整型，不推薦字符串類型，占用更多空間，而且計算速度比整型慢。
- 不推薦 ORM 系統自動生成的 Schema，通常具有不注重數據類型，使用很大的 VarChar 類型，索引利用不合理等問題。
- 真實場景混用范式和反范式。冗余高查詢效率高，插入更新效率低；冗余低插入更新效率高，查詢效率低。
- 創建完全的獨立的匯總表 緩存表，定時生成數據，用于用戶耗時時間長的操作。對于精確度要求高的匯總操作，可以采用 歷史結果 + 最新記錄的結果 來達到快速查詢的目的。
- 數據遷移，表升級的過程中可以使用影子表的方式，通過修改原表的表名，達到保存歷史數據，同時不影響新表使用的目的。
2.2 索引
索引包含一個或多個列的值。MySql 只能高效的利用索引的最左前綴列。索引的優勢：
- 減少查詢掃描的數據量
- 避免排序和零時表
- 將隨機 IO 變為順序 IO （順序 IO 的效率高于隨機 IO）
B-Tree
使用最多的索引類型。采用 B-Tree 數據結構來存儲數據（每個葉子節點都包含指向下一個葉子節點的指針，從而方便葉子節點的遍歷）。B-Tree 索引適用于全鍵值，鍵值范圍，鍵前綴查找，支持排序。
B-Tree 索引限制：
- 如果不是按照索引的最左列開始查詢，則無法使用索引。
- 不能跳過索引中的列。如果使用第一列和第三列索引，則只能使用第一列索引。
- 如果查詢中有個范圍查詢，則其右邊的所有列都無法使用索引優化查詢。
哈希索引
只有精確匹配索引的所有列，查詢才有效。存儲引擎會對所有的索引列計算一個哈希碼，哈希索引將所有的哈希碼存儲在索引中，并保存指向每個數據行的指針。
哈希索引限制：
- 無法用于排序
- 不支持部分匹配
- 只支持等值查詢如 =，IN（），不支持 < >
優化建議點
- 注意每種索引的適用范圍和適用限制。
- 索引的列如果是表達式的一部分或者是函數的參數，則失效。
- 針對特別長的字符串，可以使用前綴索引，根據索引的選擇性選擇合適的前綴長度。
- 使用多列索引的時候，可以通過 AND 和 OR 語法連接。
- 重復索引沒必要，如（A，B）和（A）重復。
- 索引在 where 條件查詢和 group by 語法查詢的時候特別有效。
- 將范圍查詢放在條件查詢的最后，防止范圍查詢導致的右邊索引失效的問題。
- 索引最好不要選擇過長的字符串，而且索引列也不宜為 null。
3 查詢時優化
3.1 查詢質量的三個重要指標
- 響應時間 （服務時間，排隊時間）
- 掃描的行
- 返回的行
3.2 查詢優化點
- 避免查詢無關的列，如使用 Select * 返回所有的列。
- 避免查詢無關的行
- 切分查詢。將一個對服務器壓力較大的任務，分解到一個較長的時間中，并分多次執行。如要刪除一萬條數據，可以分 10 次執行，每次執行完成后暫停一段時間，再繼續執行。過程中可以釋放服務器資源給其他任務。
- 分解關聯查詢。將多表關聯查詢的一次查詢，分解成對單表的多次查詢。可以減少鎖競爭，查詢本身的查詢效率也比較高。因為 MySql 的連接和斷開都是輕量級的操作，不會由于查詢拆分為多次，造成效率問題。
- 注意 count 的操作只能統計不為 null 的列，所以統計總的行數使用 count（*）。
- group by 按照標識列分組效率高，分組結果不宜出行分組列之外的列。
- 關聯查詢延遲關聯，可以根據查詢條件先縮小各自要查詢的范圍，再關聯。
- Limit 分頁優化。可以根據索引覆蓋掃描，再根據索引列關聯自身查詢其他列。如
SELECT id, NAME, ageWHERE student s1INNER JOIN ( SELECT id FROM student ORDER BY age LIMIT 50,5) AS s2 ON s1.id = s2.id
- Union 查詢默認去重，如果不是業務必須，建議使用效率更高的 Union All
補充內容
來自大神 - 小寶
- 條件中的字段類型和表結構類型不一致，mysql 會自動加轉換函數，導致索引作為函數中的參數失效。
2.like 查詢前面部分未輸入，以 % 開頭無法命中索引。
- 補充 2 個 5.7 版本的新特性：
generated column，就是數據庫中這一列由其他列計算而得
CREATE TABLE triangle (sidea DOUBLE, sideb DOUBLE, area DOUBLE AS (sidea * sideb / 2));insert into triangle(sidea, sideb) values(3, 4);select * from triangle;
+-------+-------+------+| sidea | sideb | area |+-------+-------+------+| 3 | 4 | 6 |+-------+-------+------+
支持 JSON 格式數據，并提供相關內置函數
CREATE TABLE json_test (name JSON);INSERT INTO json_test VALUES('{"name1": "value1", "name2": "value2"}');SELECT * FROM json_test WHERE JSON_CONTAINS(name, '$.name1');
來自 JVM 專家 - 達
關注 explain 在性能分析中的使用
EXPLAIN SELECT settleId FROM Settle WHERE settleId = "3679"
- select_type，有幾種值：simple（表示簡單的 select，沒有 union 和子查詢），primary（有子查詢，最外面的 select 查詢就是 primary），union（union 中的第二個或隨后的 select 查詢，不依賴外部查詢結果），dependent union（union 中的第二個或隨后的 select 查詢，依賴外部查詢結果）
- type，有幾種值：system（表僅有一行（= 系統表），這是 const 連接類型的一個特例），const（常量查詢）, ref(非唯一索引訪問，只有普通索引)，eq_ref（使用唯一索引或組件查詢），all（全表查詢），index（根據索引查詢全表），range（范圍查詢）
- possible_keys: 表中可能幫助查詢的索引
- key，選擇使用的索引
- key_len，使用的索引長度
- rows，掃描的行數，越大越不好
- extra，有幾種值：Only index（信息從索引中檢索出，比掃描表快），where used（使用 where 限制），Using filesort （可能在內存或磁盤排序），Using temporary（對查詢結果排序時使用臨時表）
