本文探討了提高MySQL 數據庫性能的思路，并從8個方面給出了具體的解決方法。

1、選取最適用的字段屬性

MySQL可以很好的支持大數據量的存取，但是一般說來，數據庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。因此，在創建表的時候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設得盡可能小。例如，在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設置為CHAR(255),顯然給數據庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多余的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整型字段。

另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該盡量把字段設置為NOT NULL，這樣在將來執行查詢的時候，數據庫不用去比較NULL值。

對于某些文本字段，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多。這樣，我們又可以提高數據庫的性能。

2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用SELECT語句來創建一個單列的查詢結果，然后把這個結果作為過濾條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發出訂單的客戶ID取出來，然后將結果傳遞給主查詢，如下所示：

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

使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）.. 替代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個查詢完成：

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

如果使用連接（JOIN）.. 來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢如下：

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

設置數據路徑，把數據庫數據文件放在共享的NFS目錄下(NAS服務器),

PID和innioDB文件要放到服務器本地目錄上，才能正常啟動、停止服務：

1125 vi /etc/my.cnf

[mysqld]

#Where to install a database data

datadir=/data/mysqldata

#Where to install a innoDB engine

innodb_data_home_dir = /usr/local/mysql/data

innodb_log_group_home_dir= /usr/local/mysql/data

innodb_data_file_path=ibdata1:50M;ibdata2:50M:autoextend

1106 cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/

vi /etc/rc.d/init.d/mysql.server

編譯第222開始的相關的兩行，把PID文件放在服務器本地目錄上：

pid_file=/usr/local/mysql/data/mysqlmanager-`/bin/hostname`.pid

server_pid_file=/usr/local/mysql/data/`/bin/hostname`.pid

安裝MySQL的基本數據庫：

1123 mount 10.4.66.251:/data /data

1124 mkdir /data/mysqldata

1127 ./scripts/mysql_install_db --user=mysql

1145 chown -R mysql.mysql /data/mysqldata/

如果正常的話,可以看到mysql正常啟動了；

1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server start

1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server stop

配置HA高可用，不要設置NFS掛載和mysql服務在啟動服務器時自動運行；

5、鎖定表

盡管事務是維護數據庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨占性，有時會影響數據庫的性能，尤其是在很大的應用系統中。由于在事務執行的過程中，數據庫將會被鎖定，因此其它的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個數據庫系統只有少數幾個用戶
來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個數據庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的響應延遲。

其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。

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

這里，我們用一個 SELECT 語句取出初始數據，通過一些計算，用 UPDATE 語句將新值更新到表中。包含有 WRITE 關鍵字的 LOCK TABLE 語句可以保證在 UNLOCK TABLES 命令被執行之前，不會有其它的訪問來對 inventory 進行插入、更新或者刪除的操作。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護數據的完整性，但是它卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這里，外鍵可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一條沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。

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;

注意例子中的參數“ON DELETE CASCADE”。該參數保證當 customerinfo 表中的一條客戶記錄被刪除的時候，salesinfo 表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除。如果要在 MySQL 中使用外鍵，一定要記住在創建表的時候將表的類型定義為事務安全表 InnoDB類型。該類型不是 MySQL 表的默認類型。定義的方法是在 CREATE TABLE 語句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

7、使用索引

索引是提高數據庫性能的常用方法，它可以令數據庫服務器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更為明顯。那該對哪些字段建立索引呢？一般說來，索引應建立在那些將用于JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的字段上。盡量不要對數據庫中某個含有大量重復的值的字段建立索引。對于一個ENUM類型的字段來說，出現大量重復值是很有可能的情況，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什么幫助；相反，還有可能降低數據庫的性能。我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后創建索引。此外，MySQL
從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一個FULLTEXT類型索引，但僅能用于MyISAM 類型的表。對于一個大的數據庫，將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX創建索引，將是非常快的。但如果將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行過程將會非常慢。

8、優化的查詢語句

絕大多數情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當的話，索引將無法發揮它應有的作用。下面是應該注意的幾個方面。首先，最好是在相同類型的字段間進行比較的操作。在MySQL 3.23版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的INT字段和BIGINT字段進行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候，可以將它們進行比較。其次，在建有索引的字段上盡量不要使用函數進行操作。

例如，在一個DATE類型的字段上使用YEAE()函數時，將會使索引不能發揮應有的作用。所以，下面的兩個查詢雖然返回的結果一樣，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001; SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";

同樣的情形也會發生在對數值型字段進行計算的時候：

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

上面的兩個查詢也是返回相同的結果，但后面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜索字符型字段時，我們有時會使用 LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統性能為代價的。例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。

SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%"

但是如果換用下面的查詢，返回的結果一樣，但速度就要快上很多：..

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

最后，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。
(e129)