--- title: MySQL高性能优化规范建议总结 category: 数据库 tag: - MySQL --- > 作者: 听风 原文地址: 。 > > JavaGuide 已获得作者授权，并对原文内容进行了完善补充。 ## 数据库命名规范 - 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 - 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来） - 数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符 - 临时库表必须以 `tmp_` 为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 `bak_` 为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀 - 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低） ## 数据库基本设计规范 ### 所有表必须使用 InnoDB 存储引擎 没有特殊要求（即 InnoDB 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 InnoDB 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 InnoDB）。 InnoDB 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好。 ### 数据库和表的字符集统一使用 UTF8 兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储 emoji 表情的需要，字符集需要采用 utf8mb4 字符集。 推荐阅读一下我写的这篇文章：[MySQL 字符集详解](../character-set.md) 。 ### 所有表和字段都需要添加注释 使用 comment 从句添加表和列的备注，从一开始就进行数据字典的维护 ### 尽量控制单表数据量的大小，建议控制在 500 万以内 500 万并不是 MySQL 数据库的限制，过大会造成修改表结构，备份，恢复都会有很大的问题。 可以用历史数据归档（应用于日志数据），分库分表（应用于业务数据）等手段来控制数据量大小 ### 谨慎使用 MySQL 分区表 分区表在物理上表现为多个文件，在逻辑上表现为一个表； 谨慎选择分区键，跨分区查询效率可能更低； 建议采用物理分表的方式管理大数据。 ### 经常一起使用的列放到一个表中 避免更多的关联操作。 ### 禁止在表中建立预留字段 - 预留字段的命名很难做到见名识义。 - 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型。 - 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定。 ### 禁止在数据库中存储文件（比如图片）这类大的二进制数据 在数据库中存储文件会严重影响数据库性能，消耗过多存储空间。 文件（比如图片）这类大的二进制数据通常存储于文件服务器，数据库只存储文件地址信息。 ### 不要被数据库范式所束缚 一般来说，设计关系数据库时需要满足第三范式，但为了满足第三范式，我们可能会拆分出多张表。而在进行查询时需要对多张表进行关联查询，有时为了提高查询效率，会降低范式的要求，在表中保存一定的冗余信息，也叫做反范式。但要注意反范式一定要适度。 ### 禁止在线上做数据库压力测试 ### 禁止从开发环境,测试环境直接连接生产环境数据库 安全隐患极大，要对生产环境抱有敬畏之心！ ## 数据库字段设计规范 ### 优先选择符合存储需要的最小的数据类型 存储字节越小，占用也就空间越小，性能也越好。 **a.某些字符串可以转换成数字类型存储比如可以将 IP 地址转换成整型数据。** 数字是连续的，性能更好，占用空间也更小。 MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址 - `INET_ATON()`：把 ip 转为无符号整型 (4-8 位) - `INET_NTOA()` :把整型的 ip 转为地址 插入数据前，先用 `INET_ATON()` 把 ip 地址转为整型，显示数据时，使用 `INET_NTOA()` 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。 **b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP，年龄) 来说,要优先使用无符号整型来存储。** 无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间 ```sql SIGNED INT -2147483648~2147483647 UNSIGNED INT 0~4294967295 ``` **c.小数值类型（比如年龄、状态表示如 0/1）优先使用 TINYINT 类型。** ### 避免使用 TEXT,BLOB 数据类型，最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据 **a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中。** MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，MySQL 还是要进行二次查询，会使 sql 性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。 如果一定要使用，建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用 `select *`而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。 **2、TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引** 因为 MySQL 对索引字段长度是有限制的，所以 TEXT 类型只能使用前缀索引，并且 TEXT 列上是不能有默认值的 ### 避免使用 ENUM 类型 - 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句； - ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低，需要额外操作； - ENUM 数据类型存在一些限制比如建议不要使用数值作为 ENUM 的枚举值。 相关阅读：[是否推荐使用 MySQL 的 enum 类型？ - 架构文摘 - 知乎](https://www.zhihu.com/question/404422255/answer/1661698499) 。 ### 尽可能把所有列定义为 NOT NULL 除非有特别的原因使用 NULL 值，应该总是让字段保持 NOT NULL。 - 索引 NULL 列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间； - 进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理。 相关阅读：[技术分享 | MySQL 默认值选型（是空，还是 NULL）](https://opensource.actionsky.com/20190710-mysql/) 。 ### 一定不要用字符串存储日期 对于日期类型来说， 一定不要用字符串存储日期。可以考虑 DATETIME、TIMESTAMP 和 数值型时间戳。 这三种种方式都有各自的优势，根据实际场景选择最合适的才是王道。下面再对这三种方式做一个简单的对比，以供大家实际开发中选择正确的存放时间的数据类型： | 类型 | 存储空间 | 日期格式 | 日期范围 | 是否带时区信息 | | ------------ | -------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -------------- | | DATETIME | 5~8 字节 | YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction] | 1000-01-01 00:00:00[.000000] ～ 9999-12-31 23:59:59[.999999] | 否 | | TIMESTAMP | 4~7 字节 | YYYY-MM-DD hh:mm:ss[.fraction] | 1970-01-01 00:00:01[.000000] ～ 2038-01-19 03:14:07[.999999] | 是 | | 数值型时间戳 | 4 字节 | 全数字如 1578707612 | 1970-01-01 00:00:01 之后的时间 | 否 | MySQL 时间类型选择的详细介绍请看这篇：[MySQL 时间类型数据存储建议](https://javaguide.cn/database/mysql/some-thoughts-on-database-storage-time.html)。 ### 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型 - **非精准浮点**：float,double - **精准浮点**：decimal decimal 类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定，每 4 个字节可以存储 9 位数字，并且小数点要占用一个字节。并且，decimal 可用于存储比 bigint 更大的整型数据 不过， 由于 decimal 需要额外的空间和计算开销，应该尽量只在需要对数据进行精确计算时才使用 decimal 。 ### 单表不要包含过多字段 如果一个表包含过多字段的话，可以考虑将其分解成多个表，必要时增加中间表进行关联。 ## 索引设计规范 ### 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过 5 个 索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。 索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。 因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。 ### 禁止使用全文索引 全文索引不适用于 OLTP 场景。 ### 禁止给表中的每一列都建立单独的索引 5.6 版本之前，一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引，5.6 以后，虽然有了合并索引的优化方式，但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。 ### 每个 InnoDB 表必须有个主键 InnoDB 是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。 InnoDB 是按照主键索引的顺序来组织表的 - 不要使用更新频繁的列作为主键，不使用多列主键（相当于联合索引） - 不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长） - 主键建议使用自增 ID 值 ### 常见索引列建议 - 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列 - 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段 - 并不要将符合 1 和 2 中的字段的列都建立一个索引， 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好 - 多表 join 的关联列 ### 如何选择索引列的顺序 建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。 - 区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数） - 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好） - 使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引） ### 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间） - 重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id) - 冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a) ### 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引 > 覆盖索引：就是包含了所有查询字段 (where,select,order by,group by 包含的字段) 的索引 **覆盖索引的好处：** - **避免 InnoDB 表进行索引的二次查询，也就是回表操作:** InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 InnoDB 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询（回表），减少了 IO 操作，提升了查询效率。 - **可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率:** 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。 --- ### 索引 SET 规范 **尽量避免使用外键约束** - 不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引 - 外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现 - 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能 ## 数据库 SQL 开发规范 ### 尽量不在数据库做运算，复杂运算需移到业务应用里完成 尽量不在数据库做运算，复杂运算需移到业务应用里完成。这样可以避免数据库的负担过重，影响数据库的性能和稳定性。数据库的主要作用是存储和管理数据，而不是处理数据。 ### 优化对性能影响较大的 SQL 语句 要找到最需要优化的 SQL 语句。要么是使用最频繁的语句，要么是优化后提高最明显的语句，可以通过查询 MySQL 的慢查询日志来发现需要进行优化的 SQL 语句。 ### 充分利用表上已经存在的索引 避免使用双%号的查询条件。如：`a like '%123%'`，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的） 一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如：有 a,b,c 列的联合索引，在查询条件中有 a 列的范围查询，则在 b,c 列上的索引将不会被用到。 在定义联合索引时，如果 a 列要用到范围查找的话，就要把 a 列放到联合索引的右侧，使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作，因为 not in 也通常会使用索引失效。 ### 禁止使用 SELECT \* 必须使用 SELECT <字段列表> 查询 - `SELECT *` 会消耗更多的 CPU。 - `SELECT *` 无用字段增加网络带宽资源消耗，增加数据传输时间，尤其是大字段（如 varchar、blob、text）。 - `SELECT *` 无法使用 MySQL 优化器覆盖索引的优化（基于 MySQL 优化器的“覆盖索引”策略又是速度极快，效率极高，业界极为推荐的查询优化方式） - `SELECT <字段列表>` 可减少表结构变更带来的影响、 ### 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句 如： ```sql insert into t values ('a','b','c'); ``` 应使用： ```sql insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c'); ``` ### 建议使用预编译语句进行数据库操作 - 预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。 - 只传参数，比传递 SQL 语句更高效。 - 相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。 ### 避免数据类型的隐式转换 隐式转换会导致索引失效如: ```sql select name,phone from customer where id = '111'; ``` 详细解读可以看：[MySQL 中的隐式转换造成的索引失效](./index-invalidation-caused-by-implicit-conversion.md) 这篇文章。 ### 避免使用子查询，可以把子查询优化为 join 操作 通常子查询在 in 子句中，且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。 **子查询性能差的原因：** 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大。由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。 ### 避免使用 JOIN 关联太多的表 对于 MySQL 来说，是存在关联缓存的，缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。 在 MySQL 中，对于同一个 SQL 多关联（join）一个表，就会多分配一个关联缓存，如果在一个 SQL 中关联的表越多，所占用的内存也就越大。 如果程序中大量的使用了多表关联的操作，同时 join_buffer_size 设置的也不合理的情况下，就容易造成服务器内存溢出的情况，就会影响到服务器数据库性能的稳定性。 同时对于关联操作来说，会产生临时表操作，影响查询效率，MySQL 最多允许关联 61 个表，建议不超过 5 个。 ### 减少同数据库的交互次数 数据库更适合处理批量操作，合并多个相同的操作到一起，可以提高处理效率。 ### 对应同一列进行 or 判断时，使用 in 代替 or in 的值不要超过 500 个，in 操作可以更有效的利用索引，or 大多数情况下很少能利用到索引。 ### 禁止使用 order by rand() 进行随机排序 order by rand() 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中，然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序，并且可能会对每一行都生成一个随机值，如果满足条件的数据集非常大，就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。 推荐在程序中获取一个随机值，然后从数据库中获取数据的方式。 ### WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算 对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引 **不推荐：** ```sql where date(create_time)='20190101' ``` **推荐：** ```sql where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102' ``` ### 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION - UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作 - UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作 ### 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL - 大 SQL 逻辑上比较复杂，需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL - MySQL 中，一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算 - SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率 ### 程序连接不同的数据库使用不同的账号，禁止跨库查询 - 为数据库迁移和分库分表留出余地 - 降低业务耦合度 - 避免权限过大而产生的安全风险 ## 数据库操作行为规范 ### 超 100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作 **大批量操作可能会造成严重的主从延迟** 主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况 **binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志** 大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因 **避免产生大事务操作** 大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。 特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批 ### 对于大表使用 pt-online-schema-change 修改表结构 - 避免大表修改产生的主从延迟 - 避免在对表字段进行修改时进行锁表 对大表数据结构的修改一定要谨慎，会造成严重的锁表操作，尤其是生产环境，是不能容忍的。 pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表，并且在新表上进行表结构的修改，然后再把原表中的数据复制到新表中，并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中，在行所有数据复制完成之后，把新表命名成原表，并把原来的表删除掉。把原来一个 DDL 操作，分解成多个小的批次进行。 ### 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限 - 当达到最大连接数限制时，还运行 1 个有 super 权限的用户连接 - super 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用 ### 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则 - 程序使用数据库账号只能在一个 DB 下使用，不准跨库 - 程序使用的账号原则上不准有 drop 权限 ## 推荐阅读 - [技术同学必会的 MySQL 设计规约，都是惨痛的教训 - 阿里开发者](https://mp.weixin.qq.com/s/XC8e5iuQtfsrEOERffEZ-Q) - [聊聊数据库建表的 15 个小技巧](https://mp.weixin.qq.com/s/NM-aHaW6TXrnO6la6Jfl5A)