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问题概述
使用阿里云rds for  MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。 
问题前提:老系统,当时设计系统的人大概是大学没毕业,表设计和sql语句写的不仅仅是垃圾,简直无法直视。原开发人员都已离职,到我来维护,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!! 
我尝试解决该问题,so,有个这个日志。 
方案概述
    - 方案一:优化现有mysql数据库。优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,成本最低。缺点:有优化瓶颈,数据量过亿就玩完了。
 
    - 方案二:升级数据库类型,换一种100%兼容mysql的数据库。优点:不影响现有业务,源程序不需要修改代码,你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能,缺点:多花钱
 
    - 方案三:一步到位,大数据解决方案,更换newsql/nosql数据库。优点:扩展性强,成本低,没有数据容量瓶颈,缺点:需要修改源程序代码
 
 
以上三种方案,按顺序使用即可,数据量在亿级别一下的没必要换nosql,开发成本太高。三种方案我都试了一遍,而且都形成了落地解决方案。该过程心中慰问跑路的那几个开发者一万遍  :) 
方案一详细说明:优化现有mysql数据库
跟阿里云数据库大佬电话沟通 and Google解决方案 and 问群里大佬,总结如下(都是精华): 
    - 1.数据库设计和表创建时就要考虑性能
 
    - 2.sql的编写需要注意优化
 
    - 3.分区
 
    - 4.分表
 
    - 5.分库
 
 
1、数据库设计和表创建时就要考虑性能 
mysql数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高,则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病,所以公司的dba通常工资巨高。 
设计表时要注意: 
    - 表字段避免null值出现,null值很难查询优化且占用额外的索引空间,推荐默认数字0代替null。
 
    - 尽量使用INT而非BIGINT,如果非负则加上UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍),当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
 
    - 使用枚举或整数代替字符串类型
 
    - 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
 
    - 单表不要有太多字段,建议在20以内
 
    - 用整型来存IP
 
 
索引 
    - 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER  BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
 
    - 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
 
    - 值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"性别"这种只有两三个值的字段
 
    - 字符字段只建前缀索引
 
    - 字符字段最好不要做主键
 
    - 不用外键,由程序保证约束
 
    - 尽量不用UNIQUE,由程序保证约束
 
    - 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引
 
 
简言之就是使用合适的数据类型,选择合适的索引 
选择合适的数据类型 (1)使用可存下数据的最小的数据类型,整型 < date,time < char,varchar < blob  (2)使用简单的数据类型,整型比字符处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。如,int类型存储时间类型,bigint类型转ip函数  (3)使用合理的字段属性长度,固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar (4)尽可能使用not null定义字段  (5)尽量少用text,非用不可最好分表 # 选择合适的索引列 (1)查询频繁的列,在where,group by,order by,on从句中出现的列  (2)where条件中<,<=,=,>,>=,between,in,以及like 字符串+通配符(%)出现的列  (3)长度小的列,索引字段越小越好,因为数据库的存储单位是页,一页中能存下的数据越多越好  (4)离散度大(不同的值多)的列,放在联合索引前面。查看离散度,通过统计不同的列值来实现,count越大,离散程度越高: 
原开发人员已经跑路,该表早已建立,我无法修改,故:该措辞无法执行,放弃! 
2、sql的编写需要注意优化
    - 使用limit对查询结果的记录进行限定
 
    - 避免select *,将需要查找的字段列出来
 
    - 使用连接(join)来代替子查询
 
    - 拆分大的delete或insert语句
 
    - 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
 
    - 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 =  10,任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库教程函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边
 
    - sql语句尽可能简单:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,减少锁时间;一条大sql可以堵死整个库
 
    - OR改写成IN:OR的效率是n级别,IN的效率是log(n)级别,in的个数建议控制在200以内
 
    - 不用函数和触发器,在应用程序实现
 
    - 避免%xxx式查询
 
    - 少用JOIN
 
    - 使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比
 
    - 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
 
    - 对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
 
    - 列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分页,每页数量也不要太大
 
 
原开发人员已经跑路,程序已经完成上线,我无法修改sql,故:该措辞无法执行,放弃! 
引擎
引擎 
目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎: 
MyISAM 
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎,它的特点是: 
    - 不支持行锁,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表加排它锁
 
    - 不支持事务
 
    - 不支持外键
 
    - 不支持崩溃后的安全恢复
 
    - 在表有读取查询的同时,支持往表中插入新纪录
 
    - 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引,支持全文索引
 
    - 支持延迟更新索引,极大提升写入性能
 
    - 对于不会进行修改的表,支持压缩表,极大减少磁盘空间占用
 
 
InnoDB 
InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引,它的特点是: 
1.支持行锁,采用MVCC来支持高并发 
2.支持事务 
3.支持外键 
4.支持崩溃后的安全恢复 
5.不支持全文索引 
总体来讲,MyISAM适合SELECT密集型的表,而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表 
MyISAM速度可能超快,占用存储空间也小,但是程序要求事务支持,故InnoDB是必须的,故该方案无法执行,放弃! 
3、分区
MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分,用户需要在建表的时候加上分区参数,对应用是透明的无需修改代码 
                                                (编辑:91站长网) 
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