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今天給大家分享的是MySQL性能優化，也是大數據開發指南MySQL的最后一部分。性能優化對于老劉來說，是必須掌握的一個手段，如何讓自己變得更加優秀，這塊內容還是好好看看！

本篇內容相對簡潔，核心內容在SQL優化經驗總結，通過這篇mysql的性能優化，大家能夠掌握如下內容：

1. 會使用和分析慢查詢日志
2. 會使用和分析profile
3. SQL優化經驗總結

如何進行性能分析？

一般進行性能分析，分如下三步：

1. 首先需要使用慢查詢日志功能，去獲取所有查詢時間比較長的SQL語句
2. 其次查看執行計劃查看有問題的SQL的執行計劃 explain
3. 最后可以使用show profile查看有問題的SQL的性能使用情況

慢查詢日志分析

首先我們要使用慢查詢日志，因為它收集了查詢時間比較長的SQL語句，但使用之前必須開啟慢查詢日志，在配置文件my.cnf（一般為/etc/my.cnf）中的[mysqld] 增加如下參數：

slow_query_log=ON
long_query_time=3
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-log.log

增加這些參數之后，重啟MySQL，可以進行查詢慢查詢日志是否開啟。

分析慢查詢日志的工具

分析慢查詢日志的工具有很多，老劉分享幾種工具，詳細的用法大家自行查詢。

1. mysqldumpslow是MySQL自帶的慢查詢日志工具，我們可以使用mysqldumpslow工具搜索慢查詢日志中的SQL語句。
2. percona-toolkit是一組高級命令行工具的集合，可以查看當前服務的摘要信息，磁盤檢測，分析慢查詢日志，查找重復索引，實現表同步等等(有空單獨寫一篇關于percona-toolkit的入門博客)。

explain查看有問題的SQL語句

當SQL查詢速度比較慢的時候，我們可以用explain查看這個SQL語句的相關情況，這部分內容已經在精通MySQL之索引篇講過，大家可以去看看。

show profile查看有問題的SQL語句

Query Profiler是MySQL自帶的一種query診斷分析工具，通過它可以分析出一條SQL語句的硬件性能瓶頸在什么地方。比如CPU，IO等，以及該SQL執行所耗費的時間等。不過該工具只有在MySQL 5.0.37以及以上版本中才有實現。默認的情況下，MYSQL的該功能沒有打開，需要自己手動啟動。

SQL優化經驗總結

由于老劉還是研究生以及還沒工作，所以在SQL性能優化這塊只能總結別人的經驗分享給大家，老劉本篇主要想做的事情也是分享一些優秀工程師總結的SQL優化知識點，前面的內容寫的相對簡潔，希望大家不要埋怨！

1. 任何地方都不要使用 select * from t，用具體的字段列表代替“*“，不要返回用不到的任何字段。

2. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

3. 并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

4. 盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數字型而言只需要比較一次就夠了。

5. 盡可能的使用 varchar 代替 char ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間， 其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。

6. 如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

7. 對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where和order by相關的列上建立索引。

8. 應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

   例如： select * from t where num is null

   我們可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：select * from t where num=0。

9. 索引字段上不要使用不等，索引字段上使用（！= 或者 < >）判斷時，會導致索引失效而轉向全表掃描。

10. 應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

    例如： select * from t where num=10 or num=20

    我們可以這樣查詢：select * from t where num=10 union all select * from t where num=20

11. 應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

    例如：select * from t where num/2=100

    我們應該改為: select * from t where num=100*2

12. 應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

    例如：select * from t where substring(name,1,3)='abc' -- name以abc開頭的id

    我們應該改為: select * from t where name like 'abc%'

13. 不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

14. 很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇。

    例如：select num from a where num in(select num from b)

    我們應該這樣替換：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

總結

本文作為大數據開發指南MySQL的最后一篇簡潔明練的講述了一些SQL性能優化的技巧，希望大家能夠跟著老劉的文章，好好捋捋思路，爭取能夠用自己的話把這些知識點講述出來！

盡管當前水平可能不及各位大佬，但老劉會努力變得更加優秀，讓各位小伙伴自學從此不求人！