PHP数据库编程之MySQL优化策略概述

本文简单讲述了PHP数据库编程之MySQL优化策略。分享给大家供大家参考，具体如下：

前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身，而在于数据库。我们都知道，PHP开发中，数据的增删改查是核心。为了提升PHP的运行效率，程序员不光需要写出逻辑清晰，效率很高的代码，还要能对query语句进行优化。虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力，但在一些数据库类扩展像memcache、mongodb、redis这样的数据存储服务器的帮助下，PHP也能达到更快的存取速度，所以了解学习这些扩展也是非常必要，这一篇先说一下MySQL常见的优化策略。

几条MySQL小技巧

1、SQL语句中的关键词最好用大写来书写，第一易于区分关键词和操作对象，第二，SQL语句在执行时，MySQL会将其转换为大写，手动写大写能增加查询效率(虽然很小)。 2、如果我们们经对数据库中的数据行进行增删，那么会出现数据ID过大的情况，用ALTER TABLE tablename AUTO_INCREMENT=N，使自增ID从N开始计数。 3、对int类型添加 ZEROFILL 属性可以对数据进行自动补0 4、导入大量数据时最好先删除索引再插入数据，再加入索引，不然，mysql会花费大量时间在更新索引上。 5、创建数据库书写sql语句时 ，我们可以在IDE里创建一个后缀为.sql的文件，IDE会识别sql语法，更易于书写。更重要的是，如果你的数据库丢失了，你还可以找到这个文件，在当前目录下使用/path/mysql -uusername -ppassword databasename < filename.sql来执行整个文件的sql语句（注意-u和-p后紧跟用户名密码，无空格）。

数据库设计方面优化

1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。

2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。

3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。

4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：

5、选择数据库引擎时要注意innodb 和 myisam的区别。

存储结构：MyISAM在磁盘上存储成三个文件。而InnoDB所有的表都保存在同一个数据文件中，一般为2GB 事务支持：MyISAM不提供事务支持。InnoDB提供事务支持事务。 表锁差异：MyISAM只支持表级锁。InnoDB支持事务和行级锁。 全文索引：MyISAM支持 FULLTEXT类型的全文索引(不适用中文，所以要用sphinx全文索引引擎)。InnoDB不支持。 表的具体行数：MyISAM保存有表的总行数，查询count(*)很快。InnoDB没有保存表的总行数,需要重新计算。 外键：MyISAM不支持。InnoDB支持

索引方面优化

1、innodb是聚簇索引，存储索引时必须有主键，如果没有指定，引擎会自动生成一个隐藏的主键，生成一个主索引，索引内存放的是主键的物理地址，数据靠主键存放，每次使用索引时要先找到主索引，然后找到主索引下的数据。

优点通过主键查找特别快，缺点是次级索引会变慢，因为需要先通过次级索引（次级索引里是主索引的位置。）找到主索引，然后通过主索引找数据。并且如果主键无规律，插入新值时需要移动较多数据块，会影响效率，所以要尽量使用有规律递增的int型做主键。还有因为数据紧跟着主键放，所以如果数据中有数据量特别大的列(text/blob)，innodb查询时会跳过很多数据块，也会导致慢。

2、myisam的索引各个索引都相同统一指向磁盘上各个行的地址，都是轻量级的指针数据。缺点是各个索引的建立不是通过主键，查询没有聚簇索引查找主键快。但其因为存储的是地址，所以在插入新值时比较方面移动改变。

3、进行多条件查询时，对多条件分别建立索引时，执行sql查询时，MySQL只会选择一个最贴近的索引来使用，所以如果需要多条件查询，要建立联合索引，即使会造成数据冗余。

联合索引的BTREE建立方法：对第一个条件建立索引，在第一个索引的BTREE区域对第二个条件建立索引，以此类推，所以，在使用索引时，不用第一个条件用第二个条件也不会用到联合索引。使用索引时要条件要有顺序，有序列的使用。

4、索引长度对查询也有很大影响，我们应该尽量建立短的索引长度，我们可以使用查询列

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column)) / COUNT(*) FROM tablename 来测试对column列建立索引时选取不同的长度，索引的覆盖率有多大，我们选择一下接近饱和的n个长度来建立索引 ALTER TABLE tablename ADD INDEX (column(n)); 来对某一列的前n个字符建立索引。若前n个字符相同，我们甚至可以对字符串进行反转存储，然后建立索引。

5、对于经常修改导致的索引碎片的维护方式：ALTER TABLE tablename ENGINE oldengine;即再次应用一下表存储引擎，使其自动维护；也可以用 OPTIMIZE tablename 命令来进行维护。

数据查询方面优化

数据库操作尽量少查询，有查询时尽量不在数据库层面上进行数据操作，而是返回到PHP脚本中操作数据，减轻数据库压力。

一旦发现有数据库性能问题，要及时解决，一般用慢查询日志记录查询很"慢"的语句，用EXPLAIN分析查询和索引使用情况，用PROFILE分析语句执行时的具体资源消耗。

慢查询日志：

1、在my.ini或my.cnf的[mysqld]下添加

2、然后在MySQL里设置SET slow_query_log='ON'来开启慢查询。

3、记录下日志后，我们用/bin/目录下的mysqldumpslow filename来查看日志，其常用参数如下:

EXPLAIN语句

使用方法，在要执行的查询语句前面加EXPLAIN

得到形如下图的结果：

下面是对每一项的解释：

id 查询语句的id，简单查询无意义，多重查询时可以看出执行查询的顺序 select-type 执行的查询语句的类型，对应多重查询，有simple/primary/union等。 tabel 查询语句查询的数据表 type 获得数据的类型 常见的类型效率从高到低为 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索引长度 ref 使用哪个列与索引一起从表中选择。 rows 查找到数据要扫描的大概行数，可看出索引的优劣 extra 常见的有 using filesort 查询到数据后进行文件排序，较慢，需要优化索引 using where 读取整行数据后进行判断过滤，是否符合where条件 using index 索引覆盖，即在牵引中已经有这存储了目标数据，直接读取索引，很快。

PROFILE

（编辑：ASP站长网）