MySQL数据库优化

数据库瓶颈的主要原因

1） 数据库设计缺陷；（表空间设计、数据库表设计、数据库存储过程设计，字段设计不合理）

2） 数据库配置缺陷（连接数配置，资源分配设计）

3） 数据库架构缺陷（选择了不合适的数据库管理系统，硬件架构不合理，硬件配置过低）

4） SQL语句设计不合理

5） 数据库索引建立不合理

优化方案

1) 基于应用性能设计数据库，保证合理的表空间，数据回滚，确定数据库表之间的逻辑关系，确认是单表还是多表，建立合理的主外键关系，注意字段类型设计、注意Null值。

2) 关注连接数设计、关注数据库资源调度

3) 配置足够的硬件要求，考虑CPU、内存、磁盘IO，考虑数据库集群；注意选择合适的数据库管理系统

4) 优化SQL

5) 优化索引

优化数据库对象

优化表的数据类型

在MySQL中，可以使用函数PROCEDURE ANALYSE()对当前应用的表进行分析，该函数可以对数据表中列的数据类型提出优化建议，用户可以根据应用的实际情况酌情考虑是否实施优化。

以下是函数PROCEDURE ANALYSE的使用方法。

SELECT * FROM tb1_name PROCEDURE ANALYSE()
SELECT * FROM tb1_name PROCEDURE ANALYSE(16，256)

以上第二个语句告诉PROCEDURE ANALYSE不要为那些包含的值多于16个或者256字节的ENUM类型提出建议。

通过拆分提高表的访问效率

第一种方法是垂直拆分，即把主码和一些列放到一个表中，然后把主码和另外的列放在另外一个表中。这种方法适用于一个表中某些列比较常用，而另外一些列不常用。其优点是可以使得数据行变小，一个数据页能存放更多的数据，在查询时就会减少IO次数。缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要联合操作。

第二种方法是水平拆分，即根据一列或者多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。