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数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
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1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
优化数据库的方法
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：
DELETEFROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）..替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
SELECT*FROMcustomerinfo
WHERECustomerIDNOTin(SELECTCustomerIDFROMsalesinfo)
如果使用连接（JOIN）..来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，
在我而言这算是一个复习，然后总结出来给大家当个教材吧。
我也是看视频总结出来的笔记，所以说的都很简单和浅薄。有不全面或者偏颇的地方欢迎指出，共同交流进步哈。（因为我当时是看视频总结的笔记，所以可能说的比较杂乱，我尽量写的分明一点，在最后会附上笔记，忽略我字丑）
索引是什么呢？它相当于字典的目录。
索引：index是帮助mysql高效获取数据的数据结构，索引是数据结构（树，默认是B树），hash等。
索引的弊端: 事物都是两面的，有利必然有弊。
索引的优势： 索引有这么多弊端我们还使用的原因是因为优大于劣。
索引的分类：
举个小例子让大家更理解复合索引：如果我把一个表中name，age这两个列做成复合索引（注意顺序很重要）。那么我们形成的目录一级目录是name，二级目录是age。在name相同时才会age再形成目录。因为它本身的排序不是像目录一样一行一行列出来的，所以我们尽量用目录来想像它比较好理解。下面是图解：
有几点注意的事项：
这里说一下，上面说的方法都是原生的sql，比如我现在习惯使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。
然后删除查询也都是直接可视的，方便的不得了。就不多说了。
mysql做例子，还有个引擎是可以优化的。mysql中引擎分两种：
sql优化等级：
上面说的这些等级在explain中可以看到。
单表优化常用方法：
多表优化常用方法：
因为上面也提到了b树，所以还是单独聊聊吧。其实我也不是很理解。只能说一个浅显的认识而已。这里也就是简单的说一下。
首先，B树不仅可以二叉，还可以三叉，多叉。而只要大于二叉的都叫做BTree。
据说三层BTree可以存放上百万数据。
BTree一般都指B+树，数据全部存放在叶节点中。（这里简单的一个三叉树图）
好了，就写到这里吧，希望日后算法的知识会的更多以后能把B树这个坑填完~~~然后有不同意见或者自己理解的可以留言或者私聊。
全文手打，如果你觉得对你有帮助麻烦点个赞点个关注啥的~~
优化的目的就是让sql语句使用索引，避免进行全文检索，以此加速检索的速度。在使用mysql的过程中，我们接触最多的就是sql语句了。这是最容易优化也是最常优化的地方。
SQL优化有以下几点：
explain模拟优化器执行SQL语句，在5.6以及以后的版本中，除过select，其他比如insert，update和delete均可以使用explain查看执行计划，从而知道mysql是如何处理sql语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。
explain的作用
