本文的內容是總結一些MySQL的常見使用技巧，以供沒有DBA的團隊參考。如無特殊說明，存儲引擎以InnoDB為準。

MySQL的特點

了解MySQL的特點有助于更好的使用MySQL，MySQL和其它常見數據庫最大的不同在于存在存儲引擎這個概念，存儲引擎負責存儲和讀取數據。不同的存儲引擎具有不同的特點，用戶可以根據業務的特點選擇適合的存儲引擎，甚至是開發一個新的引擎。MySQL的邏輯架構大致如下：

MySQL默認的存儲引擎是InnoDB，該存儲引擎的主要特點是：支持事務處理

支持行級鎖

數據存儲在表空間中，表空間由一些列數據文件組成

采用MVVC(多版本并發控制)機制實現高并發

表基于主鍵的聚簇索引建立

支持熱備份

其它常見存儲引擎特點概述：MyISAM：老版本MySQL的默認引擎，不支持事務和行級鎖，開發者可以手動控制表鎖；支持全文索引；崩潰后無法安全恢復；支持壓縮表，壓縮表數據不可修改，但占用空間較少，可以提高查詢性能

Archive：只支持Insert和Select，批量插入很快，通過全表掃描查詢數據

SCV：把一個SCV文件當做一個表處理

Memory：數據存儲在內存中

還有很多，不再一一列舉。

數據類型優化

選擇數據類型的原則：選擇占用空間小的數據類型

選擇簡單的類型

避免不必要的可空列

占用空間小的類型更節省硬件資源，如磁盤、內存和CPU。盡量使用簡單的類型，如能用int就不用char，因為后者的排序涉及到字符集的選擇，比使用int復雜。可空列使用更多的存儲空間，如果在可空列上創建索引，MySQL需要額外的字節做記錄。創建表時，默認都是可空，容易被開發者忽視，最好是手動改為不可空，如果要存儲的數據確實不會有空值的話。

整型類型

整型類型包括：tinyint

smallint

mediumint

int

bigint

它們分別使用8、16、24、32和64位存儲數字，它們可以表示

范圍的數字，前面可以加unsigned修飾，這樣可以讓正數的可表示范圍提高1倍，但是無法表示負數。另外，為整型指定長度沒什么卵用，數據類型定下來，長度也就相應定下來了。

小數類型float

double

decimal

float和double就是通常意義上的float和double，前者使用32位存儲數據，后者使用64位存儲數據，和整型一樣，為它們指定長度沒什么卵用。

decimal類型比較復雜，支持精確計算，占用的空間也大，decimal使用每4個字節表示9個數字，如decimal(18,9)表示數字長度是18，其中小數位9個數字，整數部分9個數字，加上小數點本身，共占用9個字節。考慮到decimal占用空間較多，以及精度計算很復雜，數據量大的時候可以考慮用bigint代替之，可以在持久化和讀取前對真實數據進行一些縮放操作。

字符串類型varchar

char

varbinary

binary

blob

text

枚舉

varchar類型數據實際占用空間等于字符串的長度加上1個或2個用來記錄字符串長度的字節(當row-format沒有被設置為fixed時)，varchar很節省空間。當表中某列字符串類型的數據長度差別較大時適合使用varchar。

char的實際占用空間是固定的，當表中字符串數據的長度相差無幾或很短時適合使用chart類型。

與varchar和char對應的有varbinary和binary，后者存儲的是二進制字符串，和前者相比，后者大小寫敏感，不用考慮編碼方式，執行比較操作時更快。

需要注意的是：雖然varchar(5)和varchar(200)在存儲“hello”這個字符串時使用相同的存儲空間，但并不意味著將varchar的長度設置太大不會影響性能，實際上，MySQL的某些內部計算，比如創建內存臨時表時(某些查詢會導致MySQL自動創建臨時表)，會分配固定大小的空間存放數據。

blob使用二進制字符串保存大文本，text使用字符保存大文本，InnoDB會使用專門的外部存儲區來存放此類數據，數據行內僅存放指向他們的指針，此類數據不宜創建索引(要創建也只能正對字符串前綴創建)，不過也不會有人這么干。

如果某列字符串大量重復且內容有限，可使用枚舉代替，MySQL處理枚舉時維護了一個“數字-字符串”表，使用枚舉可以減少很多存儲空間。

時間類型year

date

time

datetime

timestamp

datetime存儲范圍是1001到9999，精確到秒。timestamp存儲1970年1月1日午夜以來的秒數，可以表示到2038年。占用4個字節，是datetime占用空間的一半。timestamp表示的時間和時區有關，另外timestamp列還有個特性，執行insert或update語句時，MySQL會自動更新第一個類型為timestamp的列的數據為當前時間。很多表中都有設計有一列叫做UpdateTime，這個列使用timestamp倒是挺合適的，會自動更新，前提是系統不會使用到2038年。

主鍵類型的選擇

盡可能使用整型，整型占用空間少，還可以設置為自動增長。尤其別使用GUID，MD5等哈希值字符串作為主鍵，這類字符串隨機性很大，由于InnoDB主鍵默認是聚簇索引列，所以導致數據存儲太分散。另外，InnoDB的二級索引列中默認包含主鍵列，如果主鍵太長，也會使得二級索引很占空間。

特殊類型的數據

存儲IP最好使用32位無符號整型，MySQL提供了函數inet_aton()和inet_ntoa()進行IP地址的數字表示和字符串表示之間的轉換。

索引優化

InnoDB使用B+樹實現索引，舉個例子，假設有個People，建表語句如下

CREATE TABLE `people` (

`Id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`Name` varchar(5) NOT NULL,

`Age` tinyint(4) NOT NULL,

`Number` char(5) NOT NULL COMMENT '編號',

PRIMARY KEY (`Id`),

KEY `i_name_age_number` (`Name`,`Age`,`Number`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8;

插入數據：

它的索引結構大致是這樣的：

也就是說，索引列的順序很重要，如果兩行數據的Name列相同，則用Age列比較大小，如果Age列相同，則用Number列比較大小。先用第一列排序，然后是第二列，最后是第三列。

查詢的使用應該盡量從左往右匹配，另外，如果左邊列范圍查找，右邊列無法使用索引；還有就是不能隔列查詢，否則后面的索引也無法使用到。如以下幾個SQL是正面范例：SELECT * from people where Name =’Abel’ and Age = 2 AND Number = 12312

SELECT * from people where Name =’Abel’

SELECT * from people where Name like ‘Abel%’

SELECT * from people where Name = ‘Andy’ and Age BETWEEN 11 and 20

SELECT * from people ORDER BY NAME

SELECT * from people ORDER BY NAME, Age

SELECT * from people GROUP BY Name

以下幾個SQL是反面范例：SELECT * from people where Age = 2

SELECT * from people where NAME like ‘%B’

SELECT * from people where age = 2

SELECT * from people where NAME = ‘ABC’ AND number = 3

SELECT * from people where NAME like ‘B%’ and age = 22

一個使用Hash值創建索引的技巧

如果表中有一列存儲較長字符串，假設名字為URL，在此列上創建的索引比較大，有個辦法可以緩解：創建URL字符串的數字哈希值的索引。再新建一個字段，比如叫做URL_CRC，專門放置URL的哈希值，然后給這個字段創建索引，查詢時這樣寫：

select * from t where URL_CRC = 387695885 and URL = 'www.baidu.com'

如果數據量比較多，為防止哈希沖突，可自定義哈希函數，或用MD5函數返回值的一部分作為哈希值：

SELECT CONV(RIGHT(MD5('www.baidu.com'),16), 16, 10)

前綴索引

如果字符串列存儲的數據較長，創建的索引也很大，這時可以使用前綴索引，即：只針對字符串前幾個字符做索引，這樣可以縮短索引的大小，不過，顯然，此類索引在執行order by和group by時不起作用。

創建前綴索引時選擇前綴長度很重要，在不破壞原來數據分布的情況下盡可能選擇較短的前綴。舉個例子，如果如果大部分字符串是以”abc”開頭，那么如果限定前綴索引長度為4，索引值會包含太多的重復的”abcX”。

多列索引

上面提到的“People”上創建的索引即為多列索引，多列索引往往比多個單列索引更好。對多個索引進行and查詢時，應該創建多列索引，而不是多個單列索引

可以試試這樣寫的效果：

select * from t where f1 = 'v1' and f2 <> 'v2' union all select * from t where f2 = 'v2' and f1 <> 'v1'

多列索引的順序很重要，通常，不考慮排序和分組查詢時，應該把選擇性(選擇性是指某表索引列不同數據的個數/總行數。選擇性高意味著重復數據少)大的列放到前面。但也有例外，如果能確認某些查詢是頻繁執行的，則應該優先照顧這些查詢的選擇性，比如，如果上面的People表中Name的選擇性大于Age，查詢語句應該這樣寫:

select * from people where name = 'xxx' and age = xx

Name列放了索引中的左側比較合適，但是如果某個SQL執行的評率最高，比如

select * from people where name = 'xxx' and age = 20

當age=20的記錄在數據庫中非常少時，反而把age放到索引列的左端效率更高。把age放了索引左端可能對其它age不等于20的查詢來說不公平，如果不能確定age=20是最非常頻繁的查詢條件，還是要綜合考慮，把name放了左側合適。

聚簇索引

聚簇索引是一種數據存儲結構，InnoDB在主鍵的索引的葉子節點中直接保存了數據行，而不是像二級索引那樣只是保存了索引列的值和所指向行的主鍵值。由于這個特性，一個表只能有一個聚簇索引。如果一個表沒有定義主鍵也沒有定義具有唯一索引的列，那么InnoDB會生成一個隱藏列，并且在此列設為聚簇索引列。

覆蓋索引

簡單地說，某些查詢只需要查詢索引列，那么就不用再根據索引B樹節點記錄的主鍵ID進行二次查詢了。

重復索引和冗余索引

如果重復在某列創建索引，并不會帶來任何好處，只有壞處，應該盡量避免。比如給主鍵創建唯一索引和普通索引就是多于的，因為InnoDB的主鍵默認就是聚簇索引了。

冗余索引和重復索引不同，比如某個索引是(A,B)，另一個索引是(A)，這叫冗余索引，前者可以代替后者，后者不可以代替前者的作用。但是(A,B)和(B)以及(A,B)和(B,A)不算冗余索引，起作用誰也代替不了誰。

如果一個表中已經存在索引(A)，現在又想創建索引(A,B),那么只需擴展就的索引就可以，沒有必要創建新的索引。需要注意的是如果已經存在索引(A)，那么也沒有必要在創建索引(A,ID)，其中ID指主鍵，因為索引A默認已經包含了主鍵了，也算是冗余主鍵。

但是，有時候，冗余索引也是可取的，假設已經存在索引(A)，將其擴展為(A,B)后，因為B列是一個很長的類型，導致用A單獨查詢時沒有以前快了，這時可以考慮新創建索引(A,B)。

不使用的索引

不使用的索引徒然增加insert、update和delete的效率，應該及時刪除

索引使用總結

索引的三星原則：索引將查詢相關的記錄按順序放在一起則得一星

索引中的數據順序和查詢結果的排序一致則得一星

索引中包含了查詢所需要的全部列則得一星

第一個條原則的意思是where條件中查詢的順序和索引是一致的，就是前面說的從左到右使用索引。

索引不是萬能的，當數據量巨大時，維護索引本身也是耗費性能的，應該考慮分區分表存儲。

查詢優化

查詢慢的原因

是否向數據庫請求了多余的行

比如應用程序只需要10條數據，但是卻向數據庫請求了所有的數據，在顯示在UI上之前拋棄了大部分數據。

是否向數據庫請求了多余的列

比如應用程序只需要展現5列，但卻通過select * from 把全部的列都查了出來

是否重復多次執行了相同的查詢

應用程序是否可以考慮一次查詢然后緩存，后面的用到時可以使用第一次查詢出來的記錄。

MySQL是否在掃描額外的記錄

通過查看執行計劃可以大概了解需要掃描的記錄數，如果這個數字超出了預期，盡可能通過添加索引、優化SQL(就是本節的重點)，或者改變表結構(如新增一個單獨的匯總表，專門供某個語句查詢用)來解決。

重構查詢的方式將一個復雜的查詢分解成多個簡單的查詢

將大的查詢切分成小的查詢，每次查詢功能一樣，只完成一小部分

分解關聯查詢。可以將一個大的關聯查詢改成分別查詢若干個表，然后在應用程序代碼中處理

雜七雜八

優化count()

Count有兩個作用，一是統計指定的列或表達式，二是統計行數。如果參數傳入一列名或者是一個表達式，那么count會統計所有結果不為NULL的行數，如果參數是*，那么count會統計所有行數。這里有一個傳表達式的例子：

SELECT count(name like 'B%') from people可以使用近似值優化來代替count()，如執行計劃中的行數。

索引覆蓋掃描

增加匯總表

增加內存緩存系統記錄數據條數

關聯查詢的優化MySQL優化器關聯表查詢是這樣進行的，比如有兩個表A和B通過c列關聯，MySQL會遍歷A表，然后根據遍歷到的c列的值去B表中查找數據。綜上所述，通常，如無只需要給B表的c列加上索引即可

確保order by和group by涉及到的列只屬于一個表，這樣才有可能發揮索引的作用

優化子查詢

對于MySQL5.5及以下版本，盡量用連接代替子查詢。

優化group by、distinct

如果可能，盡量對主鍵施加這兩種操作。

優化limit，比如有SQL

SELECT * from sa_stockinfo ORDER BY StockAcc LIMIT 400, 5

MySQL優化器會查找405行所有列數據然后丟棄400。如果能利用覆蓋索引查詢則不必查詢出這么多列，先修改為：

SELECT * FROM sa_stockinfo i JOIN (SELECT StockInfoID FROM sa_stockinfo ORDER BY StockAcc LIMIT 400,5)t ON i.StockInfoID = t.StockInfoID

StockAcc上建有索引，該查詢會利用索引覆蓋，較快找出符合條件的主鍵，然后在做聯合查詢，在數據量大的時候效果明顯。

優化union

如無必要，一定要用關鍵字 union all，這樣MySQL把數據放到臨時表時不會再做唯一性驗證

判斷某條記錄是否存在，通常的做法是

select count(*) from t where condition

最好這樣寫：

SELECT IFNULL((SELECT 1 from tableName where condition LIMIT 1),0)以上內容希望幫助到大家，很多PHPer在進階的時候總會遇到一些問題和瓶頸，業務代碼寫多了沒有方向感，不知道該從那里入手去提升，對此我整理了一些資料，包括但不限于：分布式架構、高可擴展、高性能、高并發、服務器性能調優、TP6，laravel，YII2，Redis，Swoole、Swoft、Kafka、Mysql優化、shell腳本、Docker、微服務、Nginx等多個知識點高級進階干貨需要的可以免費分享給大家或者關注咱們下面的專欄PHP大神進階?zhuanlan.zhihu.com