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。
此處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。
2.1.1 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。
例如：
desc
select
*from
`user
`;
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，此處記錄使用索引的三大注意事項：
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。
分析表: 使用 analyze 關鍵字,如analyze table user;
option 只對myisam有效,共五個引數值:
優化表:使用optimize關鍵字,如optimize [local|no_write_to_binlog] table user;
2.2.1 硬體三件套
- 配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執行多個執行緒.
- 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.
- 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.
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.
- key_buffer_size:索引緩衝區大小
- table_cache:能同時開啟表的個數
- query_cache_size和query_cache_type:前者是查詢緩衝區大小,後者是前面引數的開關,
0表示不使用緩衝區,1表示使用緩衝區,但可以在查詢中使用sql_no_cache表示不要使用緩衝區,
2表示在查詢中明確指出使用緩衝區才用緩衝區,即sql_cache.
- sort_buffer_size:排序緩衝區
更多引數說明
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。
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最近公司對專案進行sql語句優化，正好我總結一下，可能不全 1.in 和 exist 中選則使用exist 2.from後面接的表名稱，在oracle中由於是從右往左執行的，所以表中資料比較少的寫在最右邊 3.where中存在表連線的，放到最前面 4.where查詢條件能過濾最多的資料放到最後 5....
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