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title: MySQL高性能优化规范建议
title: MySQL高性能优化规范建议总结
category: 数据库
tag:
- MySQL
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> 作者: 听风,原文地址: < https: / / www . cnblogs . com / huchong / p / 10219318 . html > 。JavaGuide 已获得作者授权。
> 作者: 听风 原文地址: < https: / / www . cnblogs . com / huchong / p / 10219318 . html > 。
>
> JavaGuide 已获得作者授权,并对原文内容进行了完善。
## 数据库命令规范
- 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割
- 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)
- 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过 32 个字符
- 临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀, 备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀
- 临时库表必须以 ` tmp_` 为前缀并以日期为后缀,备份表必须以 ` bak_` 为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀
- 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)
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## 数据库基本设计规范
### 1. 所有表必须使用 Innodb 存储引擎
### 所有表必须使用 InnoDB 存储引擎
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎( MySQL5.5 之前默认使用 Myisam, 5.6 以后默认的为 Innodb )。
没有特殊要求(即 InnoDB 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 InnoDB 存储引擎( MySQL5.5 之前默认使用 Myisam, 5.6 以后默认的为 InnoDB )。
Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
InnoDB 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
### 2. 数据库和表的字符集统一使用 UTF8
### 数据库和表的字符集统一使用 UTF8
兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码,不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效,如果数据库中有存储 emoji 表情的需要,字符集需要采用 utf8mb4 字符集。
参考文章:[MySQL 字符集不一致导致索引失效的一个真实案例 ](https://blog.csdn.net/horses/article/details/107243447 )
参考文章:
### 3. 所有表和字段都需要添加注释
- [MySQL 字符集不一致导致索引失效的一个真实案例 ](https://blog.csdn.net/horses/article/details/107243447 )
- [MySQL 字符集详解 ](https://javaguide.cn/database/character-set.html )
### 所有表和字段都需要添加注释
使用 comment 从句添加表和列的备注,从一开始就进行数据字典的维护
### 4. 尽量控制单表数据量的大小,建议控制在 500 万以内。
### 尽量控制单表数据量的大小,建议控制在 500 万以内
500 万并不是 MySQL 数据库的限制,过大会造成修改表结构,备份,恢复都会有很大的问题。
可以用历史数据归档(应用于日志数据),分库分表(应用于业务数据)等手段来控制数据量大小
### 5. 谨慎使用 MySQL 分区表
### 谨慎使用 MySQL 分区表
分区表在物理上表现为多个文件,在逻辑上表现为一个表;
@ -49,97 +52,90 @@ Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能
建议采用物理分表的方式管理大数据。
### 6.尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度
### 经常一起使用的列放到一个表中
> MySQL 限制每个表最多存储 4096 列,并且每一行数据的大小不能超过 65535 字节 。
避免更多的关联操作 。
减少磁盘 IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的 IO) ;
### 禁止在表中建立预留字段
更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据;
- 预留字段的命名很难做到见名识义。
- 预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型。
- 对预留字段类型的修改,会对表进行锁定。
经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)。
### 禁止在数据库中存储文件(比如图片)这类大的二进制数据
### 7. 禁止在表中建立预留字段
在数据库中存储文件会严重影响数据库性能,消耗过多存储空间。
预留字段的命名很难做到见名识义 。
文件(比如图片)这类大的二进制数据通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息 。
预留字段无法确认存储的数据类型,所以无法选择合适的类型。
### 不要被数据库范式所束缚
对预留字段类型的修改,会对表进行锁定 。
一般来说,设计关系数据库时需要满足第三范式,但为了满足第三范式,我们可能会拆分出多张表。而在进行查询时需要对多张表进行关联查询,有时为了提高查询效率,会降低范式的要求,在表中保存一定的冗余信息,也叫做反范式。但要注意反范式一定要适度 。
### 8. 禁止在数据库中存储图片,文件等大的二进制数据
### 禁止在线上做数据库压力测试
通常文件很大,会短时间内造成数据量快速增长,数据库进行数据库读取时,通常会进行大量的随机 IO 操作, 文件很大时, IO 操作很耗时。
### 禁止从开发环境,测试环境直接连接生产环境数据库
通常存储于文件服务器,数据库只存储文件地址信息
### 9. 禁止在线上做数据库压力测试
### 10. 禁止从开发环境,测试环境直接连接生产环境数据库
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安全隐患极大,要对生产环境抱有敬畏之心!
## 数据库字段设计规范
### 1. 优先选择符合存储需要的最小的数据类型
### 优先选择符合存储需要的最小的数据类型
**原因:**
存储字节越小,占用也就空间越小,性能也越好。
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的 IO 次数也就越多,索引的性能也就越差。
**a.某些字符串可以转换成数字类型存储比如可以将 IP 地址转换成整形数据。**
**方法:**
**a.将字符串转换成数字类型存储,如:将 IP 地址转换成整形数据**
数字是连续的,性能更好,占用空间也更小。
MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址
- inet_aton 把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)
- inet_ntoa 把整型的 ip 转为地址
- `INET_ATON()` : 把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)
- `INET_NTOA()` : 把整型的 ip 转为地址
插入数据前,先用 inet_aton 把 ip 地址转为整型,可以节省空间,显示数据时,使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
插入数据前,先用 `INET_ATON()` 把 ip 地址转为整型,显示数据时,使用 `INET_NTOA()` 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
**b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP) 来说,要优先使用无符号整型来存储**
**原因:**
**b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP, 年龄) 来说,要优先使用无符号整型来存储。**
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
```
```sql
SIGNED INT -2147483648~2147483647
UNSIGNED INT 0~4294967295
```
VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符数,而不是字节数,使用 UTF8 存储 255 个汉字 Varchar(255)=765 个字节。**过大的长度会消耗更多的内存 。**
**c.小数值类型(比如年龄、状态表示如 0/1) 优先使用 TINYINT 类型 。**
### 2. 避免使用 TEXT,BLOB 数据类型,最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据
### 避免使用 TEXT,BLOB 数据类型,最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据
**a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中**
**a. 建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中。 **
MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型, 如果查询中包含这样的数据, 在排序等操作时, 就不能使用内存临时表, 必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据, MySQL 还是要进行二次查询,会使 sql 性能变得很差,但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用,建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列,不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。
如果一定要使用,建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中,查询时一定不要使用 `select *` 而只需要取出必要的列,不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。
**2、TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引**
因为[MySQL ](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Njc5NjM1NQ==&mid=2247487885&idx=1&sn=65b1bf5f7d4505502620179669a9c2df&chksm=ebd62ea1dca1a7b7bf884bcd9d538d78ba064ee03c09436ca8e57873b1d98a55afd6d7884cfc&scene=21#wechat_redirect ) 对索引字段长度是有限制的,所以 TEXT 类型只能使用前缀索引,并且 TEXT 列上是不能有默认值的
因为 MySQL 对索引字段长度是有限制的,所以 TEXT 类型只能使用前缀索引,并且 TEXT 列上是不能有默认值的
### 3. 避免使用 ENUM 类型
### 避免使用 ENUM 类型
修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句
- 修改 ENUM 值需要使用 ALTER 语句;
- ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低,需要额外操作;
- ENUM 数据类型存在一些限制比如建议不要使用数值作为 ENUM 的枚举值。
ENUM 类型的 ORDER BY 操作效率低,需要额外操作
相关阅读:[是否推荐使用 MySQL 的 enum 类型? - 架构文摘 - 知乎 ](https://www.zhihu.com/question/404422255/answer/1661698499 ) 。
禁止使用数值作为 ENUM 的枚举值
### 尽可能把所有列定义为 NOT NULL
### 4. 尽可能把所有列定义为 NOT NULL
除非有特别的原因使用 NULL 值,应该总是让字段保持 NOT NULL。
**原因:**
- 索引 NULL 列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间;
- 进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理。
索引 NULL 列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间
相关阅读:[技术分享 | MySQL 默认值选型(是空,还是 NULL) ](https://opensource.actionsky.com/20190710-mysql/ ) 。
进行比较和计算时要对 NULL 值做特别的处理
### 5. 使用 TIMESTAMP(4 个字节) 或 DATETIME 类型 (8 个字节) 存储时间
### 使用 TIMESTAMP(4 个字节) 或 DATETIME 类型 (8 个字节) 存储时间
TIMESTAMP 存储的时间范围 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19-03:14:07
@ -152,22 +148,22 @@ TIMESTAMP 占用 4 字节和 INT 相同,但比 INT 可读性高
- 缺点 1: 无法用日期函数进行计算和比较
- 缺点 2: 用字符串存储日期要占用更多的空间
### 6. 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型
### 同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型
- 非精准浮点: float,double
- 精准浮点: decimal
- ** 非精准浮点** : float,double
- ** 精准浮点** : decimal
D ecimal 类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度
d ecimal 类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度。占用空间由定义的宽度决定,每 4 个字节可以存储 9 位数字, 并且小数点要占用一个字节。并且, decimal 可用于存储比 bigint 更大的整型数据
占用空间由定义的宽度决定,每 4 个字节可以存储 9 位数字,并且小数点要占用一个字节
不过, 由于 decimal 需要额外的空间和计算开销,应该尽量只在需要对数据进行精确计算时才使用 decimal 。
可用于存储比 bigint 更大的整型数据
### 单表不要包含过多字段
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如果一个表包含过多字段的话,可以考虑将其分解成多个表,必要时增加中间表进行关联。
## 索引设计规范
### 1. 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过 5 个
### 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过 5 个
索引并不是越多越好!索引可以提高效率同样可以降低效率。
@ -175,32 +171,32 @@ Decimal 类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度
因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引来进行评估,以生成出一个最好的执行计划,如果同时有很多个索引都可以用于查询,就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间,同样会降低查询性能。
### 2. 禁止给表中的每一列都建立单独的索引
### 禁止使用全文索引
全文索引不适用于 OLTP 场景。
### 禁止给表中的每一列都建立单独的索引
5.6 版本之前,一个 sql 只能使用到一个表中的一个索引, 5.6 以后,虽然有了合并索引的优化方式,但是还是远远没有使用一个联合索引的查询方式好。
### 3. 每个 Innodb 表必须有个主键
### 每个 InnoDB 表必须有个主键
Innodb 是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。
InnoDB 是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。
Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的
InnoDB 是按照主键索引的顺序来组织表的
- 不要使用更新频繁的列作为主键,不适用多列主键(相当于联合索引)
- 不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键(无法保证数据的顺序增长)
- 主键建议使用自增 ID 值
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### 4. 常见索引列建议
### 常见索引列建议
- 出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列
- 包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段
- 并不要将符合 1 和 2 中的字段的列都建立一个索引, 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好
- 多表 join 的关联列
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### 5.如何选择索引列的顺序
### 如何选择索引列的顺序
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO, 增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
@ -208,27 +204,23 @@ Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的
- 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧( 因为字段长度越小, 一页能存储的数据量越大, IO 性能也就越好)
- 使用最频繁的列放到联合索引的左侧(这样可以比较少的建立一些索引)
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### 6. 避免建立冗余索引和重复索引(增加了查询优化器生成执行计划的时间)
### 避免建立冗余索引和重复索引(增加了查询优化器生成执行计划的时间)
- 重复索引示例: primary key(id)、index(id)、unique index(id)
- 冗余索引示例: index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)
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### 7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
### 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引
> 覆盖索引:就是包含了所有查询字段 (where,select,order by,group by 包含的字段) 的索引
**覆盖索引的好处:**
- **避免 Inno db 表进行索引的二次查询:** Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的,对于 Innodb 来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询 ,减少了 IO 操作,提升了查询效率。
- **避免 Inno DB 表进行索引的二次查询:** InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的,对于 InnoDB 来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据的话,在查找到相应的键值后,还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所有的数据,避免了对主键的二次查询 ,减少了 IO 操作,提升了查询效率。
- **可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率:** 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于 IO 密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
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### 8. 索引 SET 规范
### 索引 SET 规范
**尽量避免使用外键约束**
@ -236,19 +228,47 @@ Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的
- 外键可用于保证数据的参照完整性,但建议在业务端实现
- 外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能
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## 数据库 SQL 开发规范
### 1. 建议使用预编译语句进行数据库操作
### 优化对性能影响较大的 SQL 语句
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。
要找到最需要优化的 SQL 语句。要么是使用最频繁的语句,要么是优化后提高最明显的语句,可以通过查询 MySQL 的慢查询日志来发现需要进行优化的 SQL 语句;
只传参数,比传递 SQL 语句更高效。
### 充分利用表上已经存在的索引
相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
避免使用双%号的查询条件。如:`a like '%123%'` ,(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)
### 2. 避免数据类型的隐式转换
一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如:有 a,b,c 列的联合索引,在查询条件中有 a 列的范围查询,则在 b,c 列上的索引将不会被用到。
在定义联合索引时,如果 a 列要用到范围查找的话,就要把 a 列放到联合索引的右侧,使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作,因为 not in 也通常会使用索引失效。
### 禁止使用 SELECT \* 必须使用 SELECT < 字段列表 > 查询
- `SELECT *` 消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源
- `SELECT *` 无法使用覆盖索引
- `SELECT <字段列表>` 可减少表结构变更带来的影响
### 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句
如:
```sql
insert into t values ('a','b','c');
```
应使用:
```sql
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
```
### 建议使用预编译语句进行数据库操作
- 预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题。
- 只传参数,比传递 SQL 语句更高效。
- 相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
### 避免数据类型的隐式转换
隐式转换会导致索引失效如:
@ -258,55 +278,13 @@ select name,phone from customer where id = '111';
详细解读可以看:[MySQL 中的隐式转换造成的索引失效 ](./index-invalidation-caused-by-implicit-conversion.md ) 这篇文章。
### 3. 充分利用表上已经存在的索引
避免使用双%号的查询条件。如:`a like '%123%'` ,(如果无前置%,只有后置%,是可以用到列上的索引的)
一个 SQL 只能利用到复合索引中的一列进行范围查询。如:有 a,b,c 列的联合索引,在查询条件中有 a 列的范围查询,则在 b,c 列上的索引将不会被用到。
在定义联合索引时,如果 a 列要用到范围查找的话,就要把 a 列放到联合索引的右侧,使用 left join 或 not exists 来优化 not in 操作,因为 not in 也通常会使用索引失效。
### 4. 数据库设计时,应该要对以后扩展进行考虑
### 5. 程序连接不同的数据库使用不同的账号,禁止跨库查询
- 为数据库迁移和分库分表留出余地
- 降低业务耦合度
- 避免权限过大而产生的安全风险
### 6. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT < 字段列表 > 查询
**原因:**
- 消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源
- 无法使用覆盖索引
- 可减少表结构变更带来的影响
### 7. 禁止使用不含字段列表的 INSERT 语句
如:
```
insert into t values ('a','b','c');
```
应使用:
```
insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
```
### 8. 避免使用子查询,可以把子查询优化为 join 操作
### 避免使用子查询,可以把子查询优化为 join 操作
通常子查询在 in 子句中,且子查询中为简单 SQL(不包含 union、group by、order by、limit 从句) 时,才可以把子查询转化为关联查询进行优化。
**子查询性能差的原因:**
**子查询性能差的原因:** 子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源,产生大量的慢查询。
子查询的结果集无法使用索引,通常子查询的结果集会被存储到临时表中,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。特别是对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。
由于子查询会产生大量的临时表也没有索引,所以会消耗过多的 CPU 和 IO 资源,产生大量的慢查询。
### 9. 避免使用 JOIN 关联太多的表
### 避免使用 JOIN 关联太多的表
对于 MySQL 来说,是存在关联缓存的,缓存的大小可以由 join_buffer_size 参数进行设置。
@ -316,57 +294,60 @@ insert into t(c1,c2,c3) values ('a','b','c');
同时对于关联操作来说, 会产生临时表操作, 影响查询效率, MySQL 最多允许关联 61 个表,建议不超过 5 个。
### 10. 减少同数据库的交互次数
### 减少同数据库的交互次数
数据库更适合处理批量操作,合并多个相同的操作到一起,可以提高处理效率。
### 11. 对应同一列进行 or 判断时,使用 in 代替 or
### 对应同一列进行 or 判断时,使用 in 代替 or
in 的值不要超过 500 个, in 操作可以更有效的利用索引, or 大多数情况下很少能利用到索引。
### 12. 禁止使用 order by rand() 进行随机排序
### 禁止使用 order by rand() 进行随机排序
order by rand() 会把表中所有符合条件的数据装载到内存中,然后在内存中对所有数据根据随机生成的值进行排序,并且可能会对每一行都生成一个随机值,如果满足条件的数据集非常大,就会消耗大量的 CPU 和 IO 及内存资源。
推荐在程序中获取一个随机值,然后从数据库中获取数据的方式。
### 13. WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算
### WHERE 从句中禁止对列进行函数转换和计算
对列进行函数转换或计算时会导致无法使用索引
**不推荐:**
```
```sql
where date(create_time)='20190101'
```
**推荐:**
```
```sql
where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
```
### 14. 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION
### 在明显不会有重复值时使用 UNION ALL 而不是 UNION
- UNION 会把两个结果集的所有数据放到临时表中后再进行去重操作
- UNION ALL 不会再对结果集进行去重操作
### 15. 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
### 拆分复杂的大 SQL 为多个小 SQL
- 大 SQL 逻辑上比较复杂,需要占用大量 CPU 进行计算的 SQL
- MySQL 中,一个 SQL 只能使用一个 CPU 进行计算
- SQL 拆分后可以通过并行执行来提高处理效率
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### 程序连接不同的数据库使用不同的账号,禁止跨库查询
- 为数据库迁移和分库分表留出余地
- 降低业务耦合度
- 避免权限过大而产生的安全风险
## 数据库操作行为规范
### 1. 超 100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作
### 超 100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作
**大批量操作可能会造成严重的主从延迟**
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,
而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟,大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间,而只有当主库上执行完成后,才会在其他从库上执行,所以会造成主库与从库长时间的延迟情况
**binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志**
@ -378,7 +359,7 @@ where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接,这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库,因此一定要注意大批量写操作要进行分批
### 2. 对于大表使用 pt-online-schema-change 修改表结构
### 对于大表使用 pt-online-schema-change 修改表结构
- 避免大表修改产生的主从延迟
- 避免在对表字段进行修改时进行锁表
@ -387,12 +368,12 @@ where create_time >= '20190101' and create_time < '20190102'
pt-online-schema-change 它会首先建立一个与原表结构相同的新表,并且在新表上进行表结构的修改,然后再把原表中的数据复制到新表中,并在原表中增加一些触发器。把原表中新增的数据也复制到新表中,在行所有数据复制完成之后,把新表命名成原表,并把原来的表删除掉。把原来一个 DDL 操作,分解成多个小的批次进行。
### 3. 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限
### 禁止为程序使用的账号赋予 super 权限
- 当达到最大连接数限制时,还运行 1 个有 super 权限的用户连接
- super 权限只能留给 DBA 处理问题的账号使用
### 4. 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则
### 对于程序连接数据库账号,遵循权限最小原则
- 程序使用数据库账号只能在一个 DB 下使用,不准跨库
- 程序使用的账号原则上不准有 drop 权限