优化Mysql数据库的8个方法

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介:
1、创建索引
对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不仅没什么优势,还会影响到更新速度,这被称为过度索引。
2、复合索引
比如有一条语句是这样的:select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话,由于mysql查询每次只能使用一个索引,所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率,但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引,那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引,这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边,依次递减。
3、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
4、使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的 列,如果在前10 个或20 个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5、排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
6、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7、不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
8、不使用NOT IN和<>操作

NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替,id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

















本文转自浅景尘51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/857803451/1951055 ,如需转载请自行联系原作者




相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
8天前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
MySQL的`IN`的优化经验
限制IN列表的长度:IN子句中的元素数量较多时,会显著降低查询性能。尽量减少IN中的项数量。
|
8天前
|
存储 大数据 测试技术
矢量数据库的性能测试与评估方法
【4月更文挑战第30天】本文探讨了矢量数据库的性能测试与评估方法,强调其在大数据和AI时代的重要性。文中介绍了负载测试、压力测试、容量测试、功能测试和稳定性测试五大评估方法,以及实施步骤,包括确定测试目标、设计用例、准备环境、执行测试和分析结果。这些方法有助于确保数据库的稳定性和高效性,推动技术发展。
|
8天前
|
存储 SQL 缓存
构建高效的矢量数据库查询:查询语言与优化策略
【4月更文挑战第30天】本文探讨了构建高效矢量数据库查询的关键点,包括设计简洁、表达性强的查询语言,支持空间操作、函数及索引。查询优化策略涉及查询重写、索引优化、并行处理和缓存机制,以提升查询效率和准确性。这些方法对处理高维空间数据的应用至关重要,随着技术进步,矢量数据库查询系统将在更多领域得到应用。
|
8天前
|
存储 缓存 固态存储
优化矢量数据库性能:技巧与最佳实践
【4月更文挑战第30天】本文探讨了优化矢量数据库性能的技巧和最佳实践,包括硬件(如使用SSD、增加内存和利用多核处理器)、软件(索引优化、查询优化、数据分区和压缩)和架构(读写分离、分布式架构及缓存策略)方面的优化措施。通过这些方法,可以提升系统运行效率,应对大数据量和复杂查询的挑战。
|
8天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
mysql用in查询大量数据的方法
在MySQL中使用 IN 子句来查询大量数据时,性能可能会成为一个问题
|
8天前
|
关系型数据库 MySQL PHP
【PHP 开发专栏】PHP 连接 MySQL 数据库的方法
【4月更文挑战第30天】本文介绍了 PHP 连接 MySQL 的两种主要方法:mysqli 和 PDO 扩展,包括连接、查询和处理结果的基本步骤。还讨论了连接参数设置、常见问题及解决方法,如连接失败、权限和字符集问题。此外,提到了高级技巧如使用连接池和缓存连接信息以优化性能。最后,通过实际案例分析了在用户登录系统和数据管理中的应用。
|
8天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
利用 SQL 注入识别数据库方法总结
利用 SQL 注入识别数据库方法总结
|
9天前
|
API 数据库 Python
Python web框架fastapi数据库操作ORM(二)增删改查逻辑实现方法
Python web框架fastapi数据库操作ORM(二)增删改查逻辑实现方法
|
10天前
|
关系型数据库 大数据 数据库
关系型数据库索引优化
关系型数据库索引优化是一个综合的过程,需要综合考虑数据的特点、查询的需求以及系统的性能要求。通过合理的索引策略和技术,可以显著提高数据库的查询性能和整体效率。
19 4
|
10天前
|
存储 缓存 关系型数据库
关系型数据库数据库表设计的优化
您可以优化关系型数据库的表设计,提高数据库的性能、可维护性和可扩展性。但请注意,每个数据库和应用程序都有其独特的需求和挑战,因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。
13 4