SQL性能优化策略（五）

1、查询缓冲并不自动处理空格，因此，在写SQL语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格（因为查询缓冲并不自动截取首尾空格）。

2、member用mid做标准进行分表方便查询么？

       一般的业务需求中基本上都是以username为查询依 据，正常应当是username做hash取模来分表。而分表的话MySQL的partition功能就是干这个的，对代码是透明的；在代码层面去实现貌似是不合理的。

3、我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

4、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 NOCOUNTOFF。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。

5、MySQL查询可以启用高速查询缓存。

        这是提高数据库性能的有效MySQL优化方法之一。当同一个查询被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。

6、EXPLAIN SELECT查询用来跟踪查看效果：

使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的。

7、当只要一行数据时使用LIMIT 1 ：

        当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。

        在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样一来，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索， 而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

8、选择表合适存储引擎：

      myisam：应用时以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，并且对事务的完整性，并发性要求不是很高的。

      InnoDB：事务处理，以及并发条件下要求数据的一致性。除了插入和查询外，包括很多的更新和删除。（InnoDB有效地降低删除和更新导致的锁定）。

      对于支持事务的InnoDB类型的表来说，影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的，而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动提交，严重影响了速度。可以在执行SQL前调用begin，多条SQL形成一个事物（即使autocommit打开也可以），将大大提高性能。

9、优化表的数据类型，选择合适的数据类型：

      原则：更小通常更好，简单就好，所有字段都得有默认值，尽量避免null。

例如：数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型。(mediumint就比int更合适)

      比如时间字段：datetime和timestamp，datetime占用8个字节，而timestamp占用4个字节，只用了一 半，而timestamp表示的范围是1970—2037适合做更新时间

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。

      因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间。

      甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。

同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

      对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，又可以提高数据库的性能。

10、字符串数据类型：char，varchar，text选择区别。

11、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。