資料庫優化一方面是找出系統的瓶頸,提高mysql資料庫的整體效能,而另一方面需要合理的結構設計和引數調整,以提高使用者的相應速度,同時還要盡可能的節約系統資源,以便讓系統提供更大的負荷.
1. 優化一覽圖
2. 優化
筆者將優化分為了兩大類,軟優化和硬優化,軟優化一般是運算元據庫即可,而硬優化則是操作伺服器硬體及引數設定.
2.1 軟優化
2.1.1 查詢語句優化
1.首先我們可以用explain或describe(簡寫:desc)命令分析一條查詢語句的執行資訊.
2.例:
desc select * from `user`顯示:
其中會顯示索引和查詢資料讀取資料條數等資訊.
2.1.2 優化子查詢
在mysql中,盡量使用join來代替子查詢.因為子查詢需要巢狀查詢,巢狀查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統開銷,而連線查詢不會建立臨時表,因此效率比巢狀子查詢高.
2.1.3 使用索引
索引是提高資料庫查詢速度最重要的方法之一,關於索引可以參高筆者like關鍵字匹配'%'開頭的字串,不會使用索引.
or關鍵字的兩個字段必須都是用了索引,該查詢才會使用索引.
使用多列索引必須滿足最左匹配.
2.1.4 分解表
對於欄位較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,
2.1.5 中間表
對於將大量連線查詢的表可以建立中間表,從而減少在查詢時造成的連線耗時.
2.1.6 增加冗餘字段
類似於建立中間表,增加冗餘也是為了減少連線查詢.
2.1.7 分析表,,檢查表,優化表
分析表主要是分析表中關鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.
1. 分析表: 使用 analyze 關鍵字,如analyze table user;
op:表示執行的操作.
msg_type:資訊型別,有status,info,note,warning,error.
msg_text:顯示資訊.
2. 檢查表: 使用 check關鍵字,如check table user [option]
option 只對myisam有效,共五個引數值:
quick:不掃瞄行,不檢查錯誤的連線.
fast:只檢查沒有正確關閉的表.
changed:只檢查上次檢查後被更改的表和沒被正確關閉的表.
medium:掃瞄行,以驗證被刪除的連線是有效的,也可以計算各行關鍵字校驗和.
extended:最全面的的檢查,對每行關鍵字全面查詢.
3. 優化表:使用optimize關鍵字,如optimize [local|no_write_to_binlog] table user;
local|no_write_to_binlog都是表示不寫入日誌.,優化表只對varchar,blob和text有效,通過optimize table語句可以消除檔案碎片,在執行過程中會加上唯讀鎖.
2.2 硬優化
2.2.1 硬體三件套
1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個執行緒.
2.配置大記憶體,提高記憶體,即可提高快取區容量,因此能減少磁碟i/o時間,從而提高響應速度.
3.配置高速磁碟或合理分布磁碟:高速磁碟提高i/o,分布磁碟能提高並行操作的能力.
2.2.2 優化資料庫引數
優化資料庫引數可以提高資源利用率,從而提高mysql伺服器效能.mysql服務的配置引數都在my.cnf或my.ini,下面列出效能影響較大的幾個引數.
2.2.3 分庫分表
因為資料庫壓力過大，首先乙個問題就是高峰期系統效能可能會降低，因為資料庫負載過高對效能會有影響。另外乙個，壓力過大把你的資料庫給搞掛了怎麼辦？所以此時你必須得對系統做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把乙個庫拆分為多個庫，部署在多個資料庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然後每個主庫都掛載至少乙個從庫，由從庫來承載讀請求。
2.2.4 快取集群
如果使用者量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的併發請求。然後資料庫層面如果寫入併發越來越高，就擴容加資料庫伺服器，通過分庫分表是可以支援擴容機器的，如果資料庫層面的讀併發越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這裡有乙個很大的問題：資料庫其實本身不是用來承載高併發請求的，所以通常來說，資料庫單機每秒承載的併發就在幾千的數量級，而且資料庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高併發架構裡通常都有快取這個環節，快取系統的設計就是為了承載高併發而生。所以單機承載的併發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高併發的承載能力比資料庫系統要高出一到兩個數量級。所以你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入快取集群。具體來說，就是在寫資料庫的時候同時寫乙份資料到快取集群裡，然後用快取集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過快取集群，就可以用更少的機器資源承載更高的併發。
乙個完整而複雜的高併發系統架構中，一定會包含：各種複雜的自研基礎架構系統。各種精妙的架構設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是資料庫優化的思想差不多就這些了.
超詳細Python連線Mysql資料庫
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超詳細 資料庫效能優化（二）
盡量避免 select 很多人看到這一點後覺得比較難理解，上面不是在誤區中剛剛說 select 子句中字段的多少並不會影響到讀取的資料嗎？是的，大多數時候並不會影響到 io 量，但是當我們還存在 order by 操作的時候，select 子句中的字段多少會在很大程度上影響到我們的排序效率，這一點可...
MySQL資料庫優化的詳細教程
1 使用limit對查詢結果的記錄進行限定 2 避免select 將需要查詢的字段列出來 3 使用連線 join 來代替子查詢 4 拆分大的delete或insert語句 1 使用可存下資料的最小的資料型別，整型 date,time char,varchar blob 2 使用簡單的資料型別，整型比...