史上最牛逼的mysql性能优化方案

1 数据表结构的设计与性能优化 2 索引优化 3 多表联查优化 4 并发和阻塞问题 5 日志库优化 6 MySql配置优化 7 CentOS参数优化 8 MySQL服务器监控 9 SQL语句性能优化 9.2 、子查询优化 9.3 、海量数据分页优化 10 MySQL碎片整理方案 MySQL性能优化是一个复杂而关键的任务，它涉及到多个层面，包括数据表结构的设计、索引优化、查询优化以及系统参数调整等。以下是对这些知识点的详细解释： 1. 数据表结构的设计与性能优化： - 存储原理：数据库中的表由记录组成，每个记录存储在16K大小的页中。为了提高性能，应尽量让每个页包含更多的记录。 - 字段类型选择：优先使用Bit、int、datetime和char、varchar，避免使用text。这是因为整型和时间类型运算更快，占用空间更小。对于布尔类型，避免使用int，而是直接用bool类型。 - 聚集索引：主键的索引结构影响性能。选择递增的整型作为主键能有效减少数据节点分裂，提高插入速度，同时减少索引文件大小，提升查询速度。 - 纵向拆分：将大字段移到附属表，减少主表的数据量，提高查询效率。 - 横向拆分（表分区）：对于大型表，根据业务条件进行分区，降低查询复杂性。查询时应尽可能包含分区条件。 - 数据库分库：当单个数据库服务器压力过大时，根据业务逻辑进行分库，减轻服务器负担。 2. 索引优化： - 索引列选择：选择可选择性高的列作为索引，以减少数据重复，提高查询效率。例如，性别列的可选择性较低，不适合做索引。 - 索引列设计：对于日期类型的字段，如`StartTime`和`EndTime`，在商家黑盒处罚功能的例子中，`StartTime`的选择性可能更高，因为它可以精确到天，而`EndTime`通常会晚于`StartTime`，选择性较低。 3. SQL语句性能优化： - 子查询优化：避免在查询中使用子查询，尽可能转换为连接查询，减少查询层级，提高执行效率。 - 海量数据分页优化：使用LIMIT和OFFSET进行分页时，OFFSET会导致大量数据扫描，可以使用主键范围查询或保存上一页的最后一个主键值来优化。 4. 其他优化： - 日志库优化：合理配置日志级别，避免过多的日志写入影响性能。 - MySQL配置优化：调整缓冲池大小、线程池设置等参数，以适应应用需求。 - CentOS参数优化：调整操作系统参数，如内存分配、文件描述符限制等，以支持MySQL高效运行。 - MySQL服务器监控：定期检查数据库性能指标，如CPU使用率、磁盘I/O、内存利用率，以便及时发现问题并优化。 5. 数据压缩和索引压缩： - 数据压缩可以减少存储空间，但会增加更新操作的CPU消耗。适合于更新较少、CPU利用率不高、磁盘I/O较高的场景。 MySQL性能优化是一个全方位的过程，涉及数据库设计、索引策略、SQL编写、系统配置等多个环节。每个环节的优化都可以显著提升数据库的处理能力和响应速度。