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今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈，这点对Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不是只有DBA才需要担心的事情，更需要我们程序员去关注。当我们设计数据表的结构、操作数据表时，都需要注意这些操作对数据库性能的影响。在此，梳理一些方法，加强理解，方便回溯，避免遗忘。
1. 使用查询缓存，为此优化你的查询
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存，这是提高性能的有效方式之一，而且是被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。
SELECT username, sex, birthday FROM user WHERE insert_time >= CURDATE()
但是，当你的SQL语句中使用了CURDATE()、NOW() 和 RAND() 等诸如此类的SQL函数时，都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回值是不定的，易变的。因此，你需要使用一个参数来替代该MySQL函数的返回值。
2. 当你确定结果只有一行数据时，使用 LIMIT 1
当你查询表数据的时候，如果你已经知道查询结果只会有一行，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，而不会继续去fetch游标，往后查少下一条符合记录的数据。
SELECT id, username, sex, birthday FROM user WHERE username = 'admin'
3. 为常用的查询条件字段建立索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段，如果在你的数据表中，有某个字段你经常用来做查询条件，那么可以考虑为其建立索引。
SELECT id, username, sex, birthday FROM user WHERE username LIKE 'a%'
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%’”，这种情况下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。
4. 在JOIN表的时候使用相同数据类型的字段，并为其建立索引
如果你的查询语句中有很多使用到了JOIN，你应该确认两张表中JOIN的字段是否建过索引，这样，MySQL内部会启动为你优化JOIN的 SQL语句的机制。同时这些被用来JOIN的字段应该是相同的数据类型。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。
5. 避免 SELECT *
从数据库里读出越多的数据，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，还会增加网络传输的负载。
6. 为每张数据表设置一个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。
假设你的users表有一个“email”的字段，也不能让它成为主键，因为使用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。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、分区等。
7. 使用ENUM而不是VARCHAR
ENUM类型是非常快和紧凑的，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。
8. 尽可能使用 NOT NULL
除非你有一个很特别的原因去使用NULL值，否则你应该总是让你的字段保持NOT NULL。如果你业务逻辑中，NULL和Empty没有区别，那么你就不要使用NULL。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，在有些情况下，你需要使用NULL值。
9. 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。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。当然，你可以使用“垂直分割”(见下一条)，将你的表分割成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。
10. 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。
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。
11. 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web服务挂掉，还可能会让你的整台服务器宕机。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。
12. 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个字段(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，后面如果要做拓展，则会很困难。
13. 选择正确的存储引擎
在 MySQL中有两个存储引擎MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
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。
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