PHP數據庫中MySQL優化策略的示例分析

這篇文章主要介紹PHP數據庫中MySQL優化策略的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

具體如下：

幾條MySQL小技巧

1、SQL語句中的關鍵詞最好用大寫來書寫，第一易于區分關鍵詞和操作對象，第二，SQL語句在執行時，MySQL會將其轉換為大寫，手動寫大寫能增加查詢效率(雖然很小)。
2、如果我們們經對數據庫中的數據行進行增刪，那么會出現數據ID過大的情況，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID從N開始計數。
3、對int類型添加 ZEROFILL 屬性可以對數據進行自動補0
4、導入大量數據時最好先刪除索引再插入數據，再加入索引，不然，mysql會花費大量時間在更新索引上。
5、創建數據庫書寫sql語句時 ，我們可以在IDE里創建一個后綴為.sql的文件，IDE會識別sql語法，更易于書寫。更重要的是，如果你的數據庫丟失了，你還可以找到這個文件，在當前目錄下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql來執行整個文件的sql語句（注意-u和-p后緊跟用戶名密碼，無空格）。

數據庫設計方面優化

1、數據庫設計符合第三范式，為了查詢方便可以有一定的數據冗余。

2、選擇數據類型優先級 int > date,time > enum,char>varchar > blob，選擇數據類型時，可以考慮替換，如ip地址可以用ip2long()函數轉換為unsign int型來進行存儲。

3、對于char(n)類型，在數據完整的情況下盡量較小的的n值。

4、在建表時用partition命令對單個表分區可以大大提升查詢效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分區類型，其中以RANGE最為常用，分區方式為：

CREATE TABLE tablename{
}ENGINE innodb/myisam CHARSET utf8 //選擇數據庫引擎和編碼
PARTITION BY RANGE/LIST(column),//按范圍和預定義列表進行分區
PARTITION partname VALUES LESS THAN /IN(n),//命名分區并詳細限定分區的范圍

5、選擇數據庫引擎時要注意innodb 和 myisam的區別。

存儲結構：MyISAM在磁盤上存儲成三個文件。而InnoDB所有的表都保存在同一個數據文件中，一般為2GB
事務支持：MyISAM不提供事務支持。InnoDB提供事務支持事務。
表鎖差異：MyISAM只支持表級鎖。InnoDB支持事務和行級鎖。
全文索引：MyISAM支持 FULLTEXT類型的全文索引(不適用中文，所以要用sphinx全文索引引擎)。InnoDB不支持。
表的具體行數：MyISAM保存有表的總行數，查詢count(*)很快。InnoDB沒有保存表的總行數,需要重新計算。
外鍵：MyISAM不支持。InnoDB支持

索引方面優化

1、innodb是聚簇索引，存儲索引時必須有主鍵，如果沒有指定，引擎會自動生成一個隱藏的主鍵，生成一個主索引，索引內存放的是主鍵的物理地址，數據靠主鍵存放，每次使用索引時要先找到主索引，然后找到主索引下的數據。

優點通過主鍵查找特別快，缺點是次級索引會變慢，因為需要先通過次級索引（次級索引里是主索引的位置。）找到主索引，然后通過主索引找數據。并且如果主鍵無規律，插入新值時需要移動較多數據塊，會影響效率，所以要盡量使用有規律遞增的int型做主鍵。還有因為數據緊跟著主鍵放，所以如果數據中有數據量特別大的列(text/blob)，innodb查詢時會跳過很多數據塊，也會導致慢。

2、myisam的索引各個索引都相同統一指向磁盤上各個行的地址，都是輕量級的指針數據。缺點是各個索引的建立不是通過主鍵，查詢沒有聚簇索引查找主鍵快。但其因為存儲的是地址，所以在插入新值時比較方面移動改變。

3、進行多條件查詢時，對多條件分別建立索引時，執行sql查詢時，MySQL只會選擇一個最貼近的索引來使用，所以如果需要多條件查詢，要建立聯合索引，即使會造成數據冗余。

聯合索引的BTREE建立方法：對第一個條件建立索引，在第一個索引的BTREE區域對第二個條件建立索引，以此類推，所以，在使用索引時，不用第一個條件用第二個條件也不會用到聯合索引。使用索引時要條件要有順序，有序列的使用。

4、索引長度對查詢也有很大影響，我們應該盡量建立短的索引長度，我們可以使用查詢列

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column)) / COUNT(*) FROM tablename  來測試對column列建立索引時選取不同的長度，索引的覆蓋率有多大，我們選擇一下接近飽和的n個長度來建立索引
ALTER TABLE tablename ADD INDEX (column(n));  來對某一列的前n個字符建立索引。若前n個字符相同，我們甚至可以對字符串進行反轉存儲，然后建立索引。

5、對于經常修改導致的索引碎片的維護方式：ALTER TABLE tablename ENGINE oldengine;即再次應用一下表存儲引擎，使其自動維護；也可以用 OPTIMIZE tablename 命令來進行維護。

數據查詢方面優化

數據庫操作盡量少查詢，有查詢時盡量不在數據庫層面上進行數據操作，而是返回到PHP腳本中操作數據，減輕數據庫壓力。

一旦發現有數據庫性能問題，要及時解決，一般用慢查詢日志記錄查詢很"慢"的語句，用EXPLAIN分析查詢和索引使用情況，用PROFILE分析語句執行時的具體資源消耗。

慢查詢日志：

1、在my.ini或my.cnf的[mysqld]下添加

slow_query_log_file=/path //設置日志存儲路徑
long_query_time=n //設置如果語句執行時間達到n秒，就會被記錄下來

2、然后在MySQL里設置SET slow_query_log='ON'來開啟慢查詢。

3、記錄下日志后，我們用/bin/目錄下的mysqldumpslow filename來查看日志，其常用參數如下:

-g pattern 使用正則表達式
-t n返回前n條數據
-s c/t/l/r 以記錄次數/時間/查詢時間/返回記錄數來排序

EXPLAIN語句

使用方法，在要執行的查詢語句前面加EXPLAIN

EXPLAIN SELECT * FROM user;

得到形如下圖的結果：

下面是對每一項的解釋：

id 查詢語句的id，簡單查詢無意義，多重查詢時可以看出執行查詢的順序
select-type 執行的查詢語句的類型，對應多重查詢，有simple/primary/union等。
tabel 查詢語句查詢的數據表
type  獲得數據的類型 常見的類型效率從高到低為 null>const>eq_ref>ref>range>index>all
possible-keys:可能使用到的索引
key 使用到的索引
key_len索引長度
ref 使用哪個列與索引一起從表中選擇。
rows  查找到數據要掃描的大概行數，可看出索引的優劣
extra  常見的有
using filesort 查詢到數據后進行文件排序，較慢，需要優化索引
using where 讀取整行數據后進行判斷過濾，是否符合where條件
using index 索引覆蓋，即在牽引中已經有這存儲了目標數據，直接讀取索引，很快。

PROFILE

用SELECT @@frofiling來查看PROFILE的開啟狀態。
如果未開啟，用SET profiling=1來開啟。
開啟之后，再執行查詢語句，MySQL會自動記錄profile信息。
應用show profiles查看所有的sql信息，結果為 Query_ID Duration Query三列結果，分別是查詢ID，用時和所用的sql語句。
我們可以使用

SHOW PFROFILE [type[,type]][FOR QUREY Query_ID][Limit rwo_count [OFFSET offset]]

type常見有ALL(全部) BLOCK IO(顯示IO相關開銷) CPU(CPU開銷) MEMORY(內存開銷)等

大型存儲方面優化

數據庫主從復制和讀寫分離

1、master將改變記錄到二進制日志中，slave將master的二進制拷貝到它的中繼日志中，重新將數據返回到它自己的數據中，達到復制主服務器數據的目的。

主從復制可以用作：數據庫負載均衡、數據庫備份、讀寫分離等功能。

2、配置主服務器master

修改my.ini/my.conf

[mysqld]
log-bin=mysql-bin //啟用二進制日志
server-id=102 //服務器唯一ID

3、配置從服務器slave

log-bin=mysql-bin //啟用二進制日志
server-id=226 //服務器唯一ID

4、在主服務器上授權從服務器

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'slavename'@'IP' identified by 'root'

5、在從服務器上使用

change master to
master_host="masterip",
master_user="masteruser",
master_password="masterpasswd";

6、然后使用start slave命令開始進行主從復制。

不要忘記在每次修改配置后重啟服務器，然后可以在主從服務器上用show master/slave status查看主/從狀態。

實現數據庫的讀寫分離要依賴MySQL的中間件，如mysql_proxy，atlas等。通過配置這些中間件來對主從服務器進行讀寫分離，使從服務器承擔被讀取的責任，從而減輕主服務器的負擔。

數據庫的sharding

在數據庫中數據表中的數據量非常龐大的時候，無論是索引還是緩存等壓力都很大，對數據庫進行sharding，使之分別以多個數據庫服務器或多個表存儲，以減輕查詢壓力。

方式有垂直切分、水平切分和聯合切分。

垂直切分：在數據表非常多的時候，把數據庫中關系緊密(如同一模塊，經常連接查詢)的表切分出來分別放到不同的主從server上。

水平切分：在表不多，而表里的數據量非常大的時候，為了加快查詢，可以用哈希等算法，將一個數據表分為幾個，分別放到不同的服務器上，加快查詢。水平切分和數據表分區的區別在于其存儲介質上的不同。

聯合切分：更多的情況是數據表和表中的數據量都非常大，則要進行聯合切分，即同時進行垂直和水平分表，將數據庫切分為一個分布式的矩陣來存儲。

這些數據庫的優化方式，每一種拿出來都可以寫作一篇文章，可謂是博大精深，了解并記憶了這些方式，可以在有需要的時候進行有目的的選擇優化，達到數據庫效率的高效。

接下來我們會進一步總結一下常用的PHP數據庫類擴展memcache、redis和mongodb的基本使用場景和使用方式。

以上是“PHP數據庫中MySQL優化策略的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！