这篇文章主要为大家详细介绍了MySQL 使用规范的简单示例,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。
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有更好的CPU和IO性能,更好的备份和锁表机制,提高统计和调试效率。
另外,作为一 个系统,InnoDB支持多种关键功能,其中最重要的是事务日志和行级锁。事务日志记录真正的数据库事务,但更重要的是数据崩溃恢复和回滚。
基于 InooDB方式的IO,能给予更安全数据保护和更好性能表现。另外,在大多数的情况下,行级锁可以提供更高的并发性能,因为用户只锁定他们正在写的数据,而读数据永远不会被阻塞 。
方便日后新人小哥,更快理解熟悉;并且可读性更好。同时在status这类字段上标注:0表示删除,1表示正常 等枚举值。
utf8是通用的字符集,mb4 在utf8上进行了扩展,支持emoj等新的字符。
高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,数据库擅长存储与索引,CPU计算在业务层更合理。
当人员照片较多时,分页查询速度明显变慢,之前1秒内响应,加了照片字段后,需要4~5秒左右才能响应。
大文件和照片存储在文件系统,数据库里存URI更好
a)主键递增,数据行写入可以提高插入性能,可以避免Page分裂,减少表碎片提升空间和内存的使用。
b)使用数字类型主键,较短的数据类型可以有效的减少索引的磁盘空间,提高索引的缓存效率。
c)无主键的表删除,在ROW模式的主从架构,会导致备库夯住。
d) 更多使用业务主键,在分库分表会有更多便利性。
外键会导致表与表之间耦合,Update与Delete操作都会涉及相关联的表,十分影响SQL的性能,甚至会造成死锁。
a)null的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂,对MySQL来说更难优化。
b)null 这种类型MySQL内部需要进行特殊处理,增加数据库处理记录的复杂性;同等条件下,表中有较多空字段的时候,数据库的处理性能会降低很多。
c)null值需要更多的存储空,无论是表还是索引中每行中的null的列都需要额外的空间来标识。
d)对null 的处理时候,只能采用is null或is not null,而不能采用=、in、<、<>、!=、not in这些操作符号。
如:where name!='nx',如果存在name为null值的记录,查询结果就不会包含name为null值的记录。
会浪费更多的磁盘和内存空间,非必要的大量的大字段查询会淘汰掉热数据,导致内存命中率急剧降低,影响数据库性能。
使用整数吧,小数容易导致钱对不上。
a)涉及到区号或者国家代号,可能出现+-()
b)手机号会去做数学运算么?
c)varchar可以支持模糊查询,例如:like“138%”
a)增加新的ENUM值要做DDL操作
b)ENUM的内部实际存储就是整数,你以为自己定义的是字符串?
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。
索引可以增加查询效率,但同样也会降低插入和更新的效率,甚至有些情况下会降低查询效率。
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。
a)更新会变更B+树,更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能
b)“性别”这种区分度不大的属性,建立索引是没有什么意义的,不能有效过滤数据,性能与全表扫描类似
理由:能够更加有效的过滤数据
理由:容易在增加或者删除字段后出现程序BUG
理由:SELECT uid FROM t_user WHERE from_unixtime(day)>='2019-10-09' 会导致全表扫描
正确的写法是:SELECT uid FROM t_user WHERE day>= unix_timestamp('2019-10-09 00:00:00')
理由:
a)负向查询条件:NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE等,会导致全表扫描
b)%开头的模糊查询,会导致全表扫描
理由:会产生临时表,消耗较多内存与CPU,极大影响数据库性能
理由:旧版本Mysql的OR查询是不能命中索引的,即使能命中索引,为何要让数据库耗费更多的CPU帮助实施查询优化呢?
以上就是MySQL 使用规范总结的详细内容,更多关于MySQL 使用规范的资料请关注四海网其它相关文章!
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注:关于MySQL 使用规范的简单示例的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。
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