mysql 军规 (转载)
- 来自一线的实战经验
- 每一条军规背后都是血淋淋教训
- 不要华丽,只要实用
- 若有一条让你受益,慰矣
- 主要针对数据库开发人员
总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性
- 别让脚趾头想事情
- 那是脑瓜子的职责
- 让数据库多做她擅长的事情
- 尽量不在数据库做运算
- 复杂运算移到程序端CPU
- 尽可能简单应用MySQL
- 举例:md5() / order by rand()
控制单表数据量
- 一年内的单表数据量预估
- 纯INT不超过1000w
- 含CHAR不超过500w
- 合理分表不超载
- USERID
- DATE
- AREA
- ...
- 建议单库不超过300-400个表
保持表身段苗条
- 表字段数少而精
- IO高效,全表遍历,表修复快,提高并发,alter table快
- 单表多少字段合适?
- 单表1G体积 500w行评估
- 顺序读1G文件需N秒
- 单行不超过200byte
- 单表不超过50个纯INT字段
- 单表不超过20个CHAR(10)字段
- 单表字段数上线控制在20-50个
平衡范式与冗余
- 平衡是门艺术
- 严格遵循三大范式?
- 效率优先、提升性能
- 没有绝对的对与错
- 适当时牺牲范式,加入冗余
- 但会增加代码复杂度
拒绝3B
- 数据库并发像城市交通
- 非线性增长
- 拒绝3B
- 大SQL(Big SQL)
- 大事务(Big transaction)
- 大批量(Big batch)
- 详细解析见后
核心军规小结
- 尽量不在数据库做运算
- 控制单表数据量
- 保持表身段苗条
- 平衡范式与冗余
- 拒绝3B
- 三类数值类型
- TINYINT(1 byte)
- SMALLINT(2B)
- MEDIUMINT(3B)
- INT(4B), BIGINT(8B)
- FLOAT(4B), DOUBLE(8B)
- DECIMAL(M,D)
将字符转化为数字
- 数字型VS字符串型索引
- 更高效
- 查询更快
- 占用空间更小
- 举例:用无符号INT存储IP,而非CHAR(15)
- INT UNSIGNED
- INET_ATON()
- INET_NTOA()
优先使用ENUM或SET
- 优先使用ENUM或SET
- 字符串
- 可能值已知且有限
- 存储
- ENUM占用1字节,转为数值运算
- SET视节点定,最多占用8字节
- 比较时需要加'单引号(即使是数值)
- 举例
- `sex` enum('F','M') COMMENT '性别'
- `c1` enum('0','1','2','3') COMMENT '职介审核'
避免使用NULL字段
- 避免使用NULL字段
- 很难进行查询优化
- NULL列加索引,需要额外空间
- 含NULL符合索引无效
- 举例
- `a` char(32) DEFAULT NULL
- `b` int(10) NOT NULL
- `c` int(10) NOT NULL DEFAULT 0
少用并拆分TEXT/BLOB
- TEXT类型处理性能远低于VARCHAR
- 强制生成硬盘临时表
- 浪费更多空间
- VARCHAR(65535)==>64k(注意UTF-8)
- 尽量不用TEXT/BLOB数据类型
- 若必须使用则拆分到单独的表
- 举例:CREATE TABLE t1( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, data text NOT NULL, PRIMARY KEY(id))ENGINE=innodb;
不在数据库里存图片
- 用好数值字段类型
- 将字符转化为数字
- 优先使用枚举ENUM/SET
- 避免使用NULL字段
- 少用并拆分TEXT/BLOB
- 不在数据库里存图片
三,索引类军规
- 谨慎合理添加索引
- 改善查询
- 减慢更新
- 索引不是越多越好
- 能不加的索引尽量不加
- 综合评估数据密度和数据分布
- 最好不超过字段数20%
- 结合核心SQL优先考虑覆盖索引
- 举例
- 不要给"性别"列创建索引
字符字段必须建前缀索引
- 区分度
- 单字母区分度:26
- 4字母区分度:26*26*26*26=456,,976
- 5字母区分度:26^5=11,881,376
- 6字母区分度:26^6=308,915,776
- 字符字段必须建前缀索引
- `pinyin` varchar(100) default null comment '小区拼音', key `idx_pinyin`(`pinyin`(8))) engine=innodb
- 不在索引列进行数学运算或函数运算
- 无法使用索引
- 导致全表扫描
- 举例
- BAD:select * from table where to_days(current_date)-to_days(date_col)<=10
- GOOD:select * from table where date_col>=date_sub('2011-10-22',interval 10 day)
自增列或全局ID做INNODB主键
- 对主键建立聚簇索引
- 而建索引存储主键值
- 主键不应更新修改
- 案子增顺序插入值
- 忌用字符串做主键
- 聚簇索引分裂
- 推荐用独立于业务的AUTO_INCREMENT列或全局ID生成器做代理主键
- 若不指定主键,InnoDB会用唯一且非空值索引代替
尽量不用外键
- 线上OLTP系统(线下系统另论)
- 外键可节省开发量
- 有额外开销
- 逐行操作
- 可’到达‘其他表,意味着锁
- 高并发时容易死锁
- 由程序保证约束
索引类军规小结
- 谨慎合理添加索引
- 字符字段必须建前缀索引
- 不在索引列做运算
- 自增列或全局ID做INNODB主键
- 尽量不用外键
四,SQL类军规
- 大SQL VS多个简单SQL
- 传统设计思想
- BUT MySQL NOT
- 一条SQL之恩能够在一个CPU运算
- 5000+QPS的高并发中,1秒大SQL意味着?
- 可能一条大SL就把整个数据库堵死
- 拒绝大SQL,拆解成多条简单SQL
- 简单SQL缓存命中率更高
- 减少锁表时间,特别是MyISAM
- 用上多CPU
保持事务(连接)短小
- 保持事务/DB连接短小精悍
- 事务/连接使用原则:即开即用,用完即关
- 与事务无关操作放到事务外面,减少锁资源的占用
- 不破坏一致性前提下,使用多个短事务代替长事务
- 举例
- 发帖时的图片上传等待
- 大量的sleep连接
尽可能避免使用SP/TRIG/FUNC
- 线上OLTP系统(线下库另论)
- 尽可能少用存储过程
- 尽可能少用触发器
- 减用使用MySQL函数对结果进行处理
- 由客户端程序负责
尽量不使用SELECT *
- 用select *时
- 更多消耗CPU、内存、IO、网络带宽
- 先向数据库请求所有列,然后丢掉不需要列?
- 尽量不使用select*,只取需要数据列
- 更安全的设计:减少表变化带来的影响
- 为使用covering index提供可能性
- select/join减少硬盘临时表生成,特别是有TEXT/BLOB时
- 举例
- select * from tag where id=999184
- select keyword from tag where id=999184
改写OR为IN()
- 同一字段,将or改为in()
- or效率:O(n)
- in效率:O(log n)
- 当N很大时,or会慢很多
- 注意控制IN的个数,建议n小于200
- 举例
- select * from opp where phone ='123456' or hple ='1235516'
- select * from opp where phone in('123456' ,'1235516')
改写or为union
- 不同字段,将or改为union
- 减少对不同字段进行"or"查询
- merge index往往很弱智
- 如果有足够信心:set global optimizer_switch='index_merge=off'
- 举例
- select * frmo opp where phone='010-88886666' or cellphone='13800138000'
- select * from opp where phone='010-88886666' union select * from opp where cellphone='13800138000'
避免负向查询和%前缀模糊查询
- 避免负向查询
- not, !=, <>, !<, !>, not exists, not in, not like等
- 米面%前缀模糊查询
- B+ tree
- 使用不了索引
- 导致全表扫描
- 举例
- MySQL> select * from post where title like '北京%';
- 298 rows in set(0.01sec)
- MySQL> select * from post where title like '%北京%';
- 572 rows in set(3.27sec)
count(*)的几个例子
- 几个有趣的例子:
- count(col) VS count(*)
- count(*) VS count(1)
- count(1) VS count(0) VS count(100)
- 结论
- count(*) = count(1)
- count(0) = count(1)
- count(1) = count(100)
- count(*) != count(col)
- WHY?
减少count(*)
- MyISAM VS InnoDB
- 不带where count()
- 带where count()
- count(*)的资源开销大,尽量不用少用
- 计数统计
- 实时统计:用memcache,双向更新,凌晨跑基准
- 非实时统计:尽量用单独统计表,定期重算
LIMIT高效分页
- 传统分页
- select * from table limit 10000,10;
- LIMIT原理:
- limit 10000,10
- 偏移量越大则越慢
- 推荐分页:
- select * from table where id>=23423 limit 11; #10+1(每页10条)
- select * from table where id>=23434 limit 11;
LIMIT的高效分页
- 分页方式二:
- select * from table where id >=(select id from table limit 10000,1)limit 10;
- 分页方式三:
- select * from table inner join (select id from table limit 10000,1) using(id);
- 分页方式四:
- 程序取ID:select id from table limit 10000,10;
- select * from table where id in(123,456,...)
- 可能需按场景分析并重组索引
- 示例
- MySQL> select sql_no_cache * from post limit 10,10;
- 10 row in set(0.01sec)
- MySQL> select sql_no_cache * from post limit 20000,10;
- 10 row in set(0.13sec)
- MySQL> select sql_no_cache * from post limit 80000,10;
- 10 rows in set(0.58sec)
- MySQL> select sql_no_cache id from post limit 80000,10;
- 10 rows in set(0.02sec)
- MySQL> select sql_no_cache * from post where id>=323423 limit 10;
- 10 rows in set(0.01sec)
- MySQL> select * from post where id >=(select sql_no_cache id from post limit 80000,1) limit 10;
- 10 rows in set(0.02sec)
用UNION ALL而非UNION
- 若无需对结果进行去重,则用UNION ALL
- UNION有去重开销
- 举例
- MySQL> select * from detail20091128 UNION ALL
- select * from detail20110427 union all
- select * from detail20110426 union all
- select * from detail20110425 union all
- select * from detail20110424 union all
- select * from detail20110423;
分解连接保证高并发
- 高并发DB不建议进行两个表以上的JOIN
- 适当分解连接保证高并发
- 可换成大量早期数据
- 使用了多个MyISAM表
- 对大表的小ID IN()
- 连接引用同一个表多次
- 举例
- MySQL> select * from tag join tag_post n tag_post.tag_id=tag.id join post on tag_post.post_id=post.id where tag.tag='二手玩具'
- ->
- MySQL> select * from tab where tag='二手玩具';
- MySQL> select * from tag_post where tag_id=1321;
- MySQL> select * from post where post.id in(123,456,314,141);
GROUP BY 去除排序
- GROUP BY实现
- 分组
- 自动排序
- 无需排序:order by null
- 特定排序:group by desc/asc
- 举例
- MySQL> select phone, count(*) from post group by phone limit 1;
- 1 row in set(2.19sec)
- MySQL> select phone,count(*) from post group by phone order by null limit 1;
- 1 row in set(2.02sec)
同数据类型的列植比较
- 原则:数字对数字,字符对字符
- 数值列于字符类型比较
- 同时转换为双精度
- 进行比对
- 字符列与数值类型比较
- 字符列整列转数值
- 不会使用索引查询
同数据类型的列植比较
- 举例:字符列与数值类型比较
- 字段: `remark` varchar(50) not null comment '备注,默认为空';
- MySQL> select `id`,`gift_code` from gift where `deal_id` = 640 and remark=115127;
- 1 row in set(0.14sec)
- MySQL> select `id`,`gift_code` from pool_gift where `deal_id`=640 and remark='115127';
- 1 row in set(0.005sec)
Load data 导数据
- 批量数据快导入:
- 成批装载比单行装载更快,不需要每次刷新缓存
- 无索引时装载比索引装载更快
- insert values, values, values减少索引刷新
- load data比insert快约20倍
- 尽量不用insert...select
- 延迟
- 同步出错
打散大批量更新
- 大批量更新凌晨操作,避开高峰
- 凌晨不限制
- 白天上线默认为100条/秒(特殊再议)
- 举例:
- update post set tag=1 where id in (1,2,3);
- sleep 0.01;
- update post set tag=1 where id in (4,5,6);
- sleep 0.01;
- ...
know every SQL
- show profile
- MySQLsla
- MySQLdumpslow
- explain
- show slow log
- show processlist
- show query_response_time(percona)
- SQL语句尽可能简单
- 保持事务(连接)短小
- 尽可能避免使用SP/TRIG/FUNC
- 尽量不用select *
- 改写or语句
- 避免负向查询和%前缀模糊查询
- 减少count(*)
- limit的高效分页
- 用union all 而非union
- 分解连接保证高并发
- group by去除排序
- 统数据类型的列植比较
- load data导数据
- 打散大批量更新
- know every SQL
- 构建数据库的生态环境
- 开发无线上库操作权限
- 原则:线上连线上,线下连线下
- 实时数据用real库
- 模拟环境用sim库
- 测试用qa库
- 开发用dev库
- 案例
禁止未经DBA确认的子查询
- MySQL子查询
- 大部分情况优化较差
- 特别where汇总使用in id的子查询
- 一般可用join改写
- 举例:
- MySQL> select * from table 1 where id in(select id from table2);MySQL> insert into table1 (select * from table2); //可能导致复制异常
永远不在程序端显式加锁
- 永远不在程序端对数据库显式加锁
- 外部锁对数据库不可控
- 高并发时是灾难
- 极难调试和排查
- 并发扣款等一致性问题
- 采用事务
- 相对值修改
- commit前二次校验冲突
统一字符集为UTF8
- 字符集
- MySQL4.1以前只有latin1
- 为多语言支持增加多字符集
- 也带来N多问题
- 保持简单
- 统一字符集:UTF8
- 校对规则:utf8_general_ci
- 乱码:set names utf8
统一命名规范
- 库表等名称统一用小写
- linux VS windows
- MySQL库表大小写敏感
- 字段名大小写不敏感
- 索引命名默认为"idx_字段名"
- 库名用缩写,尽量在2~7个字母
- datasharing==>ds
- 注意避免用保留字命名
- ...
- 隔离线上线下
- 禁止未经DBA确认的子查询上线
- 永远不在程序端显式加锁
- 统一字符集为UTF8
- 统一命名规范
转载自 http://blog.csdn.net/heximing1991/article/details/46827679
mysql 军规 (转载)的更多相关文章
- MySQL 军规
MySQL 基础篇 三范式 MySQL 军规 MySQL 配置 MySQL 用户管理和权限设置 MySQL 常用函数介绍 MySQL 字段类型介绍 MySQL 多列排序 MySQL 行转列 列转行 M ...
- 转载&修改:赶集mysql军规
个人认为以下军规主要为了适应海量数据场景,对于业务复杂性系统并一定完全按照此军规 一,核心军规 不在数据库做计算,cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量,单表记录控制在千万级 控制列数量,字段数 ...
- 让Entity Framework支持MySql数据库(转载)
转载地址:http://www.cnblogs.com/wintersun/archive/2010/12/12/1903861.html Entity Framework 4.0 也可以支持大名鼎鼎 ...
- ORM规约变更经典案例---mysql军规
先介绍一下<MySQL数据库开发的三十六条军规>,这里只介绍核心的,具体内容大家可以自行百度,这是从底层开发人员到管理者必须知道规范.出自58赶集. 写在前面的话: 总是在灾难发生后,才想 ...
- Mysql 存储过程-转载
存储过程简介 SQL语句需要先编译然后执行,而存储过程(Stored Procedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名字并给定参数(如果该存储 ...
- 赶集mysql军规
总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性.总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过. 一,核心军规 不在数据库做计算,cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量,单表记录控制在千万级 控制列数量,字段数控制在2 ...
- mysql军规
总是在灾难发生后,才想起容灾的重要性.总是在吃过亏后,才记得曾经有人提醒过. 一,核心军规 不在数据库做计算,cpu计算务必移至业务层 控制单表数据量,单表记录控制在千万级 控制列数量,字段数控制在2 ...
- MySQL军规升级版(转)
一.基础规范 表存储引擎必须使用InnoDB 表字符集默认使用utf8,必要时候使用utf8mb4 解读:(1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节(2)utf8mb4是utf8的超集,有存储4字 ...
- Centos搭建Python+Nginx+Tornado+Mysql环境[转载]
Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,并在一个BSD-like 协议下发行.由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发,供俄国大型的入 ...
随机推荐
- Spark算子--foreach和foreachPartition
转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/6776fe93f754daf60d00d2cb509422a1.html foreach和foreachPar ...
- jsp页面固定页面为绝对路径
1 <!-- 固定到绝对路径 --> 2 <base href="<%=request.getContextPath()%>/"/>
- 使用bat将优盘中的dig加到系统环境变量
第一次使用bat批处理,记录下,方便查阅. @echo off::当前盘符set curPath=%cd%set digPath ="%curPath%tool\dig"set P ...
- API接口安全性设计
http://www.jianshu.com/p/c6518a8f4040 接口的安全性主要围绕Token.Timestamp和Sign三个机制展开设计,保证接口的数据不会被篡改和重复调用,下面具体来 ...
- wamp apache无法启动的解决方法
作者 grunmin 2014.03.12 14:44* 字数 535 阅读 22167评论 9喜欢 5 如题,近日在安装wamp的时候出现了apache无法启动的情况.wamp图标一直显示橙色.网上 ...
- electron 学习笔记
一.快速搭建一个electron 项目结构 # 克隆示例项目的仓库 $ git clone https://github.com/electron/electron-quick-start # 进入这 ...
- LNMP状态管理命令
https://lnmp.org/faq/lnmp-status-manager.html LNMP状态管理命令: LNMP 1.2+状态管理: lnmp {start|stop|reload|res ...
- Centos6.9安装Node.js+npm爬坑
Node.js选择 1.下载 wget https://nodejs.org/dist/v8.4.0/node-v8.4.0-linux-x86.tar.gz 2.解压 tar zxvf node-v ...
- mysql查询语句处理
两表做链接查询, 查理处理顺序各个阶段: 1) From: 对From子句中的坐标<left_table>和右表<right_table>执行笛卡尔积,产生虚拟表T1: 2 ...
- 顺序一致性内存模型与JMM的“顺序一致性”
顺序一致性内存模型是一个被计算机科学家理想化了的理论参考模型,它为程序员提供了极强的内存可见性保证.顺序一致性内存模型有两大特性.1)一个线程中的所有操作必须按照程序的顺序来执行.2)(不管程序是否同 ...