总结MySQL优化的最最基础操作

优化思路

详细的MySQL优化步骤如下：

因为建表的时候，如果不对创建的值设置默认值，MySQL都会设置默认为NULL。那么为啥用NULL不好呢？

所以对于那些以前偷懒的字段，手动设置一个默认值吧，空字符串呀，0呀补上。

虽然这种方法对于MySQL的性能来说没有提升多少，但是这是一个好习惯，而且以小见大，不要忽略这些细节。

对于经常查询的字段，请加上索引，有索引和没有索引的查询速度相差十倍甚至更多。

当表和表之间有约束时，虽然增删查的SQL语句变简单了，但是带来的负面效果是插入等操作数据库都会去检查约束（虽然可以手动设置忽略约束），这样相当于把一些业务逻辑写到了数据库层，不便于维护。

数据库中那些可以用整形表示的数据就不要使用字符串类型，到底是用varchar还是char要看字段的可能值。

这种优化往往在数据库中有大量数据以后是不可行的，最好在数据库设计之前就设计好。

对于那些可能值很有限的列，使用tinyint代替VARCHAR，
- 比如记录移动设备平台，只有两个值：android，ios，那么就可以使用0表示android，1表示ios，这种列一定要写好注释
- 为什么不用ENUM呢？ENUM扩展困难，比如后来移动平台又增加了一个ipad，那岂不是懵逼了，而tinyint加个2就行，而且ENUM在代码里面处理起来特别奇怪，是当成整形呢还是字符串，各个语言不一样。
- 这种方式，一定要在数据库注释或者代码里面写明各个值的含义
对于那些定长字符串，可以使用char，比如邮编，总是5位
对于那些长度未知的字符串，使用varchar
不要滥用bigint，比如记录文章数目的表id字段，用int就行了，21亿篇文章上限够了
适当打破数据库范式添加冗余字段，避免查询时的表连接

查询的时候，肯定int类型比varchar快，因为整数的比较直接调用底层运算器就可以实现，而字符串比较要逐个字符比较。

定长数据比变长数据查询快，因为比较定长数据与数据之间的偏移是固定的，很容易计算下一个数据的偏移。而变长数据则还需要多一步去查询下一个数据的偏移量。不过。定长数据可能会浪费更多的存储空间。

对于那些数据量可能近期会超过500W或者增长很快的表，一定要提前做好垂直分表或者水平分表，当数据量超过百万以后，查询速度会明显下降。

分库分表尽量在数据库设计初期敲定方案，否则后期会极大增加代码复杂性而且不易更改。

垂直分表是按照日期等外部变量进行分表，水平分表是按照表中的某些字段关系，使用hash映射等分表。

分库分表的前提条件是在执行查询语句之前，已经知道需要查询的数据可能会落在哪一个分库和哪一个分表中。

这个才是很多系统数据库瓶颈的始作俑者。

请尽量使用简单的查询，避免使用表链接
请尽量避免全表扫描，会造成全表扫描的语句包括但不限于：
- where子句条件恒真或为空
- 使用LIKE
- 使用不等操作符（<>、!=）
- 查询含有is null的列
- 在非索引列上使用or
多条件查询时，请把简单查询条件或者索引列查询置于前面
请尽量指定需要查询的列，不要偷懒使用select *
- 如果不指定，一方面会返回多余的数据，占用带宽等
- 另一方面MySQL执行查询的时候，没有字段时会先去查询表结构有哪些字段
大写的查询关键字比小写快一点点
使用子查询会创建临时表，会比链接（JOIN）和联合（UNION）稍慢
在索引字段上查询尽量不要使用数据库函数，不便于缓存查询结果
当只要一行数据时，请使用LIMIT 1，如果数据过多，请适当设定LIMIT，分页查询
千万不要 ORDER BY RAND()，性能极低

使用redis等缓存，还有本地文件缓存等，可以极大地减少数据库查询次数。缓存这个东西，一定要分析自己系统的数据特点，适当选择。

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