所謂知己知彼，百戰不殆。既然要優化資料庫，我們就首先要知道，優化的是什麼，或者說：什麼因素影響了資料庫的效能。
影響資料庫因素主要因素總結如下：
以上因素並不是時時刻刻都會影響我們的資料庫效能，而就像木桶效應一樣：如果其中乙個因素嚴重影響效能，那麼整個資料庫效能就會嚴重受阻。另外，這些影響因素都是相對的，例如：當資料量並沒有達到百萬千萬這樣的級別，那麼sql查詢速度也許就不是個重要因素，換句話說，你的sql語句效率適當低下可能並不影響整個效率多少，反之，這種情況，無論如何怎麼優化sql語句，可能都沒有太明顯的效果。
因此，知道哪些影響因素會直接導致哪些現象產生，是至關重要的經驗，就像福爾摩斯一樣，通過現象看本質。接下來我們對不同的現象與影響因素做一一對應的總結。
什麼是qps：每秒鐘查詢量。如果每秒鐘能處理100條查詢sql語句，那麼qps就約等於100
什麼是tps：每秒鐘事務處理的數量。
大量的併發：資料庫連線數被佔滿
對於資料庫而言，所能建立的連線數是有限的，mysql中max_connections引數預設值是100。
超高的cpu使用率：因cpu資源耗盡而出現宕機使用更好的磁碟裝置解決。
調整計畫任務
如何避免無法連線資料庫的情況：
減少從伺服器的數量。從伺服器都要從主伺服器上覆制日誌，所以，從伺服器越多，網路流量越大。
進行分級快取。前方大量快取突然失效會對資料庫造成嚴重的衝擊。
避免使用「select * 」進行查詢
分離業務網路和伺服器網路
什麼樣的表可以稱為大表
很難在一定的時間內過濾出所需要的資料
建立索引需要很長的時間
風險：mysql版本<5.5建立索引會鎖表，>=5.5雖然不會鎖表但會引起主從延遲。
修改表結構需要很長時間鎖表
風險：會造成長時間的主從延遲；影響正常的資料操作
難點：
分庫分表需要消耗大量的人力物力，而且要冒著影響業務的風險，所以要慎重。
大表的歷史資料歸檔，可以減少對前後端業務的影響。
難點：
乙個事務必須被視為乙個不可分割的最小工作單元。整個事務要麼全部提交成功，要麼全部失敗。事務將資料庫從一種一致性狀態轉換到另一種一致性狀態，在事務開始之前和事務結束之後資料庫中的資料的完整性沒有被破壞乙個事務對資料庫中的資料進行修改，在未提交完成前對其他事務是否可見的。隔離性有四種級別：
未提交讀（read uncommited）
已提交讀（read commited）
可重複讀（repeatable read）
序列化（serializable）
一旦事務提交，則其所做的修改就會永久儲存到資料庫中。執行時間比較長，運算元據比較多的事務seo優化應該重要哪些因素？
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