当我们谈论系统性能优化时，除了代码级别的各种有针对性的优化外，还有一个非常重要的手段来优化数据库的性能。

在互联网系统中，当系统访问越来越多，数据量越来越多时，数据库的压力将越来越大。如果数据库表结构设计不正确，SQL语句写得不好，代码性能可能极高，但系统会被数据库拖下来。

因此，我们程序员有必要了解数据库和数据库访问优化，以便设计一个高性能系统。

作为一名程序员，我们可能不知道生产环境的服务器硬件配置，并且我们无法像DBA那样专业地在数据库上执行各种实际测试和摘要。然而，我们应该很好地理解我们的SQL业务逻辑以及我们访问表和字段的数据。

事实上，我们不想知道数据库的高可用性架构以及如何访问数据。我们只关心我的SQL是否可以尽快返回结果。那么，程序员应该如何优化数据库呢？我们如何快速定位SQL性能问题并找到正确的优化方向？面对这些问题，我总结了程序员的一些基本优化知识（本文基于MySQL数据库）。

系统性能优化的基本方向

为了优化计算机系统的性能，我们需要知道系统运行的位置，并快速定位性能的瓶颈。在大多数情况下，最慢的设备将是瓶颈。众所周知，计算机系统的CPU运行速度比缓存快得多，缓存比内存快得多。因此，在许多情况下，磁盘IO和网络IO是系统的性能瓶颈。

根据数据库操作原理，这些设备在数据库运行期间的主要工作内容如下：

• CPU：事务控制、并发控制、SQL解析、函数或逻辑计算。
• 内存：缓存数据的读写。
• 网络：数据响应和查询结果传输。
• 磁盘：数据读取和写入、日志记录、海量数据排序、表连接。

对于数据库，上述四点可以转化为以下四个优化建议：

• 减少磁盘使用和数据访问（设计适当的表结构并创建高性能索引）
• 减少网络访问（批量请求，返回更少的数据）
• 减少CPU开销（减少聚合函数调用并合理使用排序）

适当的表格结构设计

良好的表结构设计是高数据库性能的基础。表结构设计的核心是选择现场数据类型。选择正确的数据类型至关重要。选择数据类型有一些一般原则：

• 强烈建议为每个表创建一个自动增量主键。自动增量主键可以将随机io提升到顺序io，并可以应用于索引页面，以使索引页面紧凑，并减少页面拆分对性能的影响
• 如果长度符合要求，较小的数据类型会更好，并使用更少的磁盘、内存和cpu缓存。对于数字数据，如果您可以选择无符号类型，则可以选择无符号类型。无符号类型可以存储比有符号类型多一倍的正数。
• 确定字符类型长度。请用char代替varchar。相同的字符长度字符节省了更多的存储空间。
• 如果您可以使用时间戳，则不需要日期时间。时间戳只需要4个字节，日期时间需要8个字节。
• 尽量避免空字段。当MySQL中的字段为NULL时，它仍然占用空间，并使索引和索引统计信息更加复杂。更新NULL字段时，很容易拆分索引页面，这将影响性能。应该使用有意义的值而不是NULL。

创建高性能索引

顾名思义，数据库索引是一种用于优化查询的辅助数据结构。它可以被视为为提高查询速度而创建的另一个冗余数据。该指数相对简单。就MySQL的innodb引擎而言，它使用B+tree数据结构进行存储。然而，尽管索引很简单，但很少有人能在复杂的表格中正确使用索引。

索引将大大增加表记录的DML（更新、插入、删除）成本。优秀的索引可以提高数据库性能数百倍，但不合理的索引可能会降低数百倍的性能。因此，有必要平衡业务需求，以便在表格中创建索引。一般来说，关于在哪些字段上创建索引，有几种经验：

• 一个经常用于查询的字段，该字段过滤的记录约占总记录的10%。
• 建议为主键、表关联的外键和具有标识意义的字段（如用户名、电子邮件等）创建索引。
• 状态标志类似于order_ status，is_ Delete和性别字段不适合创建索引，大文本、大字段和描述字段不适合创建索引。

在以下情况下，即使创建了索引，也不会使用该索引：

• 当索引字段使用<>，not in，is null时，索引将不被使用，例如Index_column <> ?。您可以使用union来聚合搜索结果，而不是<>。

例如select id, product_name from order where amount!=1000

到

(select id, product_name from order where amount>1000) union all (select id, product_name from order where amount<1000)

• 索引不能用于普通算术运算或函数运算后的索引字段，例如function(Index_column)=?，Index_column+1=?
• 具有前导模糊查询的LIKE语法不能使用索引，例如index_column like '%?%'

分页查询

当查询的数据量超过总数的30%时，MySQL将不会使用索引，因此分页查询非常重要。但是，您也应该小心分页查询。例如，select * from table limit 100000 10;MySQL将查询前100010记录并丢弃前100000条记录，因此在分页到比较页面时，查询速度会越来越慢。我们可以通过使用延迟相关性来解决这个问题。

select * from table where id in (select id from table limit 1000000 10)

这种方法巧妙地使用集群索引来减少大量后台查询的执行时间，从而提高执行效率。

合理使用排序

数据库排序通常在内存中进行。对于数据库，排序是一种耗CPU的操作。由于现代CPU的高性能，数万个数据的排序可能对数据库的影响很小。但是，如果您的表中有数十万数据，您需要考虑如何处理排序。对大型数据集进行排序不仅会消耗内存和CPU，而且如果内存不足，也会发生硬盘排序，导致排序性能急剧下降。因此，一般来说，如果不排序，你就无法排序。如果您必须排序，请尝试为排序字段创建一个索引，因为索引本身是有序的。

还有一些简单的建议，例如只返回所需的数据和批处理。本文旨在分析数据库的一些常见优化方法，并提出一些面向程序员的SQL优化建议，希望提高你的SQL优化能力，感谢支持。

原文作者：lance