1.单库表别太多,一般保持在200万以下为宜.
2.尽量避免SQL中出现运算,例如select a+5 from A
,让DB功能单一化
3.表设计尽量小而精,能用5个字段就不要用6个(除非业务上使用增加冗余字段来提升性能)。
4.SQL事务不能设计太大,比如一次性提交10W条insert
,当然这个不仅仅是性能问题了,可能直接内存溢出了。
一般来说insert
事务的话,5K-1W来做批处理就可以了(字段不能太大)
5.设计表的时候尽量用”小数据类型”,比如尽量避免text
,blob
等这些大家伙,优先使用ENUM和SET(小而美,范围有限,百益无一害)
6.设计表字段能用数字类型就千万别用字符类型,比如存IP地址,用int
,别用varchar
(方法自己百度一下吧)。
7.尽量避免null
字段,定义时尽量使用 not null
。原因是允许null
时不方便查询优化,复合索引也会失效,而且如果列有索引时会额外占用空间: a int(10) NOT NULL DEFAULT 0
8.图片等大家伙不要存DB,用FastDFS
等中间件或者直接使用七牛等云存储。
9.大SQL尽量拆分,多核CPU每个CPU只能执行一个SQL,所以并发时,一堆小的可能效率更高一些,并且容易命中缓存,而且不容易长时间锁表(无论什么锁都是时间越短越好),当然这个要结合实际情况分析了,一大堆小的万一增加IO负担呢。
10.事务尽可能的小,代码别偷懒,全加到一个transaction
中,尽量使用多个transaction
。
11.存储过程,触发器之类的能避就全避免了吧,维护不方便,人员变动时,很多时候就忘了,时间一长全是定时炸弹。
12.禁止select *
需要啥就取啥。
13.update
时,where
语句尽量要走索引,不然会全表扫描,一般情况下,1G的数据至少10S(想想这可是update啊,锁住10S意味着啥)。
14.or
尽量不用,改为in()
,当然in
的范围太多也不行,尽量别超100。
15.还是or
,如果:select a from A where b=1 or c=1
这种where
里面不同字段进行or
,这种尽量改为union
。
select a from A where b=1
union
select a from A where c=1
16.避免 “% 前缀”
模糊查询 。因为会导致索引失效,大数据量下是灾难。
17.分页时:Select a from A limit 10000,10;
这种大偏移量下效率非常低。可以考虑如下几个方案:
select a from A WHERE id>=xxxx limit 11;
(将上一页的最大值通过where id> 进行预处理,然后分页)
select a from A WHERE id >= ( select a from A limit 10000,1 ) limit 10;
select a from A inner join (select a from A limit 10000,10) using (id) ;
18.避免使用count(*)
,不知道为什么mysql优化这么个东西有那么难么,但是实际上大数量下这个东西真心慢,1000W以上至少几秒,作为替代方案,考虑使用nosql
例如redis
,memcached
存下来,但是要定时校对。
还有一个办法,直接做一个表存下来,每次增加或者减少都在这个表做update
增减。
19.UNION ALL
而非 UNION
,看需要啦,一般不用去重的业务的话去重压力不小,能省则省。
20.尽量不用 INSERT SELECT
,数据量大有延迟,同步完了可能有错误。
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