王不困的博客

当有人问你如何对数据库进行优化时，很多人第一反应想到的就是SQL优化，如何创建索引，如何改写SQL，他们把数据库优化与SQL优化划上了等号。当然这不能算是完全错误的回答，只不过思考的角度稍微片面了些，太“程序员思维”化了，没有站在更高层次来思考回答。那今天我们就将视角拔高，站在架构的角度来聊聊这一问题，数据库优化可以从哪些维度入手？正如上图所示，数据库优化可以从架构优化，硬件优化，DB优化，SQL优化四个维度入手。此上而下，位置越靠前优化越明显，对数据库的性能提升越高。

系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

zerofill的作用一般可以用在一些编号相关的数字中，比如学生的编号 001 002 ... 999这种，如果mysql没有零填充的功能，但是你又要格式化输出等长的数字编号时，那么你只能自己处理了。我们知道在mysql中 int占4个字节，那么对于无符号的int，最大值是2^32-1 = 4294967295，将近40亿，难道用了int(1)，就不能达到这个最大值吗？可以看到成功了，说明int后面的数字，不影响int本身支持的大小，int(1)、int(2)...int(10)没什么区别。