前言

数据库优化一方面是找出零碎的瓶颈,进步MySQL数据库的整体性能,而另一方面须要正当的结构设计和参数调整,以进步用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让零碎提供更大的负荷.

1.优化一览图

2.优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化个别是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查问语句优化

  • 1.首先咱们能够用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令剖析一条查问语句的执行信息.
  • 2.例:

`DESC SELECT * FROM user`
``

显示:其中会显示索引和查问数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查问

在MySQL中,尽量应用JOIN来代替子查问.因为子查问须要嵌套查问,嵌套查问时会建设一张长期表,长期表的建设和删除都会有较大的零碎开销,而连贯查问不会创立长期表,因而效率比嵌套子查问高.

2.1.3 应用索引

索引是进步数据库查问速度最重要的办法之一,对于索引能够参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比拟具体,此处记录应用索引的三大注意事项:

  • LIKE关键字匹配'%'结尾的字符串,不会应用索引.
  • OR关键字的两个字段必须都是用了索引,该查问才会应用索引.
  • 应用多列索引必须满足最左匹配.

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段应用频率较低,此时该当,将其分离出来从而造成新的表,

2.1.5 两头表

对于将大量连贯查问的表能够创立两头表,从而缩小在查问时造成的连贯耗时.

2.1.6 减少冗余字段 相似于创立两头表,减少冗余也是为了缩小连贯查问.

2.1.7 剖析表,,检查表,优化表

剖析表次要是剖析表中关键字的散布,检查表次要是检查表中是否存在谬误,优化表次要是打消删除或更新造成的表空间节约.

  • 1.剖析表: 应用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
  • Op:示意执行的操作.
  • Msg_type:信息类型,有status,info,note,warning,error.
  • Msg_text:显示信息.
  • 2.检查表: 应用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
  • option 只对MyISAM无效,共五个参数值:
  • QUICK:不扫描行,不查看谬误的连贯.
  • FAST:只查看没有正确敞开的表.
  • CHANGED:只查看上次查看后被更改的表和没被正确敞开的表.
  • MEDIUM:扫描行,以验证被删除的连贯是无效的,也能够计算各行关键字校验和.
  • EXTENDED:最全面的的查看,对每行关键字全面查找.
  • 3.优化表:应用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是示意不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT无效,通过OPTIMIZE TABLE语句能够打消文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

  • 1.配置多外围和频率高的cpu,多外围能够执行多个线程.
  • 2.配置大内存,进步内存,即可进步缓存区容量,因而能缩小磁盘I/O工夫,从而进步响应速度.
  • 3.配置高速磁盘或正当散布磁盘:高速磁盘进步I/O,散布磁盘能进步并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数能够进步资源利用率,从而进步MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,上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:能同时关上表的个数
  • query_cache_size和query_cache_type:前者是查问缓冲区大小,后者是后面参数的开关,0示意不应用缓冲区,1示意应用缓冲区,但能够在查问中应用SQL_NO_CACHE示意不要应用缓冲区,2示意在查问中明确指出应用缓冲区才用缓冲区,即SQL_CACHE.
  • sort_buffer_size:排序缓冲区

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期零碎性能可能会升高，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 + 读写拆散，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申请。而后每个主库都挂载至多一个从库，由从库来承载读申请。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你能够不停的加机器，比如说零碎层面不停加机器，就能够承载更高的并发申请。而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，通过分库分表是能够反对扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。然而这里有一个很大的问题：数据库其实自身不是用来承载高并发申请的，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，而且数据库应用的机器都是比拟高配置，比拟低廉的机器，老本很高。如果你就是简略的不停的加机器，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，缓存零碎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。所以你齐全能够依据零碎的业务个性，对那种写少读多的申请，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，而后用缓存集群来承载大部分的读申请。这样的话，通过缓存集群，就能够用更少的机器资源承载更高的并发。倡议珍藏备查！MySQL 常见错误代码阐明

结语

一个残缺而简单的高并发零碎架构中，肯定会蕴含：各种简单的自研基础架构零碎。各种精妙的架构设计.因而一篇小文顶多具备抛砖引玉的成果,然而数据库优化的思维差不多就这些了.

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