MySQL 高并发优化，性能调优_selectcountbyexample 与注解sql性能比较高并发下-优快云博客

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本文探讨了MySQL数据库在高并发场景下的优化策略，包括合理设计数据库结构、优化查询语句，以及避免常见性能瓶颈的方法，如减少数据行长度、使用数字类型而非字符串类型、优化索引使用和减少表扫描等。

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MySQL 高并发优化，性能调优

一、数据库结构的设计
- 表的设计具体注意的问题：
二、查询的优化

一、数据库结构的设计

表的设计具体注意的问题：

1、数据行的长度不要超过 8020 字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成
存储碎片，降低查询效率。

2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、对于不可变字符类型 char 和可变字符类型 varchar 都是 8000 字节, char 查询快，但是耗存储空间，varchar 查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择 CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择 VARCHAR。

4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。

二、查询的优化

保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数 (可以用缓存保存查询结果，减少查询次数)；

通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数, 最小化结果集，从而减轻网络负担；

能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；

在数据窗口使用 SQL 时，尽量把使用的索引放在选择的首列；

算法的结构尽量简单；

在查询时，不要过多地使用通配符如 SELECT * FROM T1 语句，要用到几列就选择几列；

在可能的情况下尽量限制结果集行数, 因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。

应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在 num 上设置默认值 0，确保表中 num 列没有 null 值，然后这样查询：

select id from t where num=0

应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数, 因此需要搜索该表的所有行。
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

4.in 和 not in 也要慎用，因为 IN 会使系统无法使用索引, 而只能直接搜索表中的数据。如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’

SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’

SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’

即使 NAME 字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为 SQL 只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100

应改为:

SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’

应改为:

SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21

应改为:

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members 
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())

即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc' --name 以 abc 开头的 id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 --‘2005-11-30’生成的 id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate <'2005-12-1'

不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
很多时候用 exists 是一个好的选择：

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

用下面的语句替换：

select num from a where exists ( select 1 from b where num=a.num )

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE(
	(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2 ) >0 )

SELECT SUM(T1.C1) FROM T1 WHERE EXISTS ( 
		SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)

两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。

如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用 count(*) 那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用 EXISTS 代替。如：

IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

可以写成：

IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

经常需要写一个 T_SQL 语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a    ---- tbl a 表示 tbl 用别名 a 代替 
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a 
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL

SELECT hdr_key FROM hdr_tbl 
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)

尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table，然后 insert。
如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

17. 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

20. 避免使用不兼容的数据类型。例如 float 和 int、char 和 varchar、binary 和 varbinary 是不兼容的（条件判断时）。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:

SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000

在这条语句中, 如 salary 字段是 money 型的, 则优化器很难对其进行优化, 因为 60000 是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型, 而不要等到运行时转化。

充分利用连接条件（条件越多越快），在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。

例：

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO

SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B 
WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO

第二句将比第一句执行快得多。