MySQL性能優化包括表的優化與列類型選擇，表的優化可以細分為什么？ 1、定長與變長分離；2、常用字段與不常用字段要分離； 3、在1對多，需要關聯統計的字段上添加冗余字段。

一、表的優化與列類型選擇

表的優化：

1、定長與變長分離

如 id int,占4個字節，char(4)占4個字符長度，也是定長，time即每一單元值占的字節是固定的。

核心且常用字段，宜建成定長，放在一張表。

而varchar,text,blob這種變長字段，適合單放一張表，用主鍵與核心表關聯起來。

2、常用字段與不常用字段要分離

需要結合網站具體的業務來分析，分析字段的查詢場景，查詢頻率低的字段，單拆出來。

3、在1對多，需要關聯統計的字段上添加冗余字段。

看如下的效果：

每個版塊里，有N條帖子，在首頁顯示了版塊信息和版塊下的帖子數。

這是如何做的

如果board表只有前2列，則需要取出版塊后，

再查post表，select count(*) from post group by board_id，得出每個版塊的帖子數。

二、列類型選擇

1、字段類型優先級

整型>date

time>enum

char>varchar>blob,text

整型：定長，沒有國家/地區之分，沒有字符集的差異。比如：

tinyint 1,2,3,4,5 <--> char(1) a,b,c,d,e

從空間上，都占1個字節，但是 order by 排序，前者快。原因，或者需要考慮字符集與校對集（就是排序規則）；

time定長，運算快，節省空間。考慮時區，寫sql時不方便 where > `2018-08-08`;

enum,能起到約束的目的，內部用整型來存儲，但與cahr聯查時，內部要經歷串與值的轉化；

char定長，考慮字符集和（排序）校對集；

varchar不定長，要考慮字符集的轉換與排序時的校對集，速度慢；

text/blob 無法使用內存臨時表（排序等操作只能在磁盤上進行）

附：關于date/time的選擇，大師的明確意見，直接選 int unsgined not null,存儲時間戳。

例如：

性別：以utf8為例

char(1) ,3個字長字節

enum('男','女')； 內部轉成數字來存，多一個轉換過程

tinyint()， 定長1個字節

2、夠用就行，不要慷慨（如 smallint varchar(N)）

原因：大的字節浪費內存，影響速度。

以年齡為例 tinyint unsigned not null，可以存儲255歲，足夠。用int浪費了3個字節；

以varchar(10),varchar(300)存儲的內容相同，但在表聯查時varchar(300)要花更多內存。

3、盡量避免用NULL()

原因：NULL不利于索引，要用特殊的字符來標注。

在磁盤上占據的空間其實更大（MySQL5.5已對null做的改進，但查詢仍是不便）

三、索引優化策略

1、索引類型

1.1 B-tree索引

名叫btree索引，大的方面看，都用的平衡樹，但具體的實現上，各引擎稍有不同，比如，嚴格的說，NDB引擎，使用的是T-tree.

但抽象一下 B-tree系統，可理解為“排好序的快速查詢結構”。

1.2 hash索引

在memory表里默認是hash索引，hash的理論查詢時間復雜度為O(1)。

疑問：既然hash的查找如此高效，為什么不都用hash索引？

回答：

1、hash函數計算后的結果，是隨機的，如果是在磁盤上放置數據，以主鍵為id為例，那么隨著id的增長，id對應的行，在磁盤上隨機放置。

2、無法對范圍查詢進行優化。

3、無法利用前綴索引，比如在btree中，field列的值“helloworld”,并加索引查詢 x=helloworld自然可以利用索引，x=hello也可以利用索引（左前綴索引）。

4、排序也無法優化。

5、必須回行，就是說通過索引拿到數據位置，必須回到表中取數據。

2、btree索引的常見誤區

2.1 在where條件常用的列上加索引，例如：

where cat_id = 3 and price>100;查詢第三個欄目，100元以上的商品。

誤區：cat_id 上和price上都加上索引。

錯：只能用上cat_id 或 price索引，因為是獨立的索引，同時只能用一個。

2.2 在多列上建立索引后（聯合索引），查詢哪個列，索引都會將發揮作用

誤區：多列索引上，索引發揮作用，需要滿足左前綴要求。

以 index(a,b,c) 為例，（注意和順序有關）

四、索引實驗

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、聚簇索引與非聚簇索引

Myisam與innodb引擎，索引文件的異同

Myisam：由news.myd和new.myi兩個文件，索引文件和數據文件是分開的，叫非聚簇索引。主索引和次索引都指向物理行（磁盤的位置）

innodb：索引和數據是聚在一起的，所以是聚簇索引。innodb的主索引文件上直接存放該行數據，次索引指向對主鍵索引的引用。

注意：innodb來說：

1、主鍵索引 即存放索引值，又在葉子中存儲行的數據。

2、如果沒有主鍵（primary key），則會unique key做主鍵。

3、如果沒有unique，則系統生成一個內部的rowid做主鍵。

4、像innodb中，主鍵的索引結構中，即存儲了主鍵值又存儲了行數據，這種結構稱為聚簇索引。

聚簇索引

優勢：根據主鍵查詢條目比較少時，不用回行（數據就在主鍵節點下）

劣勢：如果碰到不規則數據插入時，造成頻繁的頁分裂

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