深入MySQL优化：提升数据库性能的关键策略

MySQL优化

从设计上，深入升数可根据需要：分库分表、化提读写分离、据库键策冷热分离、深入升数使用缓存、化提定期进行数据清理。据库键策

从客户端使用上，深入升数使用连接池、化提避免大事务、据库键策返回数据多使用物理分页。深入升数

从优化MySQL配置文件上，化提调整MySQL配置文件中的据库键策参数，如缓冲区大小、深入升数最大连接数等，化提以适应应用程序的据库键策需要。

从优化表结构上，使用合适的存储引擎；避免使用大型或不必要的列，并尽可能使用小型数据类型；尽量把字段设置为NOT NULL；对于某些文本字段来说，例如“省份”或者“性别”，我们可以将他们定义为ENUM(枚举)类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当做数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型要快得多。

从优化查询上，善用EXPLAIN查看SQL执行计划；使用连接(JOIN)来代替子查询，减少在内存中创建临时表；尽量用union all代替union减少排序；利用小表去驱动大表，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的云服务器提供商次数；善用索引。 

查询在什么时候不走索引、索引失效 

1.不满足走索引的条件，常见的情况有 

1.1 不满足最左匹配原则 

1.2 查询条件使用了函数 

1.3 or操作有一个字段没有索引 

1.4 使用like条件以%开头 

1.5 显式或隐式类型转换导致索引失效 

1.6 存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效 

2.走索引效率低于全表扫描，常见的情况有 

2.1 查询条件对null做判断，而null的值很多   

2.2 一个字段区分度很小，比如性别、状态 

3.需要回表的查询结果集过大，超过了配置的范围 

Explain解释 

type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。 

key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。 

key_len列，索引长度

rows列，源码库扫描行数。该值是个预估值。 

extra列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。 

如何解决大事务问题？ 

解决大事务问题常规的方法有：避免远程调用、避免一次性处理太多数据、覆盖方法粒度尽量小。

具体到解决问题，需要考虑是什么、为什么、怎么办三个方面。

是什么是要界定大事务。比如可以把大事务分成了三个级别，分别是1s以上，500ms以上和100ms以上。1s以上会严重影响数据库性能，有很大概率会造成整体链路超时，是重要紧急的。之前通过事务中不包含外部调用之后，云南idc服务商偶尔会有100ms左右的大事务，超过120ms的基本没有。这些我们记录在一个文档中，在涉及其他相关修改时，一起通过梳理逻辑优化解决。

如果把RR改成RC需要注意哪些问题？

在现代互联网场景下，其实很少需要在一个事务中对同一行数据读取两次的情况，RR隔离级别实用性不高，而且因为加了间隙锁和Next-Key Lock，性能有所降低，死锁概率也相对较高。在历史上，RR确实解决了mysql主从复制时的一个问题。在早期的mysql版本中，只有statement这种bin log格式，这时候，如果使用提交读(Read Committed)、未提交读(Read Uncommitted)这两种隔离级别会因为回放顺序而出现与主库数据不一致。MySQL是在5.1.5版本开始支持row的、在5.1.8版本中开始支持mixed，后面这两种可以代替 statement格式。RC 隔离级别只支持row格式的binlog。如果指定了mixed作为 binlog 格式，那么如果使用RC，服务器会自动使用基于row 格式的日志记录。 

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