MySQL基础与优化：索引策略与性能提升

"MySQL基础知识与常见问题" MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统，其基础知识和常见问题对于数据库管理员和开发人员来说至关重要。以下是一些关键点的详细解释： 1. 数据类型选择： - `decimal` 可以存储比 `bigint` 更大的整数，适合需要精确计算的场景。 - `float` 和 `double` 用于近似计算，适用于精度要求不高的数值。 - 对于频繁变更的短字符串，使用 `char` 类型比 `varchar` 更高效，因为 `char` 预先分配固定长度。 - `text` 和 `blob` 类型在查询时可能导致临时表的使用，影响性能，应谨慎使用。 2. 表的处理策略： - 对于小表，全表扫描可能更有效率。 - 中大型表（500万行以内）应考虑使用索引来优化查询。 - 大型项目可能需要进行分库分表操作，例如使用中间件如 MyCat 进行水平分割。 - 分区虽然可以提高扩展性，但维护成本高，通常不建议轻易使用。 - 分表查询有多种方法，不一定要依赖中间件。 3. 索引管理： - 使用 `ALTER TABLE` 添加索引，如 `ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)`。 - MySQL优化器会遵循一定规则，尽可能减少数据量。 - 使用 `EXPLAIN` 分析SQL语句，优化 `SELECT_TYPE`。 - 索引并非越多越好，需根据业务需求创建。 - 索引可将随机I/O转换为顺序I/O，提升查询速度，但会降低写入速度，故适合读多写少的场景。 - 索引失效的情况包括范围查询和结果集超过50%的情况。 4. 索引类型： - `FORCE INDEX` 强制使用指定的索引。 - 普通索引无唯一性要求。 - 唯一索引不允许重复值，可以有NULL。 - 主键索引是特殊的唯一索引，不允许有NULL。 - 组合索引由多个列组成，最左匹配原则有失效条件。 5. 索引创建原则： - 索引应创建在 `WHERE` 和连接子句中的列。 - 索引列基数大，效果更明显。 - 字符串索引可以指定前缀长度以节省空间。 - 考虑创建复合索引以提高查询效率。 - 避免过多索引，以节省空间和提高读写效率。 - 尽可能选择较短的数据类型。 6. 索引生效问题： - 复合索引遵循最左前缀原则，如 `key(a,b,c)`，`aababc` 有效，`acbc` 不有效。 - `LIKE` 模糊查询如果前有 `%`，索引无法使用；`IS NULL` 可使用索引。 - `OR` 连接的字段都需有索引才能有效利用。 - 字符串列必须加引号才能使用索引。 7. 优化方案： - 分析并优化慢查询，考虑使用覆盖索引。 - 优化查询结构，减少子查询和不必要的联接。 - 适当使用缓存，如 Memcached 或 Redis。 - 调整配置参数，如 `innodb_buffer_pool_size` 以优化内存使用。 - 定期分析和优化表，如 `ANALYZE TABLE` 和 `OPTIMIZE TABLE`。 理解并掌握这些MySQL的基础知识和最佳实践，能够帮助你有效地管理和优化数据库性能，应对各种查询和性能挑战。