如何优化mysql数据库

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。所以mysql数据库的优化操作大家都要有所了解，本文就主要总结了mysql数据库中常见的优化操作，下面话不多说了，来看看详细的介绍吧。

一、Index索引

将Index放第一位，不用说，这种优化方式我们一直都在悄悄使用，那便是主键索引。有时候我们可能并不在意，如果定义适合的索引，数据库查询性能(速度)将提高几倍甚至几十倍。

二、少用SELECT*

可能有的人查询数据库时，遇到要查询的都会select，这是不恰当的行为。我们应该取我们要用的数据，而不是全取，因为当我们select时，会增加web服务器的负担，增加网络传输的负载，查询速度自然就下降 。

三、EXPLAIN SELECT

对于这个功能估计很多人都没见过，但是这里强烈推荐使用。explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。主要用发就是在select前加上explain即可。

EXPLAIN SELECT [查找字段名] FROM tab_name ...

四、开启查询缓存

第一步把query_cache_type设置为ON，然后查询系统变量have_query_cache是否可用：

show variables like 'have_query_cache'

之后，分配内存大小给查询缓存，控制缓存查询结果的最大值。相关操作在配置文件中进行修改。

五、使用NOT NULL

通常把可为 NULL 的列改为 NOT NULL 带来的性能提升比较小 ，所以 （调优时） 没有 必要首先在现有schema中查找井修改掉这种情况 ，除非确定这会导致问题。但是， 如果计划在列上建索引 ，就应该尽量避免设计成可为 NULL 的列。当然也有例外 ，例如值得一提的是，InnoDB 使用单独的位 （bit ） 存储 NULL 值 ，所 以对于稀疏数据由有很好的空间效率 。但这一点不适用于MyISAM 。

六、存储引擎的选择

所以，到底你检使用哪一个呢？根据经验来看，如果是一些小型的应用或项目，那么MyISAM也许会更适合。当然，在大型的环境下使用MyISAM也会有很大成功的时候，但却不总是这样的。如果你正在计划使用一个超大数据量的项目，而且需要事务处理或外键支持，那么你真的应该直接使用InnoDB方式。但需要记住InnoDB的表需要更多的内存和存储，转换100GB的MyISAM 表到InnoDB 表可能会让你有非常坏的体验。

七、避免在 where 子句中使用 or 来连接

如果一个字段有索引，一个字段没有索引，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 Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'

八、多使用varchar/nvarchar

使用varchar/nvarchar代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

九、避免大数据量返回

这里要考虑使用limit，来限制返回的数据量，如果每次返回大量自己不需要的数据，也会降低查询速度。

十、where子句优化

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，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。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。

相关学习推荐：mysql教程(视频)

以上就是如何优化mysql数据库的详细内容，更多内容请关注技术你好其它相关文章！