1、数据库优化概览图

在数据库优化方面，从主到次的顺序：

以SQL优化、索引优化为主，解决慢SQL问题，最大程度地利用好索引 其次从数据库表结构入手、分库与分表，对数据量级进行处理 最大化利用机器配置，比如设置使用机器内存的大小 如果以上三点无法满足需求，那么再考虑硬件方面的问题，比如提升机器配置，再不行就多用几台服务器，这种成本较高，其性价比相对来说是最低的

2、软优化：

2.1、查询语句的优化 用EXPLAIN 分析一条查询语句

• 1.避免索引失效导致的全表扫描

• 2.SQL语句的规范

• 3.不要在列上进行运算

• 4.不使用NOT IN和<>操作

2.2、优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

2.3、添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一.

使用短索引

在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作

应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用

索引失效的情况：mysql

• 1.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')

• 2.如果是组合索引的话，如果不按照索引的顺序进行查找，比如直接使用第三个位置上的索引而忽略第一二个位置上的索引时，则会进行全表查询,组合索引，多列索引必须满足最左匹配.

• 3.条件中有or,OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查询才会使用索引

• 4.索引无法存储null值，所以where的判断条件如果对字段进行了null值判断，将导致数据库放弃索引而进行全表查询.

为什么索引列无法存储Null值？

a.索引是有序的。NULL值进入索引时，无法确定其应该放在哪里。

• 5.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

• 6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描

• 7.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

• 8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2.4、表的设计合理化 符合三大范式（3NF)

1NF、列不可分；

强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。

2NF、非主键列完全依赖主键，不存在部分依赖；

一是表必须有一个主键；

二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。

3NF、非主键列必须直接依赖主键，不存在传递依赖。

不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。

分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表

中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时

使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

2.5、表字段设置合理

选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

数据字典，不存汉字查询

2.6、优化子查询

3、硬优化：

3.1、硬件三件套（cpu,内存，磁盘）

3.2、优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

• key_buffer_size:索引缓冲区大小

• table_cache:能同时打开表的个数

• query_cache_size和query_cache_type:前者是查询缓冲区大小,后者是前面参数的开关,0表示不使用缓冲区,1表示使用缓冲区,但可以在查询中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用缓冲区,2表示在查询中明确指出使用缓冲区才用缓冲区,即SQL_CACHE.

• sort_buffer_size:排序缓冲区

3.3、数据库的分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

设置数据库主从复制状态下的读写分离，主库进行更新操作，从库进行查询操作。

3.4、缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

每天努力一点，每天都在进步。