一.Mysql的存储引擎
MyISAM的特点：
不支持完整的事务，奔溃恢复能力差
.frm:表结构信息
.MYD:数据文件
.MYI:表的索引信息（比innodb多的文件）
InnoDB 特点：
1）、支持事务
2）、数据多版本读取（InnoDB+MyISAM+ISAM）
3）、锁定机制的改进
4）、实现外键
2. innodb 与 myisam 区别
- InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持，对于 InnoDB 每一条 SQL 语言都默认封装成事务， 自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条 SQL 语言放在 begin transaction 和 commit 之 间，组成一个事务；
-
- InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。对一个包含外键的 InnoDB 表转为 MYISAM 会 失败；
-
- InnoDB 是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引 效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此， 主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。而 MyISAM 是非聚集索引，数据文 件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
-
- InnoDB 不保存表的具体行数，执行 select count(*) from table 时需要全表扫描。而 MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很 快；
-
- Innodb 不支持全文索引，而 MyISAM 支持全文索引，查询效率上 MyISAM 要高；
nosql 补充了mysql的速度
Mysql：就是必须有事务性，不要求你的速度很快，但是你的事务性必须强！
二.Mysql的优化
2.1 优化前的准备
你需要知道，我要优化谁？
我们的表很大，查询的条件也不同？----> 怎么找出优化点？优化查询耗费时间最长的sql，做优化
2.1.1 druid的监控
2.1.2 打开mysql 记录慢sql的功能
1）查询当前的mysql 是否开启了记录慢sql 日志的功能
show variables like ‘slow_query_log’;
True:代表开启了
False ：关键
2）设置没有索引的记录到慢查询日志
set global log_queries_not_using_indexes=on;（打开记录功能）
3）查看超过多长时间的sql进行记录到慢查询日志
show variables like ‘long_query_time’
4）开启慢查询日志
set global slow_query_log=on
（5）设置超时时间
Set global long_query_time=5;–超过5s的语句才记录日志
（6）查看慢查询日志的位置
show variables like ‘slow%’
这几个操作，就是把系统里面慢的sql 语句定位出来
2.1.3 目标
找到执行sql 比较慢sql 语句！
2.2 如何分析慢sql语句
2.2.1 sql的编写的语句问题
2.2.2 sql语句的查询里面是否走了索引
三、sql编写问题
3.1 避免使用全表扫描
select * from xxx;
3.2 避免使用 null 值判断
使用null 判断也是全表的扫描，使用0 代替null
3.3 避免不等值判断
！= <>
也是做全表的扫描
假删除：status！=-1
Status = 1
3.4 避免使用 or 逻辑（是否所有的条件都有索引）
Select xx from xxx where exp =xx or exp 2= xxx；
Or 的条件里面，若一个查询的条件没有索引，则全部不走索引
Union：2 1 1
Or 可能会导致全表扫描
而使用 UNION ALL ，MySQL 会把所有的记录返回，且效率高于 UNION。
Union all 代表的是2个sql 语句
Union all 会直接把2个sql语句的执行结果直接返回，不会去重
因为在使用or的时候，不会走索引
而使用Union 是发不同的sql 语句，可以走索引
3.5 慎用 in 和 not in 逻辑
In 不是连续的数据规则
不会走索引的排序的效果
In(1,2,3);
Between(1,3);(因为很多的查询树都支持排序)
数据结构：到达是谁的查询速度最快？
Hash：hash的查询速度快 hashcode（）-> 该值在某个空间的位置 几个hash 函数计算几次
二叉树：log(n)
In 查询，它的外层，不会走索引取查询
3.6 模糊查询（**）
Select xx，xxx from user where username like “%l%”
若条件“%l%” （最左匹配），就是你任何树的建立，都要有排序规则
username 建立了索引，也不会走索引？
1-10
1-5 6-10
A-c
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/AVLtree.html
Select xx，xxx from user where username like “l%” 走索引
3.7 避免查询条件中字段计算
3.8 避免查询条件中对字段进行函数操作
在where 里面不要用？
3.9 WHERE 子句“=”左边注意点
3.10 组合索引使用
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一 个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让 字段顺序与索引顺序相一致。将组合索引里面的第一个字段 让它在查询时起效果
可能导致该查询没有走索引
3.11 使用简单类型来代替mysql 里面复杂类型
能使用int 就不要使用bitint
能使用int 就不要使用vachar
3.12 其他的优化
3.13 在超大数量集的分页查询里面，可以说使用字查询来得到该数据的id，使用id 去表里面查询
select pk from table limit 10000，10 -> 只有10 条数据
Select xx，xx from table where id in(1,5,6,3,8,xx)
四、怎么有效的利用索引
4.1 要频繁查询的字段，必须建立索引
登录时：
Select xx ，xx from user where username = ‘ltd’； 、
4.2 在使用多条件查询时，我们可以考虑该多条件是否符合大多数查询的场景，若符合，则建立联合索引
在购物车里面，我们的索引使用联合索引
Shopid
Skuid
Userid
4.3 总结
就是要查询的字段，加索引，不使用该字段查询，就不需要索引
索引一般情况下都是高效的。不过凡是都有两面性，索引是以空间换时间的一种策略，索引本身在提高查询效率的同时会影响插入、更新、删除的效率。不当的使用索引不仅增加了写操作的负担，也会影响读取的效率。索引越多，数据库分析的越慢。注意点：
（1）InnoDB 每个索引都会加上主键，联合索引不要加上主键，innodb会自动加，否则会冗余。
（2）索引存在的目的是为了加快查询的效率，不过不是索引越多越好，建立索引要适当才好。过多的索引会增加数据库判断使用什么索引来查询的开销，所以，有时候也会出现以去掉重复或者无效的索引为优化手段的优化方式。
（3）主键已经是索引了，所以primay key 的主键不用再设置unique唯一索引了。
在sql 的优化**：尽量的使用索引来搜索。索引不是越多越好，合理就行，尽量在查询的条件字段上面加索引。**
五、表结构的优化
三大范式
一般表要自己设计，很少有 dba。
怎么设计：模仿别人设计的
5.1 ip 怎么存储？
可以使用inet_aton 来存储ip
5.2 时间的设计
From_unixtime 来把时间使用int 来存储
时间当成int 存储
5.3 text
Goods content 一般来说text 的数据量太大，导致你的sql 的结果集的数据量很大，其实很多时间我们不会需要该text，查询出来也是浪费，我们可以选择在查询时，不需要该字段
也可以把：
该text放在别的表里面，在使用时，使用联合查询把查询出来，拼接过期就ok 了
尽量少用text，非用不可最好分表，将text字段存放到另一张表中，在需要的时候再使用联合查询，这样可提高查询主表的效率。
六、数据库配置文件的优化
6.1 编码问题
将数据库的编码修改为utf-8
6.2 当数据库服务的内存和cpu 在比较好的清空下
可以增大数据库服务的连接的并发数，增大吞吐量
6.3 开启查询缓存
可以通过query_cache_type 来开启缓存
query_cache_type = 1 就是开启缓存
query_cache_type=2 不开缓存
但是我们一般是在应用层使用nosql 来缓存结果，并没有使用到mysql 提供的缓存机制
6.4 增大临时表的内存设置
一般在mysql 做统计计算，分组计算，需要一个临时表。
若内存小了，就会把该表放在磁盘上面，速度会变慢，增大它的内存设置，可以避免持久化的过程
七、硬件的优化
1h2g->2h-4h
八、分库分表
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