Zusammenfassung einiger häufig verwendeter MySQL-Optimierungsmethoden

1. Wählen Sie die am besten geeigneten Feldattribute aus

MySQL kann den Zugriff auf große Datenmengen gut unterstützen, aber im Allgemeinen gilt: Je kleiner die Tabelle , desto schneller werden darauf ausgeführte Abfragen ausgeführt. Um eine bessere Leistung zu erzielen, können wir daher beim Erstellen einer Tabelle die Breite der Felder in der Tabelle so klein wie möglich einstellen. Wenn Sie beispielsweise das Feld „Postleitzahl“ auf CHAR(255) festlegen, wird der Datenbank offensichtlich unnötiger Speicherplatz hinzugefügt. Selbst die Verwendung des Typs VARCHAR ist überflüssig, da CHAR(6) in Ordnung ist. Ebenso sollten wir, wenn möglich, MEDIUMINT anstelle von BIGIN verwenden, um Ganzzahlfelder zu definieren.
Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Effizienz besteht darin, Felder nach Möglichkeit auf NOT NULL zu setzen, damit die Datenbank bei der Ausführung von Abfragen in Zukunft keine NULL-Werte vergleichen muss.
Für einige Textfelder, wie zum Beispiel „Provinz“ oder „Geschlecht“, können wir sie als ENUM-Typ definieren. Denn in MySQL wird der ENUM-Typ als numerische Daten behandelt und numerische Daten werden viel schneller verarbeitet als Texttypen. Auf diese Weise können wir die Leistung der Datenbank verbessern.
2. Verwenden Sie Joins (JOIN) anstelle von Unterabfragen (Sub-Queries)
MySQL unterstützt SQL-Unterabfragen ab 4.1. Mit dieser Technik können Sie mit einer SELECT-Anweisung eine einzelne Spalte mit Abfrageergebnissen erstellen und dieses Ergebnis dann als Filterbedingung in einer anderen Abfrage verwenden. Wenn wir beispielsweise Kunden löschen möchten, die keine Bestellungen in der Basis-Kundeninformationstabelle haben, können wir mithilfe einer Unterabfrage zunächst die IDs aller Kunden, die Bestellungen aufgegeben haben, aus der Verkaufsinformationstabelle abrufen und dann die Ergebnisse an übergeben die Hauptabfrage, wie unten gezeigt:

DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

Mithilfe von Unterabfragen können viele SQL-Vorgänge ausgeführt werden, die logischerweise mehrere Schritte gleichzeitig erfordern, während gleichzeitig Transaktionen oder Tabellen vermieden werden Schlösser. Und es ist einfach zu schreiben. In einigen Fällen können Unterabfragen jedoch durch effizientere Verknüpfungen (JOIN) ersetzt werden. Angenommen, wir möchten alle Benutzer abrufen, die keine Bestelldatensätze haben, können wir die folgende Abfrage verwenden, um dies zu vervollständigen:

SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

Wenn Sie eine Verbindung (JOIN) verwenden ... Um diese Abfrage abzuschließen, ist die Geschwindigkeit viel höher. Insbesondere wenn in der Salesinfo-Tabelle ein Index für CustomerID vorhanden ist, ist die Leistung wie folgt:

SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL

Join (JOIN). Der Grund dafür ist effizienter, da MySQL keine temporäre Tabelle im Speicher erstellen muss, um diese logische zweistufige Abfrage abzuschließen.
3. Verwenden Sie Union (UNION), um manuell erstellte temporäre Tabellen zu ersetzen.
MySQL unterstützt UNION-Abfragen ab Version 4.0, die zwei oder mehr Daten kombinieren können, die temporäre Tabellen verwenden müssen werden zu einer Abfrage zusammengefasst. Wenn die Abfragesitzung des Clients endet, wird die temporäre Tabelle automatisch gelöscht, um sicherzustellen, dass die Datenbank aufgeräumt und effizient ist. Wenn wir UNION zum Erstellen einer Abfrage verwenden, müssen wir UNION nur als Schlüsselwort verwenden, um mehrere SELECT-Anweisungen zu verbinden. Es ist zu beachten, dass die Anzahl der Felder in allen SELECT-Anweisungen gleich sein muss. Das folgende Beispiel zeigt eine Abfrage mit UNION.

SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author 
UNION 
SELECT Name, Supplier FROM product

4. Sperren von Tabellen
Obwohl Transaktionen eine sehr gute Möglichkeit sind, die Integrität der Datenbank aufrechtzuerhalten, beeinträchtigen sie manchmal die Datenbankleistung , insbesondere in großen Anwendungssystemen. Da die Datenbank während der Ausführung der Transaktion gesperrt wird, können andere Benutzeranforderungen nur warten, bis die Transaktion beendet ist. Wenn ein Datenbanksystem nur von wenigen Benutzern verwendet wird
, werden die Auswirkungen von Transaktionen kein großes Problem darstellen. Nehmen wir jedoch an, dass Tausende von Benutzern gleichzeitig auf ein Datenbanksystem zugreifen, beispielsweise auf eine E-Commerce-Website , Dies führt zu erheblichen Reaktionsverzögerungen.
Tatsächlich können wir in einigen Fällen eine bessere Leistung erzielen, indem wir die Tabelle sperren. Das folgende Beispiel verwendet die Sperrtabellenmethode, um die Transaktionsfunktion im vorherigen Beispiel abzuschließen.

LOCK TABLE inventory WRITE 
SELECT Quantity FROM inventory 
WHEREItem='book'; 
... 
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHEREItem='book'; 
UNLOCK TABLES

Hier verwenden wir eine SELECT-Anweisung, um durch einige Berechnungen die Anfangsdaten abzurufen, und verwenden eine UPDATE-Anweisung, um die neuen Werte in der Tabelle zu aktualisieren. Die LOCK TABLE-Anweisung mit dem Schlüsselwort WRITE stellt sicher, dass vor der Ausführung des UNLOCK TABLES-Befehls kein weiterer Zugriff auf den Bestand zum Einfügen, Aktualisieren oder Löschen erfolgt.
5. Verwendung von Fremdschlüsseln
Die Methode zum Sperren der Tabelle kann die Integrität der Daten aufrechterhalten, aber nicht die Relevanz der Daten garantieren. Zu diesem Zeitpunkt können wir Fremdschlüssel verwenden. Beispielsweise kann ein Fremdschlüssel sicherstellen, dass jeder Verkaufsdatensatz auf einen bestehenden Kunden verweist. Hier kann der Fremdschlüssel die CustomerID in der Tabelle „customerinfo“ der Tabelle „customerID“ in der Tabelle „salesinfo“ zuordnen. Jeder Datensatz ohne gültige CustomerID wird nicht aktualisiert oder in salesinfo eingefügt.

CREATE TABLE customerinfo 
( 
CustomerID INT NOT NULL , 
PRIMARY KEY ( CustomerID ) 
) TYPE = INNODB; 
CREATE TABLE salesinfo 
( 
SalesID INT NOT NULL, 
CustomerID INT NOT NULL, 
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), 
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo 
(CustomerID) ON DELETECASCADE 
) TYPE = INNODB;

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
6、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
7、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2021; 
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2021-01-01";

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; 
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books 
WHERE name like "MySQL%"

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books 
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"

最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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