經常都會被問到或者與遇到資料庫調優的問題，我的一般思路如下：
1）首先是資料量，需不需要分庫分表；
2）第二是需不需要使用快取技術，快取一些熱資料。
3）第三是sql優化，如果sql太複雜了，那我一般會用到explain分析sql的執行計畫，優化sql；
4）第四選擇索引
5）還有些讀寫分離、網路頻寬的東西。
對where和order by後面的條件列進行分析，看是否有建索引的必要，要建是建那種索引：普通索引、唯一索引、全文索引或者單行索引、復合索引。
1. 查詢語句的優化，首先考慮在where和order by後的條件建立索引
2. 不要在where後的設定過索引的字段使用=和<>等符號，引擎會放棄索引進而全表掃瞄
3. 盡量避免在where子句中使用or，乙個欄位有索引，乙個字段沒有索引，引擎也會放棄索引進行全盤掃瞄。or可以用union all替代。
4. in和not in的使用也會造成全表掃瞄，in 和 not in也可以用exists 和not exists代替。如：
select num from a where num in(select num from b)替換為select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)會提高效率6. 避免在where子句中對字段進行函式操作和表示式計算
7. 任何地方都不要使用 select * from * ，用具體的字段列表代替「*」
8. sql不要返回任何用不到的字段。
1. 少用null，最好使用not null來填充資料庫，可以設定預設值的都設定預設值。比如：設定訂單資料的初始訂單狀態：待支付；訊息的狀態為：已傳送。
2. 充分考慮字段型別和字段長度
針對百萬級別以上的資料表，再考慮分庫分表。幾萬條、十幾萬條資料，就先不要考慮這些了。
拆分方式：
(1)垂直拆分
· 垂直分表：
基於列拆分資料。一般是表中的字段較多，將不常用的、 資料較大的、長度較長的列拆分到「擴充套件表「。
· 垂直分庫：
垂直分庫針對的是乙個系統中的不同業務，比如說user乙個庫，product乙個庫，order乙個庫，activity乙個庫，shopcar乙個庫。切分後，要放在多個伺服器上，而不是乙個伺服器上。為什麼？ 我們想象一下，乙個購物**對外提供服務，會有使用者，商品，訂單等的crud。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會讓資料庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫後，如果還是放在乙個資料庫伺服器上， 隨著使用者量增大，這會讓單個資料庫的處理能力成為瓶頸，還有單個伺服器的磁碟空間，記憶體，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個伺服器上，這樣上面的問題都解決了，以後也不會面對單機資源問題。
資料庫業務層面的拆分，和服務的「治理」，「降級」機制類似，也能對不同業務的資料分別的進行管理，維護，監控，擴充套件等。 資料庫往往最容易成為應用系統的瓶頸，而資料庫本身屬於「有狀態」的，相對於web和應用伺服器來講，是比較難實現「橫向擴充套件」的。 資料庫的連線資源比較寶貴且單機處理能力也有限，在高併發場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破io、連線數及單機硬體資源的瓶頸。
(2) 水平拆分
· 水平分表
針對資料量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規則（range,hash取模等），切分到多張表裡面去。 每張表都是相同的資料結構，而且這些表還是在同乙個庫中，所以庫級別的資料庫操作還是有io瓶頸。
· 水平分表分庫
水平分庫分表較之水平分表類似，也是將資料量巨大的單張表，按照某種規則切分到多張表裡去，每張表都有相同的資料結構，但是這些資料不在同乙個資料庫裡。這樣易於突破瓶頸壓力--比如io的壓力，連線數的壓力。
· 分庫分表的常用的切分規則
2. 按照日期分表，我上家公司的訂單表，就是一天一張表。較之取模相對科學。
3. 按照range分表，從0到10000乙個表，10001到20000乙個表
分庫分表後會產生事務支援、跨庫join的問題，要拉取某乙個使用者的全部訂單資料列表非常麻煩。還會產生大量的**。這個時候就需要中介軟體去治理資料，我使用到的是mycat。
為了減少單伺服器和單庫的io瓶頸、連線數壓力。我們一般採用讀寫分離的模式：主寫從讀。
這個地方我曾經遇到過乙個坑，主庫資料同步到從庫是需要時間的，主庫里訂單資料變更成已支付，但是從庫訂單資料仍然是待支付，導致我讀資料出來仍是待支付返回給了使用者。
如何解決？可以借助redis快取中介軟體，將更新的（此種操作都會發生在主庫操作上）資料按照 使用者id+業務id+其他業務維度做成key，並將其儲存在redis中，設定失效時間就是1秒；從庫做查詢時按照上述key去redis中查詢如果存在則讀取主庫，如果不存在說明資料已經同步到了從庫直接查從庫即可。
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