影響MySql效能的因素

哪些資料不適合存在資料庫中？

流水佇列資料（一些系統中，每次交易，存放等都會產生流水佇列資料，資料量非常龐大）

那些資料存放在cache（快取）中？

減少資料庫的互動次數

在這裡我們列舉乙個n+1的問題，總所周知，在使用mybatis的時候當a物件中包含b物件（也就是乙個物件存在乙個關聯物件），a物件列表中顯示關聯物件b的屬性，使用一條sql去查詢a物件，那麼使用n條sql把n個對應的屬性查出來（查詢所有資料的時候會產生這樣的問題）。

優點：解決了n+1的問題，減少了和資料庫的互動次數，從而降低了磁碟的io次數

缺點：如果內聯的表過多，那麼會使效能下降；如果存在n個物件在表中關聯1個物件，結果集會增加，從資料庫到應用的響應的時間會變大，結果集增加，排序也會影響效能。

a表中冗餘b表中的字段，使用一條sql就可以查詢出來我們想要的結果，但是如果b中的資訊更新，那麼a表也會對應的更新。

使用1條sql去查詢a表中的物件，得到b表所對應的id，存在一對多的關係，在程式中把結果集中的b列id去重，使用sql語法查詢出b表中的資訊，再通過程式設值。這樣既解決了n+1的問題，程式是在記憶體中執行的，響應的速度大大提高了。

過度的依賴sql的功能，在適當的時候我們使用程式來進行處理可以有效的提高效率。

1、客戶端傳送一條查詢到服務端

2、伺服器通過許可權檢驗後，首先檢驗查詢快取，如果在快取中得到了結果，那麼立即返回。否則執行下一步

3、mysql服務端進行sql的解析，預處理，再由優化器根據該sql所涉及到的資料表的統計資訊進行計算，生成對應的執行計畫

4、mysq根據優化器生成的執行計畫，呼叫儲存引擎的api來執行查詢

5、將結果返回給客戶端

sql執行的最大瓶頸在於磁碟的io，即資料的讀取；不同sql的寫法，會造成不同的執行計畫的執行，而不同的執行計畫在io的上面臨完全不一樣的數量級，從而造成效能的差距。

通過圖中我們可以清晰的觀察出來，影響查詢根本的原因是io，但io的次數又是執行計畫所決定的，執行計畫是解析器解析語法產生的，我們通過檢視cup的使用率，io的次數，從而來優化sql語句。

schema（表結構）對效能的影響

適當的資料冗餘可以提高系統的整體查詢的效率

關係型資料的三種正規化；

第一正規化：對關係模型的基本要求，不滿足第一正規化的資料庫就不是關係型資料庫，資料庫表的每一列都是不可分割的基本資料項，同一列中不能存在多個值。

第二正規化：資料庫表中每個例項或行必須可以被唯一的區分

第三正規化：要求乙個資料庫表中不包含已在其他表中包含的非關鍵字資訊（不允許存在冗餘資料的現象）

在乙個資料庫中一般不會設定屬性過多的表

存在大資料的列單獨存在小表當中（提高查詢等語句的效率）

1、減少查詢是所需要的列

2、便於常用屬性的集中快取