有关mysql优化的一些东东整理

1.查询帮助 ? contents
2.使用合成的散列值,分离BLOB或者TEXT
3.货币使用定点数(decimal或者numberic)
4.sql_mode?
5.order by rand() limit 1000;
6.优化show status like 'Com' Com_select Com_insert等查看插入多还是查询多
7.Handler_read_key 的值将很高，这个值代表了一个行被索引值读的次数，很低的值表明增加索引得到的性能改善不高，因为索引并不经常使用.Handler_read_rnd_next 的值高则意味着查询运行低效，并且应该建立索引补救。这个值的含义是在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明表索引不正确或写入的查询没有利用索引.
8.定期分析表 ANALYZE TABLE CHECK TABLE CHECKSUM TABLE
9.优化表 OPTIMIZE TABLE
10.导入大数据:Myisam ALTER TABLE tblname DISABLE KEYS loading the data ALTER TABLE tblname ENABLE KEYS;
Innodb SET UNIQUE_CHECKS=0 SET AUTOCOMMIT=0
11.优化insert:LOAD DATA INFILE replace ignore
12.优化group by ORDER BY NULL
13.show status like 'Table%'; show status like 'innodb_row_lock%';
14.CREATE TABLE innodb_monitor(a INT) ENGINE=INNODB;
15.影响mysql/' target='_blank'>mysql 性能的重要参数:
key_buffer_size : 说明：键缓存(变量key_buffer_size) 被所有线程共享；服务器使用的其它缓存则根据需要分配。此参数只适用于myisam 存储引擎。
table_cache:数据库中打开表的缓存数量。table_cache 与max_connections 有关。例如，对于200 个并行运行的连接，应该让表的缓至少有200 * N，这里N 是可以执行的查询的一个联接中表的最大数量。还需要为临时表和文件保留一些额外的文件描述符。
innodb_buffer_pool_size:缓存InnoDB 数据和索引的内存缓冲区的大小。你把这个值设得越高，访问表中数据需要得磁盘I/O 越少。

innodb_flush_log_at_trx_commit:0|1|2
innodb_additional_mem_pool_size:1M
innodb_table_locks:0|1
innodb_lock_wait_timeout:
innodb_support_xa:通过该参数设置是否支持分布式事务，默认值是ON 或者1，表示支持分布式事务。如果确认应用中不需要使用分布式事务，则可以关闭这个参数，减少磁盘刷新的次数并获得更好的InnoDB 性能。
innodb_doublewrite:
innodb_log_buffer_size:
innodb_log_file_size:

1.数据库的设计
尽量把数据库设计的更小的占磁盘空间.
1).尽可能使用更小的整数类型.(mediumint就比int更合适).
2).尽可能的定义字段为not null,除非这个字段需要null.（这个规则只适合字段为KEY的情形）
3).如果没有用到变长字段的话比如varchar,那就采用固定大小的纪录格式比如char.（CHAR 总是比VARCHR快）
4).表的主索引应该尽可能的短.这样的话每条纪录都有名字标志且更高效.
5).只创建确实需要的索引。索引有利于检索记录，但是不利于快速保存记录。如果总是要在表的组合字段上做搜索，那么就在这些字段上创建索引。索引的第一部分必须是最常使用的字段.如果总是需要用到很多字段，首先就应该多复制这些字段，使索引更好的压缩。
（这条只适合MYISAM引擎的表，对于INNODB则在保存记录的时候关系不大，因为INNODB是以事务为基础的，如果想快速保存记录的话，特别是大批量的导入记录的时候）
6).所有数据都得在保存到数据库前进行处理。
7).所有字段都得有默认值。
8).在某些情况下,把一个频繁扫描的表分成两个速度会快好多。在对动态格式表扫描以取得相关记录时，它可能使用更小的静态格式表的情况下更是如此。
(具体的表现为：MYISAM表的MERGE类型，以及MYISAM和INNODB通用的分区，详情见手册)
9).不会用到外键约束的地方尽量不要使用外键。

2.系统的用途
1).及时的关闭对MySQL的连接。
2).explain 复杂的SQL语句。（这样能确定你的SELECT 语句怎么优化最佳）
3).如果两个关联表要做比较话，做比较的字段必须类型和长度都一致.（在数据庞大的时候建立INDEX）
4).LIMIT语句尽量要跟order by或者 distinct.这样可以避免做一次full table scan.
5).如果想要清空表的所有纪录,建议用truncate table tablename而不是delete from tablename.
不过有一个问题，truncate 不会在事务处理中回滚。因为她要调用create table 语句。
（Truncate Table 语句先删除表然后再重建，这个是属于文件级别的，所以自然快N多）
实测例子：
song2为INNODB表。
复制代码 代码如下:
mysql> select count(1) from song2;
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 500000 |
+----------+
1 row in set (0.91 sec)
mysql> delete from song2;
Query OK, 500000 rows affected (15.70 sec)
mysql> truncate table song2;
Query OK, 502238 rows affected (0.17 sec)

6).能使用STORE PROCEDURE 或者 USER FUNCTION的时候.（ROUTINE总是减少了服务器端的开销）
7).在一条insert语句中采用多重纪录插入格式.而且使用load data infile来导入大量数据，这比单纯的indert快好多.（在MYSQL中具体表现为：INSERT INTO TABLEQ VALUES (),(),...();）
（还有就是在MYISAM表中插入大量记录的时候先禁用到KEYS后面再建立KEYS,具体表现语句：
ALTER TABLE TABLE1 DISABLE KEYS;ALTER TABLE TABLE1 ENABLE KEYS;
而对于INNNODB 表在插入前先 set autocommit=0;完了后：set autocommit=1;这样效率比较高。）
8).经常OPTIMIZE TABLE 来整理碎片.
9).还有就是date 类型的数据如果频繁要做比较的话尽量保存在unsigned int 类型比较快。

3.系统的瓶颈
1).磁盘搜索.
并行搜索,把数据分开存放到多个磁盘中，这样能加快搜索时间。
2).磁盘读写(IO)
可以从多个媒介中并行的读取数据。
3).CPU周期
数据存放在主内存中.这样就得增加CPU的个数来处理这些数据。
4).内存带宽
当CPU要将更多的数据存放到CPU的缓存中来的话,内存的带宽就成了瓶颈。