这篇文章将为大家详细讲解有关MySQL大数据查询性能优化的示例，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。MySQL性能优化包括表的优化与列类型选择，表的优化可以细分为什么？ 1、定长与变长分离；2、常用字段与不常用字段要分离； 3、在1对多，需要关联统计的字段上添加冗余字段。一、表的优化与列类型选择表的优化：1、定长与变长分离如 id int,占4个字节，char(4)占4个字符长度，也是定长，time即每一单元值占的字节是固定的。核心且常用字段，宜建成定长，放在一张表。而varchar,text,blob这种变长字段，适合单放一张表，用主键与核心表关联起来。 2、常用字段与不常用字段要分离需要结合网站具体的业开发云主机域名务来分析，分析字段的查询场景，查询频率低的字段，单拆出来。3、在1对多，需要关联统计的字段上添加冗余字段。看如下的效果：每个版块里，有N条帖子，在首页显示了版块信息和版块下的帖子数。这是如何做的如果board表只有前2列，则需要取出版块后，再查post表，select count(*) from post group by board_id，得出每个版块的帖子数。二、列类型选择 1、字段类型优先级整型>datetime>enumchar>varchar>blob,text整型：定长，没有国家/地区之分，没有字符集的差异。比如：tinyint 1,2,3,4,5 char(1) a,b,c,d,e从空间上，都占1个字节，但是 order by 排序，前者快。原因，或者需要考虑字符集与校对集（就是排序规则）；time定长，运算快，节省空间。考虑时区，写sql时不方便 where > `2018-08-08`;enum,能起到约束的目的，内部用整型来存储，但与cahr联查时，内部要经历串与值的转化；char定长，考虑字符集和（排序）校对集；varchar不定长，要考虑字符集的转换与排序时的校对集，速度慢；text/blob 无法使用内存临时表（排序等操作只能在磁盘上进行）附：关于date/time的选择，大师的明确意见，直接选 int unsgined not null,存储时间戳。例如：性别：以utf8为例char(1) ,3个字长字节enum(‘男’,’女’)； 内部转成数字来存，多一个转换过程tinyint()， 定长1个字节 2、够用就行，不要慷慨（如 smallint varchar(N)）原因：大的字节浪费内存，影响速度。以年龄为例 tinyint unsigned not null，可以存储255岁，足够。用int浪费了3个字节；以varchar(10),varchar(300)存储的内容相同，但在表联查时varchar(300)要花更多内存。3、尽量避免用NULL()原因：NULL不利于索引，要用特殊的字符来标注。在磁盘上占据的空间其实更大（MySQL5.5已对null做的改进，但查询仍是不便）三、索引优化策略1、索引类型1.1 B-tree索引名叫btree索引，大的方面看，都用的平衡树，但具体的实现上，各引擎稍有不同，比如，严格的说，NDB引擎，使用的是T-tree.但抽象一下 B-tree系统，可理解为“排好序的快速查询结构”。 1.2 hash索引在memory表里默认是hash索引，hash的理论查询时间复杂度为O(1)。疑问：既然hash的查找如此高效，为什么不都用hash索引？回答：1、hash函数计算后的结果，是随机的，如果是在磁盘上放置数据，以主键为id为例，那么随着id的增长，id对应的行，在磁盘上随机放置。2、无法对范围查询进行优化。3、无法利用前缀索引，比如在btree中，field列的值“helloworld”,并加索引查询 x=helloworld自然可以利用索引，x=hello也可以利用索引（左前缀索引）。4、排序也无法优化。5、必须回行，就是说通过索引拿到数据位置，必须回到表中取数据。2、btree索引的常见误区2.1 在where条件常用的列上加索引，例如：where cat_id = 3 and price>100;查询第三个栏目，100元以上的商品。误区：cat_id 上和price上都加上索引。错：只能用上cat_id 或 price索引，因为是独立的索引，同时只能用一个。2.2 在多列上建立索引后（联合索引），查询哪个列，索引都会将发挥作用误区：多列索引上，索引发挥作用，需要满足左前缀要求。以 index(a,b,c) 为例，（注意和顺序有关）四、索引实验例如：select * from t4 where c1=3 and c2 = 4 and c4>5 and c3=2;用到了哪些索引：explain select * from t4 where c1=3 and c2 = 4 and c4>5 and c3=2 G如下：注：（key_len : 4 ）五、聚簇索引与非聚簇索引Myisam与innodb引擎，索引文件的异同Myisam：由news.myd和new.myi两个文件，索引文件和数据文件是分开的，叫非聚簇索引。主索引和次索引都指向物理行（磁盘的位置）innodb：索引和数据是聚在一起的，所以是聚簇索引。innodb的主索引文件上直接存放该行数据，次索引指向对主键索引的引用。注意：innodb来说：1、主键索引 即存放索引值，又在叶子中存储行的数据。2、如果没有主键（primary key），则会unique key做主键。3、如果没有unique，则系统生成一个内部的rowid做主键。4、像innodb中，主键的索引结构中，即存储了主键值又存储了行数据，这种结构称为聚簇索引。聚簇索引优势：根据主键查询条目比较少时，不用回行（数据就在主键节点下）劣势：如果碰到不规则数据插入时，造成频繁的页分裂关于“MySQL大数据查询性能优化的示例”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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