今天给大家分享的是MySQL性能优化，也是大数据开发指南MySQL的最后一部分 。性能优化对于老刘来说，是必须掌握的一个手段，如何让自己变得更加优秀，这块内容还是好好看看！
本篇内容相对简洁，核心内容在SQL优化经验总结，通过这篇mysql的性能优化，大家能够掌握如下内容：
- 会使用和分析慢查询日志
- 会使用和分析profile
- SQL优化经验总结
- 首先需要使用慢查询日志功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句
- 其次查看执行计划查看有问题的SQL的执行计划 explain
- 最后可以使用show profile查看有问题的SQL的性能使用情况
slow_query_log=ONlong_query_time=3slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow-log.log增加这些参数之后，重启MySQL，可以进行查询慢查询日志是否开启 。
文章插图
分析慢查询日志的工具分析慢查询日志的工具有很多，老刘分享几种工具，详细的用法大家自行查询 。
- mysqldumpslow是MySQL自带的慢查询日志工具，我们可以使用mysqldumpslow工具搜索慢查询日志中的SQL语句 。
- percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合，可以查看当前服务的摘要信息，磁盘检测，分析慢查询日志，查找重复索引，实现表同步等等(有空单独写一篇关于percona-toolkit的入门博客) 。
show profile查看有问题的SQL语句Query Profiler是MySQL自带的一种query诊断分析工具，通过它可以分析出一条SQL语句的硬件性能瓶颈在什么地方 。比如CPU，IO等，以及该SQL执行所耗费的时间等 。不过该工具只有在MySQL 5.0.37以及以上版本中才有实现 。默认的情况下，MYSQL的该功能没有打开，需要自己手动启动 。
SQL优化经验总结由于老刘还是研究生以及还没工作，所以在SQL性能优化这块只能总结别人的经验分享给大家，老刘本篇主要想做的事情也是分享一些优秀工程师总结的SQL优化知识点，前面的内容写的相对简洁，希望大家不要埋怨！
- 任何地方都不要使用 select * from t，用具体的字段列表代替“*“，不要返回用不到的任何字段 。
- 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定 。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要 。
- 并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用 。
- 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销 。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了 。
- 尽可能的使用 varchar 代替 char，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些 。
- 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table，然后 drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定 。
- 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where和order by相关的列上建立索引 。
- 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描 。
例如： select * from t where num is null
我们可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select * from t where num=0 。
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