MySQL性能优化全面指南

MySQL性能优化全面指南 一、数据库性能优化的意义 业务发展初期，数据库量级不高时性能问题不明显。但当数据库达到一定规模后，性能问题会直接影响用户体验，严重时会导致订单和金额损失。因此需要持续关注数据库性能优化。 二、性能优化常见措施 | 类型 | 措施 | 说明 | |------|------|------| | 物理级别 | 提升硬件性能 | 提高CPU配置、增加内存容量、采用固态硬盘等 | | 应用级别 | 连接池参数优化 | 配置合适的超时时长、连接池容量等参数 | | 单表级别 | 合理运用索引 | 根据业务需要适当添加和使用索引 | | 库表级别 | 分库分表 | 按照用户ID、订单ID、日期等维度分区 | | 监控级别 | 加强运维 | 订阅慢SQL日志，利用druid等工具监控 | 三、MySQL底层架构 MySQL查询请求执行过程重点关注两部分： Server层：负责查询优化，制定执行计划 存储引擎层：提供底层基础API 四、MySQL索引构建过程 1. 索引构建原理 InnoDB存储引擎索引构建过程： 数据按页(16K)存储，每页包含页头、页目录和用户数据区域 用户数据区域按主键递增形成单向链表 页目录指向不同分组，利用二分查找快速定位数据 数据量增加时页分裂，页间形成双向链表 最终形成B+树索引结构 2. 索引类型 聚簇索引 ：叶子节点存储全量数据，数据即索引 非聚簇索引 ：按照业务字段创建的索引，需要回表查询 3. B+Tree特性 MySQL在B+Tree基础上改进形成双向链表，优势： 处理范围查询(>、 <、between and)更高效 叶子节点间双向链接便于范围扫描 五、MySQL索引使用规范 只为用于搜索、排序或分组的列创建索引 列不重复值占比大时才建立索引 索引列类型尽量小 可为索引列前缀创建索引减少存储空间 尽量使用覆盖索引避免回表 让主键自增减少页分裂 删除冗余和重复索引 六、执行计划关键字段 possible_keys ：可能用到的索引 key ：实际使用的索引 rows ：预估需要读取的记录条数 七、线上案例解析 案例1：字符串与数字类型转换问题 现象 ：business_ id字段(字符串类型)索引时好时坏，性能不稳定 原因 ：MySQL只能将字符串转数字，不能将数字转字符串。传入数字类型时无法使用索引 解决方案 ：统一传入参数类型 案例2：条件缺失导致全表扫描 现象 ：数据库流量激增，CPU达到100% 原因 ：test判断未进入，patientId和doctor_ pin条件未设置，导致全表扫描 解决方案 ：确保关键查询条件始终有效 案例3：索引选择不当引发CPU飙升 现象 ：CPU从8%瞬间达到99.92% 原因 ：新增rx_ create_ time索引后，优化器在不同数据量下选择了不同索引： 数据量少时：使用rx_ status索引 数据量多时：使用rx_ create_ time索引导致大量回表 解决方案 ：评估索引使用场景，避免优化器误判 八、性能优化推荐书籍 《MySQL是怎样运行的：从根儿上理解MySQL》 《高性能MySQL》 九、性能优化感悟 数据库性能优化是复杂课题，需要： 深入理解MySQL底层原理 结合实际业务场景 通过监控及时发现潜在问题 从他人经验中学习避免重复犯错 通过持续优化和监控，可以显著提升数据库性能，保障业务稳定运行。