mysqlblob乱码_「数据库」MySQL高性能优化规范建议，速度收藏

数据库命令规范

•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•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&＃xff0c;需要将其用单引号括起来)•数据库对象的命名要能做到见名识意&＃xff0c;并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀&＃xff0c;备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•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&＃xff0c;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&＃xff0c;会造成列上的索引失效&＃xff0c;导致查询效率降低)

数据库基本设计规范

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&＃xff1a;列存储&＃xff0c;存储空间数据等)的情况下&＃xff0c;所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam&＃xff0c;5.6 以后默认的为 Innodb)。

Innodb 支持事务&＃xff0c;支持行级锁&＃xff0c;更好的恢复性&＃xff0c;高并发下性能更好。

2. 数据库和表的字符集统一使用 UTF8

兼容性更好&＃xff0c;统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码&＃xff0c;不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效&＃xff0c;如果数据库中有存储 emoji 表情的需要&＃xff0c;字符集需要采用 utf8mb4 字符集。

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&＃xff0c;从一开始就进行数据字典的维护

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&＃xff0c;过大会造成修改表结构&＃xff0c;备份&＃xff0c;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)&＃xff0c;分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小

5. 谨慎使用 MySQL 分区表

分区表在物理上表现为多个文件&＃xff0c;在逻辑上表现为一个表&＃xff1b;

谨慎选择分区键&＃xff0c;跨分区查询效率可能更低&＃xff1b;

建议采用物理分表的方式管理大数据。

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 列&＃xff0c;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&＃xff0c;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)&＃xff1b;

更有效的利用缓存&＃xff0c;避免读入无用的冷数据&＃xff1b;

经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)。

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&＃xff0c;所以无法选择合适的类型。

对预留字段类型的修改&＃xff0c;会对表进行锁定。

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&＃xff0c;会短时间内造成数据量快速增长&＃xff0c;数据库进行数据库读取时&＃xff0c;通常会进行大量的随机 IO 操作&＃xff0c;文件很大时&＃xff0c;IO 操作很耗时。

通常存储于文件服务器&＃xff0c;数据库只存储文件地址信息

9. 禁止在线上做数据库压力测试

10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生成环境数据库

数据库字段设计规范

1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型

原因&＃xff1a;

列的字段越大&＃xff0c;建立索引时所需要的空间也就越大&＃xff0c;这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少&＃xff0c;在遍历时所需要的 IO 次数也就越多&＃xff0c;索引的性能也就越差。

方法&＃xff1a;

a.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

MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址

•inet_aton 把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)•inet_ntoa 把整型的 ip 转为地址

插入数据前&＃xff0c;先用 inet_aton 把 ip 地址转为整型&＃xff0c;可以节省空间&＃xff0c;显示数据时&＃xff0c;使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。

b.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

原因&＃xff1a;

无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间

SIGNED INT -2147483648~2147483647UNSIGNED INT 0~4294967295

VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符数&＃xff0c;而不是字节数&＃xff0c;使用 UTF8 存储 255 个汉字 Varchar(255)&＃61;765 个字节。过大的长度会消耗更多的内存。

2. 避免使用 TEXT,BLOB 数据类型&＃xff0c;最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据

a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中

MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型&＃xff0c;如果查询中包含这样的数据&＃xff0c;在排序等操作时&＃xff0c;就不能使用内存临时表&＃xff0c;必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据&＃xff0c;MySQL 还是要进行二次查询&＃xff0c;会使 sql 性能变得很差&＃xff0c;但是不是说一定不能使用这样的数据类型。

如果一定要使用&＃xff0c;建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中&＃xff0c;查询时一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列&＃xff0c;不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。

2、TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引

因为MySQL[1] 对索引字段长度是有限制的&＃xff0c;所以 TEXT 类型只能使用前缀索引&＃xff0c;并且 TEXT 列上是不能有默认值的

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&＃xff0c;需要额外操作

禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值

4. 尽可能把所有列定义为 NOT NULL

原因&＃xff1a;

索引 NULL 列需要额外的空间来保存&＃xff0c;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

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&＃xff0c;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&＃xff1a;无法用日期函数进行计算和比较•缺点 2&＃xff1a;用字符串存储日期要占用更多的空间

6. 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型

•非精准浮点&＃xff1a;float,double•精准浮点&＃xff1a;decimal

Decimal 类型为精准浮点数&＃xff0c;在计算时不会丢失精度

占用空间由定义的宽度决定&＃xff0c;每 4 个字节可以存储 9 位数字&＃xff0c;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

索引设计规范

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&＃xff01;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&＃xff0c;但同样也会降低插入和更新的效率&＃xff0c;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&＃xff0c;会根据统一信息&＃xff0c;对每一个可以用到的索引来进行评估&＃xff0c;以生成出一个最好的执行计划&＃xff0c;如果同时有很多个索引都可以用于查询&＃xff0c;就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间&＃xff0c;同样会降低查询性能。

2. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引

5.6 版本之前&＃xff0c;一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引&＃xff0c;5.6 以后&＃xff0c;虽然有了合并索引的优化方式&＃xff0c;但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。

3. 每个 Innodb 表必须有个主键

Innodb 是一种索引组织表&＃xff1a;数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引&＃xff0c;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

•不要使用更新频繁的列作为主键&＃xff0c;不适用多列主键(相当于联合索引)•不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)•主键建议使用自增 ID 值

4. 常见索引列建议

•出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列•包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 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&＃xff0c; 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好•多表 join 的关联列

5.如何选择索引列的顺序

建立索引的目的是&＃xff1a;希望通过索引进行数据查找&＃xff0c;减少随机 IO&＃xff0c;增加查询性能 &＃xff0c;索引能过滤出越少的数据&＃xff0c;则从磁盘中读入的数据也就越少。

•区分度最高的放在联合索引的最左侧(区分度&＃61;列中不同值的数量/列的总行数)•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&＃xff0c;一页能存储的数据量越大&＃xff0c;IO 性能也就越好)•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)

6. 避免建立冗余索引和重复索引(增加了查询优化器生成执行计划的时间)

•重复索引示例&＃xff1a;primary key(id)、index(id)、unique index(id)•冗余索引示例&＃xff1a;index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

覆盖索引&＃xff1a;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&＃xff1a;

•避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的&＃xff0c;对于 Innodb 来说&＃xff0c;二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息&＃xff0c;如果是用二级索引查询数据的话&＃xff0c;在查找到相应的键值后&＃xff0c;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&＃xff0c;二级索引的键值中可以获取所有的数据&＃xff0c;避免了对主键的二次查询 &＃xff0c;减少了 IO 操作&＃xff0c;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&＃xff0c;对于 IO 密集型的范围查找来说&＃xff0c;对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多&＃xff0c;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。

8.索引 SET 规范

尽量避免使用外键约束

•不建议使用外键约束(foreign key)&＃xff0c;但一定要在表与表之间的关联键上建立索引•外键可用于保证数据的参照完整性&＃xff0c;但建议在业务端实现•外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能

数据库 SQL 开发规范

1. 建议使用预编译语句进行数据库操作

预编译语句可以重复使用这些计划&＃xff0c;减少 SQL 编译所需要的时间&＃xff0c;还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。

只传参数&＃xff0c;比传递 SQL 语句更高效。

相同语句可以一次解析&＃xff0c;多次使用&＃xff0c;提高处理效率。

2. 避免数据类型的隐式转换

隐式转换会导致索引失效如:

select name,phone from customer where id &＃61; &＃39;111&＃39;;

3. 充分利用表上已经存在的索引

避免使用双%号的查询条件。如&＃xff1a;a like &＃39;%123%&＃39;&＃xff0c;(如果无前置%,只有后置%&＃xff0c;是可以用到列上的索引的)

一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如&＃xff1a;有 a,b,c 列的联合索引&＃xff0c;在查询条件中有 a 列的范围查询&＃xff0c;则在 b,c 列上的索引将不会被用到。

在定义联合索引时&＃xff0c;如果 a 列要用到范围查找的话&＃xff0c;就要把 a 列放到联合索引的右侧&＃xff0c;使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作&＃xff0c;因为 not in 也通常会使用索引失效。

4. 数据库设计时&＃xff0c;应该要对以后扩展进行考虑

5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号&＃xff0c;进制跨库查询

•为数据库迁移和分库分表留出余地•降低业务耦合度•避免权限过大而产生的安全风险

6. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT 查询

原因&＃xff1a;

•消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源•无法使用覆盖索引•可减少表结构变更带来的影响

7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句

如&＃xff1a;

insert into values (&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;);

应使用&＃xff1a;

insert into t(c1,c2,c3) values (&＃39;a&＃39;,&＃39;b&＃39;,&＃39;c&＃39;);

8. 避免使用子查询&＃xff0c;可以把子查询优化为 join 操作

通常子查询在 in 子句中&＃xff0c;且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。

子查询性能差的原因&＃xff1a;

子查询的结果集无法使用索引&＃xff0c;通常子查询的结果集会被存储到临时表中&＃xff0c;不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引&＃xff0c;所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询&＃xff0c;其对查询性能的影响也就越大。

由于子查询会产生大量的临时表也没有索引&＃xff0c;所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源&＃xff0c;产生大量的慢查询。

9. 避免使用 JOIN 关联太多的表

对于 MySQL 来说&＃xff0c;是存在关联缓存的&＃xff0c;缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。

在 MySQL 中&＃xff0c;对于同一个 SQL 多关联(join)一个表&＃xff0c;就会多分配一个关联缓存&＃xff0c;如果在一个 SQL 中关联的表越多&＃xff0c;所占用的内存也就越大。

如果程序中大量的使用了多表关联的操作&＃xff0c;同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下&＃xff0c;就容易造成服务器内存溢出的情况&＃xff0c;就会影响到服务器数据库性能的稳定性。

同时对于关联操作来说&＃xff0c;会产生临时表操作&＃xff0c;影响查询效率&＃xff0c;MySQL 最多允许关联 61 个表&＃xff0c;建议不超过 5 个。

10. 减少同数据库的交互次数

数据库更适合处理批量操作&＃xff0c;合并多个相同的操作到一起&＃xff0c;可以提高处理效率。

11. 对应同一列进行 or 判断时&＃xff0c;使用 in 代替 or

in 的值不要超过 500 个&＃xff0c;in 操作可以更有效的利用索引&＃xff0c;or 大多数情况下很少能利用到索引。

12. 禁止使用 order by rand() 进行随机排序

order by rand() 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中&＃xff0c;然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序&＃xff0c;并且可能会对每一行都生成一个随机值&＃xff0c;如果满足条件的数据集非常大&＃xff0c;就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。

推荐在程序中获取一个随机值&＃xff0c;然后从数据库中获取数据的方式。

13. WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算

对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引

不推荐&＃xff1a;

where date(create_time)&＃61;&＃39;20190101&＃39;

推荐&＃xff1a;

where create_time >&＃61; &＃39;20190101&＃39; and create_time <&＃39;20190102&＃39;

14. 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION

•UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作•UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作

15. 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL

•大 SQL 逻辑上比较复杂&＃xff0c;需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL•MySQL 中&＃xff0c;一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算•SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率

数据库操作行为规范

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&＃xff0c;大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间&＃xff0c; 而只有当主库上执行完成后&＃xff0c;才会在其他从库上执行&＃xff0c;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&＃xff0c;特别是对于 row 格式二进制数据而言&＃xff0c;由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改&＃xff0c;我们一次修改的数据越多&＃xff0c;产生的日志量也就会越多&＃xff0c;日志的传输和恢复所需要的时间也就越长&＃xff0c;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&＃xff0c;一定是在一个事务中进行的&＃xff0c;这就会造成表中大批量数据进行锁定&＃xff0c;从而导致大量的阻塞&＃xff0c;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&＃xff0c;这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库&＃xff0c;因此一定要注意大批量写操作要进行分批

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

对大表数据结构的修改一定要谨慎&＃xff0c;会造成严重的锁表操作&＃xff0c;尤其是生产环境&＃xff0c;是不能容忍的。

pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表&＃xff0c;并且在新表上进行表结构的修改&＃xff0c;然后再把原表中的数据复制到新表中&＃xff0c;并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中&＃xff0c;在行所有数据复制完成之后&＃xff0c;把新表命名成原表&＃xff0c;并把原来的表删除掉。把原来一个 DDL 操作&＃xff0c;分解成多个小的批次进行。

3. 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限

•当达到最大连接数限制时&＃xff0c;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

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&＃xff0c;不准跨库•程序使用的账号原则上不准有 drop 权限