-
?單表優化?：
- ?字段選擇?：盡量使用
TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT作為整數類型，而非INT；如果字段值非負，可以使用UNSIGNED。對于字符串字段，使用枚舉或整數代替字符串類型，使用TIMESTAMP而非DATETIME。盡量減少字段數量，建議在20個以內，避免使用NULL字段，因為它們會增加查詢復雜度并占用額外索引空間?。 - ?索引優化?：索引不是越多越好，應根據查詢需求有針對性地創建。避免在
WHERE和ORDER BY命令中涉及的列建立索引，避免對字段進行NULL值判斷，因為這會導致全表掃描。對于值分布稀疏的字段，如“性別”，不適合建索引。字符字段最好建前綴索引，避免使用主鍵和外鍵，盡量使用多列索引，并刪除不必要的單列索引?。 - ?查詢優化?：開啟慢查詢日志來找出執行時間較長的SQL語句。避免列運算和復雜的查詢操作，如使用
OR而非IN（建議IN的個數控制在200以內）。避免使用函數和觸發器，盡量使用同類型進行比較，避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，因為這會導致索引失效?。
- ?字段選擇?：盡量使用
-
?讀寫分離?：
- 在高并發場景下，配置MySQL的主從復制，主庫處理寫操作，從庫處理讀操作。在應用層配置負載均衡器，將讀請求分發到多個從庫上，以提升讀性能。確保主從數據同步的及時性和一致性?。
-
?分庫分表?：
- 當單表數據量過大時，考慮分庫分表。垂直拆分是將表按業務模塊或功能拆分到不同的數據庫中；水平拆分是將同一個表的數據按照一定規則（如ID范圍、哈希值）拆分到多個表中，每個表存儲部分數據?。
-
?其他優化措施?：
- ?限定查詢范圍?：使用
WHERE子句限定查詢范圍，如時間范圍、ID范圍等。確保查詢條件中的字段被索引覆蓋，減少掃描的數據量?。 - ?使用合適的存儲引擎?：如
MyISAM適合讀密集型操作，而InnoDB適合寫密集型操作。根據具體需求選擇合適的存儲引擎?。
- ?限定查詢范圍?：使用
- 慢查詢日志，就是查詢花費大量時間的日志，是指mysql記錄所有執行超過long_query_time參數設定的時間閾值的SQL語句的日志，以幫助開發者分析和優化數據庫查詢性能。默認情況下，慢查詢日志是關閉的，要使用慢查詢日志功能，首先要開啟慢查詢日志功能。
-
如何定位慢SQL？
執行 SHOW PROFILE 命令時，它會顯示關于服務器線程執行的詳細信息，包括每個線程所執行的每個語句的執行時間、I/O 操作、上下文切換等。注意：通常在開發和問題診斷期間使用，而不是在生產環境中持續啟用。
性能開銷：SHOW PROFILE功能在啟用時會對服務器的性能產生額外負擔。每當一個查詢執行時，MySQL服務器會收集詳細的性能信息，包括CPU時間、等待時間、上下文切換次數等。這些信息的收集和存儲會消耗額外的CPU和內存資源，這在高并發的生產環境中可能是不可接受的。
-- 啟用性能監控
mysql> set profiling=1;
-- 執行SQL
mysql> SELECT ?* ?from ?member-- 性能分析
mysql> show profiles;
五大SQL優化技巧，助你輕松提升數據庫查詢效率
1. 使用適當的索引
應用場景： 在一個包含大量數據的表中，頻繁查詢特定列上的數據。
2. 避免SELECT *
應用場景： 在大表中只需要查詢部分列的數據。
3. 批量操作替代逐行處理
應用場景： 對大量數據進行更新或插入操作。
4. 使用EXISTS替代IN
應用場景： 檢查某個表中的數據是否存在于另一個表中。
5. 正確使用JOIN和子查詢
應用場景： 多表聯合查詢和復雜查詢。
