用尽洪荒之力整理的Mysql数据库32条军规(转)

Mysql性能优化32条军规
本文分享了由12年Java开发经验的技术专家总结的Mysql数据库性能优化32条规则,涵盖核心原则、字段类、索引类、SQL类等多个方面,旨在帮助开发者提高Mysql数据库的运行效率。

用尽洪荒之力整理的Mysql数据库32条军规(转)
今天上午吐血整理了Oracle SQL性能优化的40条军规,其中很多规则也是适用于Mysql的,结果今晚发现这一篇文章——用尽洪荒之力整理的Mysql数据库32条军规,和我的竟有异曲同工之妙,当然不同的是这是由具有12年Java开发经验的老鸟写的,其见解和认识肯定比我的更加深刻,感谢前辈,现全文转载如下:

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写在前面的话:

总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性;

总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过。

核心军规

1、不在数据库做运算
cpu计算务必移至业务层

2、控制单表数据量
int型不超过1000w,含char则不超过500w;
合理分表;
限制单库表数量在300以内;

3、控制列数量
字段少而精,字段数建议在20以内;

4、平衡范式与冗余
效率优先;
往往牺牲范式;

5、拒绝3B

拒绝大sql语句:big sql
拒绝大事务:big transaction
拒绝大批量:big batch

字段类军规

6、用好数值类型

tinyint(1Byte)
smallint(2Byte)
mediumint(3Byte)
int(4Byte)
bigint(8Byte)
bad case:int(1)/int(11)

7、字符转化为数字

用int而不是char(15)存储ip

8、优先使用enum或set

例如:sex enum (‘F’, ‘M’)

9、避免使用NULL字段

NULL字段很难查询优化;
NULL字段的索引需要额外空间;
NULL字段的复合索引无效;

bad case:
‘name’ char(32) default null
‘age’ int not null
good case:
‘age’ int not null default 0
10、少用text/blob

varchar的性能会比text高很多;
实在避免不了blob,请拆表;

11、不在数据库里存图片

索引类军规

12、谨慎合理使用索引

改善查询、减慢更新;
索引一定不是越多越好(能不加就不加,要加的一定得加);
覆盖记录条数过多不适合建索引,例如“性别”;

13、字符字段必须建前缀索引

14、不在索引做列运算

bad case:
select id where age +1 = 10;
15、innodb主键推荐使用自增列;

主键建立聚簇索引;
主键不应该被修改;
字符串不应该做主键;
如果不指定主键,innodb会使用唯一且非空值索引代替;

16、不用外键

请由程序保证约束;

sql类军规

17、sql语句尽可能简单

一条sql只能在一个cpu运算;
大语句拆小语句,减少锁时间;
一条大sql可以堵死整个库;

18、简单的事务

事务时间尽可能短;

19、避免使用trig/func

触发器、函数不用;
客户端程序取而代之;

20、不用select *

消耗cpu,io,内存,带宽;
这种程序不具有扩展性;

21、OR改写为IN()

or的效率是n级别;
in的消息时log(n)级别;
in的个数建议控制在200以内;

select id from t where phone=’159′ or phone=’136′;

=>

select id from t where phone in (’159′, ’136′);
22、OR改写为UNION

mysql的索引合并很弱智

复制代码
select id from t where phone = ’159′ or name = ‘john’;

=>

select id from t where phone=’159′

union

select id from t where name=’jonh’
复制代码
23、避免负向%

24、慎用count(*)

25、limit高效分页

limit越大,效率越低

select id from t limit 10000, 10;

=>

select id from t where id > 10000 limit 10;
26、使用union all替代union

union有去重开销

27、少用连接join

28、少用group by

分组;
自动排序;

29、请使用同类型比较

30、使用load data导数据

load data比insert快约20倍;

31、打散批量更新

32、新能分析工具

复制代码
show profile;

mysqlsla;

mysqldumpslow;

explain;

show slow log;

show processlist;
https://my.oschina.net/zhuguowei/blog/411853

在这里插入图片描述

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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