数据库优化简单了解

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数据库优化方法了解

优先级：

架构优化 > 硬件优化 > DB优化 > SQL优化

架构优化：

种类：分布式缓存，读写分离，分库分表

分布式缓存：

类比一下操作系统，在读写速度差距很大的两个区之间设置一个缓冲区（A区读写速度远高于B区），首先A区请求数据时，先看缓冲区是否有请求数据，没有的话将B区数据加载到缓冲区钟，有的话直接将数据从缓冲区中取出。

注意点：需要考虑缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩

读写分离：

部署多台数据库，选择其中一台作为主数据库（Master），其他一台或多台作为从数据库（Slave）。主数据库负责处理写请求，从数据库负责处理读请求，可以提高数据库的并发性，但是会存在Master在同步数据时的延迟问题

水平切分：

当应用业务数据量很大，单库容量成为性能瓶颈后，采用水平切分，可以降低数据库单库容量，提升数据库写性能。

DB优化：

要让一台数据库实例完全发挥其性能，首先我们就得先优化数据库的实例参数。

数据库实例参数优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。

数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。这个刷盘，是一个随机写，性能较低，如果每次事务提交都要刷盘，会极大影响数据库的性能。数据库在架构设计中都会采用如下两个优化手法：

1. 先将事务写到日志文件RedoLog（WAL），将随机写优化成顺序写
2. 加一层缓存结构Buffer，将单次写优化成顺序写

SQL优化：

1. 合理使用索引：
   
   索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能 选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

2. 使用UNION ALL替代UNION
   
   UNION ALL的执行效率比UNION高，因为UNION执行时需要排重；

3. 避免select * 写法
   
   执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

4. JOIN字段建议建立索引
   
   一般JOIN字段都提前加上索引

5. 避免复杂SQL语句
   
   提升可阅读性；避免慢查询的概率；可以转换成多个短查询，用业务端处理

6. 避免where 1=1写法
   

7. 避免order by rand()类似写法
   
   RAND()导致数据列被多次扫描

硬件优化：

略