一 OS系统优化

1 内核优化

1)IO调度优化

调整Linux默认的IO调度算法.

IO调度器的总体目标是希望让磁头能够总是往一个方向移动,移动到底了再往反方向走,这恰恰就是现实生活中的电梯模型,所以IO调度器也被叫做电梯 (elevator)，而相应的算法也就被叫做电梯算法.而Linux中IO调度的电梯算法有好几种,一个叫做as(Anticipatory),一个叫做 cfq(Complete Fairness Queueing),一个叫做deadline,还有一个叫做noop(No Operation).

IO对数据库的影响较大，linux默认的IO调度算法为cfq,需要修改为deadline,如果是SSD或者PCIe-SSD设备,需要修改为noop,可以使用下面两种修改方式。

1.查看默认的IO算法

dmesg | grep -i scheduler

2.在线动态修改,重启失效。

echo "deadline" > /sys/block/vda/queue/scheduler

3.修改/etc/grub.conf,永久生效。

修改/etc/grub.conf配置文件,在kernel那行增加一个配置,例如:

elevator=deadline

IO调度算法详解

NOOP

NOOP算法的全写为No Operation。该算法实现了最最简单的FIFO队列，所有IO请求大致按照先来后到的顺序进行操作。之所以说“大致”，原因是NOOP在FIFO的基础上还做了相邻IO请求的合并，并不是完完全全按照先进先出的规则满足IO请求。

假设有如下的io请求序列：

100，500，101，10，56，1000

NOOP将会按照如下顺序满足：

100(101)，500，10，56，1000

CFQ

CFQ算法的全写为Completely Fair Queuing。该算法的特点是按照IO请求的地址进行排序，而不是按照先来后到的顺序来进行响应。

假设有如下的io请求序列：

100，500，101，10，56，1000

CFQ将会按照如下顺序满足：

100，101，500，1000，10，56

在传统的SAS盘上，磁盘寻道花去了绝大多数的IO响应时间。CFQ的出发点是对IO地址进行排序，以尽量少的磁盘旋转次数来满足尽可能多的IO请求。在CFQ算法下，SAS盘的吞吐量大大提高了。但是相比于NOOP的缺点是，先来的IO请求并不一定能被满足，可能会出现饿死的情况。

DEADLINE

DEADLINE在CFQ的基础上，解决了IO请求饿死的极端情况。除了CFQ本身具有的IO排序队列之外，DEADLINE额外分别为读IO和写IO提供了FIFO队列。读FIFO队列的最大等待时间为500ms，写FIFO队列的最大等待时间为5s。FIFO队列内的IO请求优先级要比CFQ队列中的高，，而读FIFO队列的优先级又比写FIFO队列的优先级高。

优先级可以表示如下：

FIFO(Read) > FIFO(Write) > CFQ

ANTICIPATORY

CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求，比如顺序读，并没有做优化。为了满足随机IO和顺序IO混合的场景，Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY的在DEADLINE的基础上，为每个读IO都设置了6ms的等待时间窗口。如果在这6ms内OS收到了相邻位置的读IO请求，就可以立即满足。

总结

noop：一般用于ssd，因为SSD速度本身已经够快不需要再进行调度。deadline：一般用于数据库cfq:为所有进程分配等量的带宽,适合于桌面多任务及多媒体应用，默认IO调度器

2） vm.swappiness=0

vm.swappiness是操作系统控制物理内存交换出去的策略。它允许的值是一个百分比的值，最小为0，最大运行100，该值默认为60。vm.swappiness设置为0表示尽量少swap，100表示尽量将inactive的内存页交换出去。

具体的说：当内存基本用满的时候，系统会根据这个参数来判断是把内存中很少用到的inactive内存交换出去，还是释放数据的cache。cache中缓存着从磁盘读出来的数据，根据程序的局部性原理，这些数据有可能在接下来又要被读 取;inactive内存顾名思义，就是那些被应用程序映射着，但是长时间不用的内存。

我们可以利用vmstat看到inactive的内存的数量：

vmstat -an 1#通过/proc/meminfo 你可以看到更详细的信息：cat /proc/meminfo | grep -i inact

Linux中，内存可能处于三种状态：

free，active和inactive。Linux Kernel在内部维护了很多LRU列表用来管理内存，比如LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON, LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE, LRU_UNEVICTABLE。其中LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON用来管理匿名页，LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE用来管理page caches页缓存。系统内核会根据内存页的访问情况，不定时的将活跃active内存被移到inactive列表中，这些inactive的内存可以被交换到swap中去。

一般来说，MySQL，特别是InnoDB管理内存缓存，它占用的内存比较多，不经常访问的内存也会不少，这些内存如果被Linux错误的交换出去了，将浪费很多CPU和IO资源。 InnoDB自己管理缓存，cache的文件数据来说占用了内存，对InnoDB几乎没有任何好处。所以，我们在MySQL的服务器上最好设置vm.swappiness=0。

设置vm.swappiness：

echo vm.swappiness = 0  >> /etc/sysctl.conf#使其保存生效sysctl -p

2 文件系统优化

文件描述符

内核利用文件描述符来访问文件。文件描述符是非负整数。打开现存文件或新建文件时，内核会返回一个文件描述符。读写文件也需要使用文件描述符来指定待读写的文件，高并发场景需要把文件描述符调大

临时调整：

ulimit -SHn 65536

永久调整

vim /etc/security/limits.conf*  soft nofile 65536*  hard nofile 65536*

优化文件系统挂载参数

文件系统挂载参数是在/etc/fstab文件中修改,重启时候生效，noatime不记录访问时间,nodiratime不记录目录的访问时间。

对于ext3, ext4和 reiserfs文件系统可以在mount时指定barrier=0;对于xfs可以指定nobarrier选项。

很多文件系统会在数据提交时强制底层设备刷新cache，避免数据丢失，称之为write barriers。

但是，其实我们数据库服务器底层存储设备要么采用RAID卡，RAID卡本身的电池可以掉电保护;要么采用Flash卡，它也有自我保 护机制，保证数据不会丢失。所以我们可以安全的使用nobarrier挂载文件系统。

如果业务量很大的话，使用xfs文件系统，在CentOS6.4之后的系统xfs性能比ext4好；

3 关闭NUMA

numa

非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access)它和对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) 是对应的。简单的队别如下：

SMP访问内存的都是代价都是一样的;但是在NUMA架构下，本地内存的访问和非本地内存的访问代价是不一样的。

你可以指定内存在本地分配，在某几个CPU节点分配或者轮询分配。除非是设置为--interleave=nodes轮询分配方式，即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外。其他的方式就算其他NUMA节点上还有内存剩余，Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程，而是采用SWAP的方式来获得内存。有经验的系统管理员或者DBA都知道SWAP导致的数据库性能 下降有多么坑爹,所以最简单的方法，还是关闭掉这个特性。

关闭特性的方法，分别有：

1.可以从BIOS，操作系统，启动进程时临时关闭这个特性。由于各种BIOS类型的区别，如何关闭NUMA千差万别，我们这里就不具体展示怎么设置了。

2.在操作系统中关闭，可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加numa=off，如下所示：

kernel /vmlinuz-2.6.32-220.el6.x86_64 ... numa=off

3.启动MySQL的时候，关闭NUMA特性：

numactl --interleave=all mysqld 或者numactl –cpunodebind=node –localalloc mysqld

另外可以设置 vm.zone_reclaim_mode=0尽量回收内存。

MySQL5.7提供了MUMA的支持，--innodb-numa-interleave参数，如果没有该参数，则可以

二、mysql优化

1）配置参数优化

query_cache_size

query cache是一个众所周知的瓶颈，甚至在并发并不多时也如此。 最好是一开始就停用，设置query_cache_size = 0，并利用其他方法加速查询：优化索引、增加拷贝分散负载或者启用额外的缓存（比如memcache或redis）。

如果已经启用了query cache并且还没有发现任何问题，query cache可能有用。如果想停用它，那就得小心了。

max_connections

max_connection值被设高了(例如1000或更高)之后一个主要缺陷是当服务器运行1000个或更高的活动事务时会变的没有响应。在应用程序里使用连接池或者在MySQL里使用进程池有助于解决这一问题。

back_log

要求 mysql 能有的连接数量。当主要mysql线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间检查连接并且启动一个新线程。back_log指明在mysql暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，需要增加它，换句话说，该值对到来的tcp/ip连接的侦听队列的大小。

Innodb配置

innodb_buffer_pool_size

缓冲池缓存数据和索引：这个值越大越好，这能保证你在大多数的读取操作时使用的是内存而不是硬盘。典型的值是5-6GB(8GB内存)，20-25GB(32GB内存)，100-120GB(128GB内存)。

innodb_flush_log_at_trx_commit

默认值为1，表示InnoDB完全支持ACID特性。当关注点是数据安全的时候这个值是最合适的，比如在一个主节点上。但是对于磁盘（读写）速度较慢的系统，它会带来很巨大的开销，因为每次将改变flush到redo日志都需要额外的fsyncs。如果值为0速度就更快了，但在系统崩溃时可能丢失一些数据, 所以一遍只适用于备份节点。

innodb_log_file_size

这是redo日志的大小。redo日志被用于确保写操作快速而可靠并且在崩溃时恢复。一直到MySQL 5.1，它都难于调整，因为一方面你想让它更大来提高性能，另一方面你想让它更小来使得崩溃后更快恢复。幸运的是从MySQL 5.5之后，崩溃恢复的性能的到了很大提升，这样你就可以同时拥有较高的写入性能和崩溃恢复性能了。一直到MySQL 5.5，redo日志的总尺寸被限定在4GB(默认可以有2个log文件)。这在MySQL 5.6里被提高。

innodb_log_buffer_size

这项配置决定了为尚未执行的事务分配的缓存。但是如果事务中包含有二进制大对象或者大文本字段的话，看Innodb_log_waits状态变量，如果它不是0，增加innodb_log_buffer_size。

innodb_file_per_table

这项设置告知InnoDB是否需要将所有表的数据和索引存放在共享表空间里（innodb_file_per_table = OFF）或者为每张表的数据单独放在一个.ibd文件（innodb_file_per_table = ON）。

每张表一个文件允许你在drop、truncate或者rebuild表时回收磁盘空间。这对于一些高级特性也是有必要的，比如数据压缩。但是它不会带来任何性能收益。MySQL 5.6中，这个属性默认值是ON。

innodb_flush_method

这项配置决定了数据和日志写入硬盘的方式。一般来说，如果你有硬件RAID控制器，并且其独立缓存采用write-back机制，并有着电池断电保护，那么应该设置配置为O_DIRECT；否则，大多数情况下应将其设为fdatasync（默认值）。sysbench是一个可以帮助你决定这个选项的好工具。

其他设置

log_bin

如果你想让数据库服务器充当主节点的备份节点，那么开启二进制日志是必须的。如果这么做了之后，还别忘了设置server_id为一个唯一的值。就算只有一个服务器，如果你想做基于时间点的数据恢复，这（开启二进制日志）也是很有用的：从你最近的备份中恢复（全量备份），并应用二进制日志中的修改（增量备份）。二进制日志一旦创建就将永久保存。所以如果你不想让磁盘空间耗尽，你可以用 PURGE BINARY LOGS 来清除旧文件，或者设置 expire_logs_days 来指定过多少天日志将被自动清除。

记录二进制日志不是没有开销的，所以如果你在一个非主节点的复制节点上不需要它的话，那么建议关闭这个选项。

skip_name_resolve

当客户端连接数据库服务器时，服务器会进行主机名解析，并且当DNS很慢时，建立连接也会很慢。因此建议在启动服务器时关闭skip_name_resolve选项而不进行DNS查找。唯一的局限是之后GRANT语句中只能使用IP地址了，因此在添加这项设置到一个已有系统中必须格外小心。

max_allowed_packet

接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出

table_open_cache

MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)；当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上。

character-set

如果是单一语言使用简单的character set例如latin1。尽量少用Utf-8，utf-8占用空间较多

2）存储引擎优化

MyISAM

MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。

MyISAM特性：

不支持事务，宕机会破坏表使用较小的内存和磁盘空间基于表的锁，并发更新数据会出现严重性能问题MySQL只缓存Index，数据由OS缓存

使用场景：

日志系统只读或者绝大部分是读操作的应用全表扫描批量导入数据没有事务的低并发读/写

MyISAM优化要点:

1.声明列为NOT NULL，可以减少磁盘存储。

2.使用optimize table做碎片整理，回收空闲空间。注意仅仅在非常大的数据变化后运行。

3.删除/更新/插入大量数据的时候禁止使用index。使用ALTER TABLE t DISABLE KEYS。

4.设置myisam_max_[extra]_sort_file_size足够大，可以显著提高repair table的速度。

InnoDB

InnoDB给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。

InnoDB提供行级锁，并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。

没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行锁，适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY约束。

在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。

InnoDB是为在处理巨大数据量时获得最大性能而设计的。它的CPU使用效率非常高。

InnoDB存储引擎已经完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。 InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘分区）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB 表可以是任何大小，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。

InnoDB特性：

支持事务，ACID，外键。Row level locks。支持不同的隔离级别。和MyISAM相比需要较多的内存和磁盘空间。没有键压缩。数据和索引都缓存在内存hash表中。

使用场景：

需要事务的应用。高并发的应用。自动恢复。较快速的基于主键的操作。

InnoDB优化要点：

1.尽量使用short，integer的主键。

2.Load/Insert数据时按主键顺序。如果数据没有按主键排序，先排序然后再进行数据库操作。

3.在Load数据是为设置SET UNIQUE_CHECKS=0，SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0，可以避免外键和唯一性约束检查的开销。

4.使用prefix keys。因为InnoDB没有key压缩功能

三、MySQL性能优化最佳实践

原文

1. 为查询缓存优化你的查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：

//  查询缓存不开启$r  =  mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()");//  开启查询缓存$today  =  date("Y-m-d");$r  =  mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'");

上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。

所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。

所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。

2. EXPLAIN SELECT 查询

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。

挑一个你的SELECT语句(推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的)，把关键字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin来做这个事。然后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，我们忘记加上了group_id索引，并且有表联接：

当我们为 group_id 字段加上索引后：

我们可以看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。

3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1

当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。

在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会比前面的更有效率。(请注意，第一条中是Select *，第二条是Select 1)

//  没有效率的：$r  =  mysql_query("SELECT * FROM user WHERE country = 'China'");if  (mysql_num_rows($r)  >  0)  {    //  ...}//  有效率的：$r  =  mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE country = 'China' LIMIT 1");if  (mysql_num_rows($r)  >  0)  {    //  ...}

4. 为搜索字段建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。

从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。

另外，你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是没有意义的。你可能需要使用MySQL全文索引 或是自己做一个索引(比如说：搜索关键词或是Tag什么的)

5. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

//  在state中查找company$r  =  mysql_query("SELECT company_name FROM users    LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state)    WHERE users.id = $user_id");//  两个  state  字段应该是被建过索引的，而且应该是相当的类型，相同的字符集。

6. 千万不要 ORDER BY RAND()

想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法，但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。

如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL会不得不去执行RAND()函数(很耗CPU时间)，而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(因为要排序)

下面的示例是随机挑一条记录

//  千万不要这样做：$r  =  mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1");//  这要会更好：$r  =  mysql_query("SELECT count(*) FROM user");$d  =  mysql_fetch_row($r);$rand  =  mt_rand(0,$d[0]  -  1);$r  =  mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");

7. 避免 SELECT *

从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。

//  不推荐$r  =  mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1");$d  =  mysql_fetch_assoc($r);echo  "Welcome {$d['username']}";//  推荐$r  =  mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1");$d  =  mysql_fetch_assoc($r);echo  "Welcome {$d['username']}";

8. 永远为每张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段，你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……

在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。

9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。

如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

MySQL也有一个“建议”（见第十条）告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时，这个建议会告诉你把其改成 ENUM 类型。使用 PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议。

10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

例如，如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成 ENUM 的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。

一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人。

11. 尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。这看起来好像有点争议，请往下看。

首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT，那就是0和NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是一样的!)

不要以为 NULL 不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

12. 无缓冲的查询

正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。

mysql_unbuffered_query()发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。

然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek()将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

13. 把IP地址存成 UNSIGNED INT

很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。

我们必需要使用UNSIGNED INT，因为 IP地址会使用整个32位的无符号整形。

而你的查询，你可以使用 INET_ATON() 来把一个字符串IP转成一个整形，并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中，也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()。

$r  =  "UPDATE users SET ip = INET_ATON('{$_SERVER['REMOTE_ADDR']}') WHERE user_id = $user_id";

14. 固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

使用“垂直分割”技术(见下一条)，你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。

15. 垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(以前，在银行做过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖)

示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。

另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。

16. 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。

Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。

如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。

所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例：

while  (1)  {    //每次只做1000条    mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000");    if  (mysql_affected_rows()  ==  0)  {        //  没得可删了，退出！        break;    }    //  每次都要休息一会儿    usleep(50000);}

17. 越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。

如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表，配置表)，那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009年11月06日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。

以上转于

18、选择一个正确的存储引擎

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

19、小心“永久链接”

“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了，它会永远处在连接的状态，就算是数据库操作已经结束了。而且，自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程，并重用相同的 MySQL 链接。

PHP手册：mysql_pconnect()

在理论上来说，这听起来非常的不错。但是从个人经验（也是大多数人的）上来说，这个功能制造出来的麻烦事更多。因为，你只有有限的链接数，内存问题，文件句柄数，等等。

而且，Apache 运行在极端并行的环境中，会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前，你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构。

参考

20、当查询较慢的时候，可用Join来改写一下该查询来进行优化

mysql> select sql_no_cache * from guang_deal_outs \where deal_id in \(select id from guang_deals where id = 100017151) ;----Empty set (18.87 sec)mysql> select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a\ inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id \ where b.id = 100017151;----Empty set (0.01 sec)

原因

mysql> desc select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ;+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+-------+----------+-------------+| id | select_type        | table           | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows     | Extra       |+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------    +---------+-------+----------+-------------+|  1 | PRIMARY            | guang_deal_outs | ALL   | NULL          | NULL    |     NULL    | NULL  | 18633779 | Using where ||  2 | DEPENDENT SUBQUERY | guang_deals     | const | PRIMARY       | PRIMARY |     4       | const |        1 | Using index |+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------    +---------+-------+----------+-------------+2 rows in set (0.04 sec)mysql> desc select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151;+----+-------------+-------+-------+----------------------    +----------------------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type | table | type  | possible_keys        | key                      | key_len | ref   | rows | Extra       |+----+-------------+-------+-------+----------------------    +----------------------+---------+-------+------+-------------+|  1 | SIMPLE      | b     | const | PRIMARY              | PRIMARY                  | 4       | const |    1 | Using index ||  1 | SIMPLE      | a     | ref   | idx_guang_dlout_dlid |     idx_guang_dlout_dlid | 4       | const |    1 |             |+----+-------------+-------+-------+----------------------    +----------------------+---------+-------+------+-------------+   2 rows in set (0.05 sec)

其实在 guang_deal_outs 在deal_id 上也是有索引的。

其实我想把子查询设置为

select * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151);

变成下面的样子

select * from guang_deal_outs where deal_id in (100017151);

但不幸的是，实际情况正好相反。MySQL试图让它和外面的表产生联系来“帮助”优化查询，它认为下面的exists形式更有效率

select * from guang_deal_outs \where exists (select * from guang_deals \where id = 100017151 and id = guang_deal_outs.deal_id);

这种in子查询的形式，在外部表（比如上面的guang_deals）数据量比较大的时候效率是很差的（如果对于较小的表，不会造成显著地影响）。

参考：