【MySQL 数据宝典】【索引原理】- 008 数据库优化基本思路

一、影响性能的因素

1.1 商业需求影响性能

1.1.1 不合理需求

需求：一个论坛帖子总量的统计
附加要求：实时更新

初级阶段：SELECT COUNT(*)
新建一个表，在这个表中更新这个汇总数据（频率问题）
真正的问题在于，实时？
1. 创建一个统计表，隔一段时间统计一次并存入；

1.1.2 无用功能堆积

无用的列堆积；
错误的表设计；
无用的表关联；

1.2 系统架构及实现对性能影响

1.2.1 哪些数据不适合放在数据库中

二进制数据；
流水队列数据；
超大文本；

1.2.2 合理的 Cache

哪些数据适合放到cache中?
1，系统配置信息；
2，活跃的用户的基本信息；
3，活跃用户的定制化信息；
4，基于时间段的统计数据；
5，读>>>写的数据；

1.2.3 减少数据库交互次数

N+1问题的解决：

使用链接查询；
使用1+1查询；

1.2.4 过度依赖数据库SQL 语句的功能

交叉表；
不必要的表连接；

1.2.5 重复执行相同的SQL

在一个页面中，有相同内容，但是使用2条SQL去查询；

1.3 其他常见系统架构和实现问题

Cache 系统的不合理利用导致Cache 命中率低下造成数据库访问量的增加，同时也浪费了Cache系统的硬件资源投入；
过度依赖面向对象思想，对系统可扩展性的过渡追求，促使系统设计的时候将对象拆得过于离散，造成系统中大量的复杂Join语句，而MySQL Server 在各数据库系统中的主要优势在于处理简单逻辑的查询，这与其锁定的机制也有较大关系；
对数据库的过渡依赖，将大量更适合存放于文件系统中的数据存入了数据库中，造成数据库资源的浪费，影响到系统的整体性能，如各种日志信息；
过度理想化系统的用户体验，使大量非核心业务消耗过多的资源，如大量不需要实时更新的数据做了实时统计计算。

1.4 其他因素

1.4.1 SQL引起性能问题的原因

SQL的执行过程；

客户端发送一条查询给服务器
服务器先会检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段；
服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器根据该SQL所涉及到的数据表的统计信息进行计算，生成对应的执行计划；
MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询；
将结果返回给客户端。

磁盘IO

SQL执行的最大瓶颈在于磁盘的IO，即数据的读取；不同SQL的写法，会造成不同的执行计划的执行，而不同的执行计划在IO的上面临完全不一样的数量级，从而造成性能的差距；

1.4.2 Schema 设计对系统的性能影响

冗余数据的处理；
大表拆小表，有大数据的列单独拆成小表；
根据需求的展示设置更合理的表结构；
把常用属性分离成小表；

1.4.3 硬件环境对性能影响

提高IO指标
1. IOPS：每秒可提供的IO 访问次数；
2. IO 吞吐量：每秒的IO 总流量；
提高CPU计算能力；
如果是单独的数据库服务器，提高网络能力；

1.4.4 数据库系统场景

两种典型数据库应用场景：
1，联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）：OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
2，联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）：OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，数据仓库就是一个典型应用场景；