よく使用される mysql 最適化方法の概要

1. 最も適切なフィールド属性を選択します

MySQL は大量のデータへのアクセスを十分にサポートしますが、一般的に、データベース内のテーブルが小さいほど、そのテーブルで実行されるクエリが大きくなります。したがって、テーブルを作成するときに、パフォーマンスを向上させるために、テーブル内のフィールドの幅をできるだけ小さく設定できます。たとえば、郵便番号フィールドを定義する場合、CHAR(255) に設定すると、CHAR(6) で問題ないため、VARCHAR 型を使用しても明らかに冗長になります。同様に、可能であれば、整数フィールドを定義するには BIGIN の代わりに MEDIUMINT を使用する必要があります。

効率を向上させるもう 1 つの方法は、可能であればフィールドを NOT NULL に設定して、今後クエリを実行するときにデータベースが NULL 値を比較する必要がないようにすることです。
「都道府県」や「性別」などの一部のテキストフィールドについては、ENUM タイプとして定義できます。 MySQL では ENUM 型は数値データとして扱われるため、数値データはテキスト型よりもはるかに高速に処理されます。このようにして、データベースのパフォーマンスを向上させることができます。

2. サブクエリ (Sub-Queries) の代わりに結合 (JOIN) を使用します MySQL は 4.1 から SQL サブクエリをサポートします。この手法を使用すると、SELECT ステートメントを使用してクエリ結果の単一列を作成し、この結果を別のクエリのフィルター条件として使用できます。例えば、基本顧客情報テーブルにある注文のない顧客を削除したい場合、サブクエリを使用して、まず売上情報テーブルから注文を行ったすべての顧客のIDを取得し、その結果を次のテーブルに渡すことができます。以下に示すメイン クエリ:

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

サブクエリ を使用すると、論理的に複数のステップを一度に完了する必要がある多くの SQL 操作を完了でき、トランザクションやテーブルのロックも回避でき、記述も簡単です。ただし、場合によっては、サブクエリをより効率的な結合 (JOIN) に置き換えることができます。たとえば、注文レコードを持たないすべてのユーザーを取得したいとします。次のクエリを使用してそれを完了できます:

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

このクエリを完了するために接続 (JOIN)... を使用する場合、速度ははるかに速くなります。特に salesinfo テーブルの CustomerID に

index がある場合、クエリは次のようになります:

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

Connection (JOIN).. より効率的である理由は、MySQL が必要ないためです。一時テーブルを使用して、2 つの手順を必要とするこの論理クエリを完了します。

3. UNION を使用して手動で作成した一時テーブルを置き換えます MySQL は、バージョン 4.0 以降、一時テーブルの使用を必要とする 2 つ以上の SELECT クエリを 1 つのクエリに結合できる UNION クエリをサポートします。クライアントのクエリ セッションが終了すると、データベースが整然と効率的に保たれるように、一時テーブルは自動的に削除されます。 UNION を使用してクエリを作成する場合、複数の SELECT ステートメントを接続するキーワードとして UNION を使用するだけで済みます。すべての SELECT ステートメントのフィールドの数が同じである必要があることに注意してください。次の例は、UNION を使用したクエリを示しています。

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

4. テーブルのロック

トランザクションはデータベースの整合性を維持するための非常に優れた方法ですが、その排他性により、特に大規模なアプリケーション システムでは、データベースのパフォーマンスに影響を与えることがあります。トランザクションの実行中はデータベースがロックされるため、他のユーザーのリクエストはトランザクションが終了するまで待つことしかできません。データベース システムを少数のユーザーだけが使用する場合、トランザクションの影響は大きな問題にはなりませんが、電子商取引 Web サイトなど、数千のユーザーがデータベース システムに同時にアクセスすると、深刻な影響が生じます。遅れます。
実際、テーブルをロックすることでパフォーマンスが向上する場合があります。次の例では、ロック テーブル メソッドを使用して、前の例のトランザクション関数を完了します。

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

ここでは、SELECT ステートメントを使用していくつかの計算を通じて初期データを取得し、UPDATE ステートメントを使用して新しい値をテーブルに更新します。 WRITE キーワードを含む LOCK TABLE ステートメントは、UNLO​​CK TABLES コマンドが実行される前に、挿入、更新、または削除のためのインベントリへの他のアクセスがないことを保証します。

5. 外部キーの使用

テーブルをロックする方法ではデータの整合性を維持できますが、データの関連性は保証できません。現時点では、外部キーを使用できます。たとえば、外部キーを使用すると、各販売レコードが既存の顧客を指していることを確認できます。ここで、外部キーは、customerinfo テーブルの CustomerID を salesinfo テーブルの CustomerID にマップできます。有効な CustomerID のないレコードは更新されず、salesinfo に挿入されません。

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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