一、数据库结构优化

1.1 数据库结构优化目的

1、减少数据冗余:(数据冗余是指在数据库中存在相同的数据,或者某些数据可以由其他数据计算得到),注意,尽量减少不代表完全避免数据冗余;

2、尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常:

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化总结:要避免异常,需要对数据库结构进行范式化设计

3、节约数据存储空间。

4、提高查询效率。

1.2 数据库结构设计步骤

1、需求分析:全面了解产品设计的存储需求、数据处理需求、数据安全性与完整性;

2、逻辑设计(重要):设计数据的逻辑存储结构。数据实体之间的逻辑关系,解决数据冗余和数据维护异常。数据范式可以帮助我们设计;

3、物理设计:表结构设计,存储引擎与列的数据类型

4、维护优化:索引优化、存储结构优化。

1.3 数据库范式设计与反范式化

传送门:数据库逻辑设计之三大范式通俗理解,一看就懂,书上说的太晦涩

1.4 物理设计

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化
数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化相关传送门:MySQL中字段类型与合理的选择字段类型;int(11)最大长度是多少?,varchar最大长度是多少

二、高可用架构设计

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化2.1 读写分离

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化MaxScale:实现MySQL读写分离与负载均衡的中间件利器

三、数据库索引优化

3.1 两种主要数据结构:B-tree和Hash

3.1.1 B-tree结构

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化B-tree索引的限制:

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化3.1.2 Hash结构

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化Hash索引的限制:

  • Hash索引必须进行二次查找
  • Hash索引无法用于排序
  • Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找
  • Hash索引中Hash码的计算可能存在Hash冲突,不适合重复值很高的列,如性别,身份证比较合适。

3.1.3 MySQL常见索引和各种索引区别


PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 
UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)
INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 
FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )
组合索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` ) 
  1. 普通索引:最基本的索引,没有任何限制
  2. 唯一索引:与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
  3. 主键索引:它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。
  4. 全文索引:仅可用于 MyISAM 表,针对较大的数据,生成全文索引很耗时好空间。
  5. 组合索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。

3.2 使用索引好处和索引缺陷

3.2.1 为什么要使用索引

1、索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量;

2、索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表;

3、索引可以把随机I/O变为顺序I/O。

3.2.2 索引不是越多越好

1、索引会增加写操作的成本;

2、太多的索引会增加查询优化器的选择时间。

索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,而有500页是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的。

3.3 索引优化策略

3.3.1 索引列上不能使用表达式和函数

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化3.3.2 前缀索引和索引列的选择性

Innodb索引列最大宽度为667个字节(utf-8 差不多255个字符),MyIsam索引类宽度最大为1000个字节,于是出现前缀索引,索引的选择性。

对于列的值较长,比如BLOB、TEXT、VARCHAR,就必须建立前缀索引,即将值的前一部分作为索引。这样既可以节约空间,又可以提高查询效率。但无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY,也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

语法: ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length))

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化如何选择索引列的顺序:

1、经常会被使用到的列优先(选择性差的列不适合,如性别,查询优化器可能会认为全表扫描性能更好);

2、选择性高的列优先;

3、宽度小的列优先(一页中存储的索引越多,降低I/O,查找越快);

3.3.3 组合/联合索引策略

如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列
深入理解请移步:最左前缀原理与相关优化

3.3.4 覆盖索引策略

跟组合索引有点类似,如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引则成为覆盖索引(Covering Index),也就是平时所说的不需要回表操作。即索引的叶子节点上面包含了他们索引的数据(hash索引不可以)

判断标准:使用explain,可以通过输出的extra列来判断,对于一个索引覆盖查询,显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询。

优点:

1、可以优化缓存,减少磁盘IO操作;
2、可以减少随机IO,变随机IO操作变为顺序IO操作;
3、可以避免对InnoDB主键索引的二次查询;
4、可以避免MyISAM表进行系统调用;

无法使用覆盖索引的情况:

1、存储引擎不支持覆盖索引;
2、查询中使用了太多的列(如SELECT * );
3、使用了双%号的like查询(底层API所限制);

mysql高效索引之覆盖索引

3.3.5 SQL索引优化总结口诀(套路重点

全值匹配我最爱,最左前缀要遵守;
带头大哥不能死,中间兄弟不能断;
索引列上不计算,范围之后全失效;
LIKE百分写最右,覆盖索引不写 *;
不等空值还有or,索引失效要少用;
字符单引不可丢,SQL高级也不难 ;

MySQL高级-索引优化

3.4 使用索引来优化查询

3.4.1 利用索引排序

1、group by 实质是先排序后分组,遵照索引的最佳左前缀。;

2、索引中所有列的方向(升序、降序)和Order By子句完全一致;

3、当无法使用索引列,增大max_length_for_sort_data参数的设置+增大sort_buffer_size参数的设置;

4、如果最左列使用了范围,则排序会失效;

5、where 高于having,能写在where限定的条件就不要去having去限定了

3.5 索引的维护和优化

3.5.1 删除重复索引

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化注:主键约束相当于(唯一约束 + 非空约束)

一张表中最多有一个主键约束,如果设置多个主键,就会出现如下提示:Multiple primary key defined!!!

3.5.2 删除冗余索引

数据库结构优化、高可用架构设计、数据库索引优化检查工具:pt-duplicate-key-checker

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Last modification:February 18th, 2021 at 02:48 pm
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