优化 MySQL 数据库

5、锁定表

　　尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

　　其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

　　LOCK TABLE inventory WRITE Select Quantity FROM inventory WhereItem='book';

　　 ...

　　Update inventory SET Quantity=11 WhereItem='book';

　　UNLOCK TABLES

　　这里，我们用一个 Select 语句取出初始数据，通过一些计算，用 Update 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。

　　6、使用外键

　　锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把 customerinfo 表中的CustomerID 映射到 salesinfo 表中 CustomerID，任何一条没有合法 CustomerID 的记录都不会被更新或插入到 salesinfo 中。

　　Create TABLE customerinfo( CustomerID INT NOT NULL , PRIMARY KEY ( CustomerID ) ) TYPE = INNODB;

　　Create TABLE salesinfo ( SalesID INT NOT NULL, CustomerID INT NOT NULL, PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID), FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo (CustomerID) ON DeleteCASCADE ) TYPE = INNODB;

　　注意例子中的参数“ON Delete CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 Create TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。

　　7、使用索引

　　索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, Where判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用Alter TABLE或Create INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用Alter TABLE或Create INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

　　8、优化的查询语句

　　绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果 SQL 语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在 MySQL 3.23 版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的 INT 字段和 BIGINT 字段进行比较；但是作为特殊的情况，在 CHAR 类型的字段和 VARCHAR 类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

　　例如，在一个 DATE 类型的字段上使用 YEAE() 函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

　　Select * FROM order Where YEAR(OrderDate)<2001;
　　Select * FROM order Where orderDate<"2001-01-01";

　　同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

　　Select * FROM inventory Where Amount/7<24;
　　Select * FROM inventory Where Amount<24*7;

　　上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

　　Select * FROM books Where name like "MySQL%"

　　但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：..

　　Select * FROM books Where name>="MySQL"and name<"MySQM"

　　最后，应该注意避免在查询中让 MySQL 进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。