MySQL還支持選擇在該類型關(guān)鍵字后面的括號(hào)內(nèi)指定整數(shù)值的顯示寬度(例如，INT(4))。int(M) 在 integer 數(shù)據(jù)類型中，M 表示最大顯示寬度，該可選顯示寬度規(guī)定用于顯示寬度小于指定的列寬度的值時(shí)從左側(cè)填滿寬度。

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顯示寬度并不限制可以在列內(nèi)保存的值的范圍，也不限制超過(guò)列的指定寬度的值的顯示。

 

在 int(M) 中，M 的值跟 int(M) 所占多少存儲(chǔ)空間并無(wú)任何關(guān)系。和數(shù)字位數(shù)也無(wú)關(guān)系， int(3)、int(4)、

 

int(8) 在磁盤(pán)上都是占用 4 btyes 的存儲(chǔ)空間。

 

當(dāng)結(jié)合可選擴(kuò)展屬性ZEROFILL使用時(shí)， 默認(rèn)補(bǔ)充的空格用零代替。例如，對(duì)于聲明為INT(5) ZEROFILL的列，

 

值4檢索為00004。

 

 bigint 用于某些特殊的情況，當(dāng)整數(shù)值超過(guò) int 數(shù)據(jù)類型支持的范圍時(shí)，就可以采用 bigint。
 

使用同類型進(jìn)行比較

盡量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描

少用JOIN

不用SELECT *

可通過(guò)開(kāi)啟慢查詢?nèi)罩緛?lái)找出較慢的SQL

不用外鍵

值分布很稀少的字段不適合建索引

索引并不是越多越好，要根據(jù)查詢有針對(duì)性的創(chuàng)建，考慮在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根據(jù)EXPLAIN來(lái)查看是否用了索引還是全表掃描

選擇合適引擎：

MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默認(rèn)引擎，它的特點(diǎn)是：

不支持行鎖，讀取時(shí)對(duì)需要讀到的所有表加鎖，寫(xiě)入時(shí)則對(duì)表加排它鎖

不支持事務(wù)

不支持外鍵

不支持崩潰后的安全恢復(fù)

在表有讀取查詢的同時(shí)，支持往表中插入新紀(jì)錄

支持BLOB和TEXT的前500個(gè)字符索引，支持全文索引

支持延遲更新索引，極大提升寫(xiě)入性能

對(duì)于不會(huì)進(jìn)行修改的表，支持壓縮表，極大減少磁盤(pán)空間占用

InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5后成為默認(rèn)索引，它的特點(diǎn)是：

支持行鎖，采用MVCC來(lái)支持高并發(fā)

支持事務(wù)

支持外鍵

支持崩潰后的安全恢復(fù)

不支持全文索引

總體來(lái)講，MyISAM適合SELECT密集型的表，而InnoDB適合INSERT和UPDATE密集型的表

 

系統(tǒng)調(diào)優(yōu)參數(shù)

可以使用下面幾個(gè)工具來(lái)做基準(zhǔn)測(cè)試：

sysbench：一個(gè)模塊化，跨平臺(tái)以及多線程的性能測(cè)試工具

iibench-mysql：基于 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引進(jìn)行插入性能測(cè)試工具

tpcc-mysql：Percona開(kāi)發(fā)的TPC-C測(cè)試工具

具體的調(diào)優(yōu)參數(shù)內(nèi)容較多，具體可參考官方文檔，這里介紹一些比較重要的參數(shù)：

back_log：back_log值指出在MySQL暫時(shí)停止回答新請(qǐng)求之前的短時(shí)間內(nèi)多少個(gè)請(qǐng)求可以被存在堆棧中。也就是說(shuō)，如果MySql的連接數(shù)據(jù)達(dá)到max_connections時(shí)，新來(lái)的請(qǐng)求將會(huì)被存在堆棧中，以等待某一連接釋放資源，該堆棧的數(shù)量即back_log，如果等待連接的數(shù)量超過(guò)back_log，將不被授予連接資源。可以從默認(rèn)的50升至500

wait_timeout：數(shù)據(jù)庫(kù)連接閑置時(shí)間，閑置連接會(huì)占用內(nèi)存資源。可以從默認(rèn)的8小時(shí)減到半小時(shí)

max_user_connection: 最大連接數(shù)，默認(rèn)為0無(wú)上限，最好設(shè)一個(gè)合理上限

thread_concurrency：并發(fā)線程數(shù)，設(shè)為CPU核數(shù)的兩倍

skip_name_resolve：禁止對(duì)外部連接進(jìn)行DNS解析，消除DNS解析時(shí)間，但需要所有遠(yuǎn)程主機(jī)用IP訪問(wèn)

key_buffer_size：索引塊的緩存大小，增加會(huì)提升索引處理速度，對(duì)MyISAM表性能影響最大。對(duì)于內(nèi)存4G左右，可設(shè)為256M或384M，通過(guò)查詢show status like 'key_read%'，保證key_reads / key_read_requests在0.1%以下最好

innodb_buffer_pool_size：緩存數(shù)據(jù)塊和索引塊，對(duì)InnoDB表性能影響最大。通過(guò)查詢show status like 'Innodb_buffer_pool_read%'，保證 (Innodb_buffer_pool_read_requests – Innodb_buffer_pool_reads) / Innodb_buffer_pool_read_requests越高越好

innodb_additional_mem_pool_size：InnoDB存儲(chǔ)引擎用來(lái)存放數(shù)據(jù)字典信息以及一些內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的內(nèi)存空間大小，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象非常多的時(shí)候，適當(dāng)調(diào)整該參數(shù)的大小以確保所有數(shù)據(jù)都能存放在內(nèi)存中提高訪問(wèn)效率，當(dāng)過(guò)小的時(shí)候，MySQL會(huì)記錄Warning信息到數(shù)據(jù)庫(kù)的錯(cuò)誤日志中，這時(shí)就需要該調(diào)整這個(gè)參數(shù)大小

innodb_log_buffer_size：InnoDB存儲(chǔ)引擎的事務(wù)日志所使用的緩沖區(qū)，一般來(lái)說(shuō)不建議超過(guò)32MB

query_cache_size：緩存MySQL中的ResultSet，也就是一條SQL語(yǔ)句執(zhí)行的結(jié)果集，所以僅僅只能針對(duì)select語(yǔ)句。當(dāng)某個(gè)表的數(shù)據(jù)有任何任何變化，都會(huì)導(dǎo)致所有引用了該表的select語(yǔ)句在Query Cache中的緩存數(shù)據(jù)失效。所以，當(dāng)我們的數(shù)據(jù)變化非常頻繁的情況下，使用Query Cache可能會(huì)得不償失。根據(jù)命中率(Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)*100))進(jìn)行調(diào)整，一般不建議太大，256MB可能已經(jīng)差不多了，大型的配置型靜態(tài)數(shù)據(jù)可適當(dāng)調(diào)大.
可以通過(guò)命令show status like 'Qcache_%'查看目前系統(tǒng)Query catch使用大小

read_buffer_size：MySql讀入緩沖區(qū)大小。對(duì)表進(jìn)行順序掃描的請(qǐng)求將分配一個(gè)讀入緩沖區(qū)，MySql會(huì)為它分配一段內(nèi)存緩沖區(qū)。如果對(duì)表的順序掃描請(qǐng)求非常頻繁，可以通過(guò)增加該變量值以及內(nèi)存緩沖區(qū)大小提高其性能

sort_buffer_size：MySql執(zhí)行排序使用的緩沖大小。如果想要增加ORDER BY的速度，首先看是否可以讓MySQL使用索引而不是額外的排序階段。如果不能，可以嘗試增加sort_buffer_size變量的大小

read_rnd_buffer_size：MySql的隨機(jī)讀緩沖區(qū)大小。當(dāng)按任意順序讀取行時(shí)(例如，按照排序順序)，將分配一個(gè)隨機(jī)讀緩存區(qū)。進(jìn)行排序查詢時(shí)，MySql會(huì)首先掃描一遍該緩沖，以避免磁盤(pán)搜索，提高查詢速度，如果需要排序大量數(shù)據(jù)，可適當(dāng)調(diào)高該值。但MySql會(huì)為每個(gè)客戶連接發(fā)放該緩沖空間，所以應(yīng)盡量適當(dāng)設(shè)置該值，以避免內(nèi)存開(kāi)銷過(guò)大。

record_buffer：每個(gè)進(jìn)行一個(gè)順序掃描的線程為其掃描的每張表分配這個(gè)大小的一個(gè)緩沖區(qū)。如果你做很多順序掃描，可能想要增加該值

thread_cache_size：保存當(dāng)前沒(méi)有與連接關(guān)聯(lián)但是準(zhǔn)備為后面新的連接服務(wù)的線程，可以快速響應(yīng)連接的線程請(qǐng)求而無(wú)需創(chuàng)建新的

table_cache：類似于thread_cache_size，但用來(lái)緩存表文件，對(duì)InnoDB效果不大，主要用于MyISAM

升級(jí)硬件

Scale up，這個(gè)不多說(shuō)了，根據(jù)MySQL是CPU密集型還是I/O密集型，通過(guò)提升CPU和內(nèi)存、使用SSD，都能顯著提升MySQL性能

讀寫(xiě)分離

也是目前常用的優(yōu)化，從庫(kù)讀主庫(kù)寫(xiě)，一般不要采用雙主或多主引入很多復(fù)雜性，盡量采用文中的其他方案來(lái)提高性能。同時(shí)目前很多拆分的解決方案同時(shí)也兼顧考慮了讀寫(xiě)分離

緩存

緩存可以發(fā)生在這些層次：

MySQL內(nèi)部：在系統(tǒng)調(diào)優(yōu)參數(shù)介紹了相關(guān)設(shè)置

數(shù)據(jù)訪問(wèn)層：比如MyBatis針對(duì)SQL語(yǔ)句做緩存，而Hibernate可以精確到單個(gè)記錄，這里緩存的對(duì)象主要是持久化對(duì)象Persistence object

應(yīng)用服務(wù)層：這里可以通過(guò)編程手段對(duì)緩存做到更精準(zhǔn)的控制和更多的實(shí)現(xiàn)策略，這里緩存的對(duì)象是數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象Data Transfer object

Web層：針對(duì)web頁(yè)面做緩存

瀏覽器客戶端：用戶端的緩存

可以根據(jù)實(shí)際情況在一個(gè)層次或多個(gè)層次結(jié)合加入緩存。這里重點(diǎn)介紹下服務(wù)層的緩存實(shí)現(xiàn)，目前主要有兩種方式：

直寫(xiě)式（Write Through）：在數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)后，同時(shí)更新緩存，維持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)與緩存的一致性。這也是當(dāng)前大多數(shù)應(yīng)用緩存框架如Spring Cache的工作方式。這種實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)單，同步好，但效率一般。

回寫(xiě)式（Write Back）：當(dāng)有數(shù)據(jù)要寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，只會(huì)更新緩存，然后異步批量的將緩存數(shù)據(jù)同步到數(shù)據(jù)庫(kù)上。這種實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，需要較多的應(yīng)用邏輯，同時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫(kù)與緩存的不同步，但效率非常高。

表分區(qū)

MySQL在5.1版引入的分區(qū)是一種簡(jiǎn)單的水平拆分，用戶需要在建表的時(shí)候加上分區(qū)參數(shù)，對(duì)應(yīng)用是透明的無(wú)需修改代碼

對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，分區(qū)表是一個(gè)獨(dú)立的邏輯表，但是底層由多個(gè)物理子表組成，實(shí)現(xiàn)分區(qū)的代碼實(shí)際上是通過(guò)對(duì)一組底層表的對(duì)象封裝，但對(duì)SQL層來(lái)說(shuō)是一個(gè)完全封裝底層的黑盒子。MySQL實(shí)現(xiàn)分區(qū)的方式也意味著索引也是按照分區(qū)的子表定義，沒(méi)有全局索引



用戶的SQL語(yǔ)句是需要針對(duì)分區(qū)表做優(yōu)化，SQL條件中要帶上分區(qū)條件的列，從而使查詢定位到少量的分區(qū)上，否則就會(huì)掃描全部分區(qū)，可以通過(guò)EXPLAIN PARTITIONS來(lái)查看某條SQL語(yǔ)句會(huì)落在那些分區(qū)上，從而進(jìn)行SQL優(yōu)化

分區(qū)的好處是：

可以讓單表存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)

 

垂直拆分

垂直分庫(kù)是根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)表的相關(guān)性進(jìn)行拆分，比如：一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面既存在用戶數(shù)據(jù)，又存在訂單數(shù)據(jù)，那么垂直拆分可以把用戶數(shù)據(jù)放到用戶庫(kù)、把訂單數(shù)據(jù)放到訂單庫(kù)。垂直分表是對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行垂直拆分的一種方式，常見(jiàn)的是把一個(gè)多字段的大表按常用字段和非常用字段進(jìn)行拆分，每個(gè)表里面的數(shù)據(jù)記錄數(shù)一般情況下是相同的，只是字段不一樣，使用主鍵關(guān)聯(lián)

垂直拆分的優(yōu)點(diǎn)是：

可以使得行數(shù)據(jù)變小，一個(gè)數(shù)據(jù)塊(Block)就能存放更多的數(shù)據(jù)，在查詢時(shí)就會(huì)減少I(mǎi)/O次數(shù)(每次查詢時(shí)讀取的Block 就少)

可以達(dá)到最大化利用Cache的目的，具體在垂直拆分的時(shí)候可以將不常變的字段放一起，將經(jīng)常改變的放一起

數(shù)據(jù)維護(hù)簡(jiǎn)單

缺點(diǎn)是：

主鍵出現(xiàn)冗余，需要管理冗余列

會(huì)引起表連接JOIN操作（增加CPU開(kāi)銷）可以通過(guò)在業(yè)務(wù)服務(wù)器上進(jìn)行join來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力

依然存在單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題（需要水平拆分）

事務(wù)處理復(fù)雜

水平拆分

概述

水平拆分是通過(guò)某種策略將數(shù)據(jù)分片來(lái)存儲(chǔ)，分庫(kù)內(nèi)分表和分庫(kù)兩部分，每片數(shù)據(jù)會(huì)分散到不同的MySQL表或庫(kù)，達(dá)到分布式的效果，能夠支持非常大的數(shù)據(jù)量。前面的表分區(qū)本質(zhì)上也是一種特殊的庫(kù)內(nèi)分表

庫(kù)內(nèi)分表，僅僅是單純的解決了單一表數(shù)據(jù)過(guò)大的問(wèn)題，由于沒(méi)有把表的數(shù)據(jù)分布到不同的機(jī)器上，因此對(duì)于減輕MySQL服務(wù)器的壓力來(lái)說(shuō)，并沒(méi)有太大的作用，大家還是競(jìng)爭(zhēng)同一個(gè)物理機(jī)上的IO、CPU、網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)就要通過(guò)分庫(kù)來(lái)解決



實(shí)際情況中往往會(huì)是垂直拆分和水平拆分的結(jié)合，即將Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，這樣一共四張表

水平拆分的優(yōu)點(diǎn)是:

不存在單庫(kù)大數(shù)據(jù)和高并發(fā)的性能瓶頸

應(yīng)用端改造較少

提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和負(fù)載能力

缺點(diǎn)是：

分片事務(wù)一致性難以解決

跨節(jié)點(diǎn)Join性能差，邏輯復(fù)雜

數(shù)據(jù)多次擴(kuò)展難度跟維護(hù)量極大

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