MySQL优化

• 使用 status信息对mysql进行具体的优化。
• mysql> show global status //可以列出服务器运行的各种状态值
• mysql> show variables； 查询服务器配置信息
• 执行时间超过2秒即为慢查询 mysql> show variables like ‘slow%’;
• 慢查询时间设置不宜过长，最好5秒之内
• 如果mysql是主－从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响又小。
• too many connections;
  
  1. 增加从服务器分散读压力
  2. 配置文件中max_connections值过小； mysql> show variables like ‘max_connection’
• 服务器响应的最大连接数； mysql> show global status like ‘max_used_connections’
• 比较理想设置：最大连接数占上限连接数85%左右
• key_buffer_size 对myisam表性能影响最大； mysql> show variables like ‘key_buffer_size’
• key_buffer_size 使用情况 mysql> show global status like ‘key_read%’;

• mysql> show global status like ‘key_read%’;
  +————————+————-+
  | variable_name　　　　　　　　　　 | value　　　　　　　 |
  +————————+————-+
  | key_read_requests　　　　　　 | 27813678764 |
  | key_reads　　　　　　　　　　　　　　 | 6798830　　　　　 |
  +————————+————-+

  　　一共有27813678764个索引读取请求，有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引，计算索引未命中缓存的概率：

key_cache_miss_rate ＝ key_reads / key_read_requests * 100%

比如上面的数据，key_cache_miss_rate为0.0244%，4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘，已经很bt 了，key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好（每1000个请求有一个直接读硬盘），如果key_cache_miss_rate在 0.01%以下的话，key_buffer_size分配的过多，可以适当减少。
* 缓存簇

• 开启查询缓存，某些查询语句会让mysql不适用缓存， 用一个变量来代替MySQL函数，从而开启缓存

提高数据库查询效率

1. 尽量避免权标扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上简历索引
2. 尽量避免在where子句中对字段进行NULL值判断，否则引擎会放弃使用索引而进行权标扫描
3. 避免在where子句中使用！=或<>，否则引擎会放弃使用索引而进行权标扫描
4. 避免在where子句中使用or来连接条件，否则引擎会放弃使用索引而进行权标扫描
5. in和not in也要慎用，对于连续的数值，能用between就不要用in
6. where语句中使用参数也会导致全表扫描
7. 避免在where子句中对字段进行表达式操作
8. 避免在where子句中对字段进行函数操作
9. 不要在where子句中的=左边进行函数，算数运算或其他表达式运算
10. 很多时候exists代替in是一个好的选择
11. 索引可以提高select效率，但同时也降低了insert和update效率，一个表的索引最好不要超过6个
12. 尽量使用数字型字段
13. 尽可能使用varchar，nvarchar代替cahr，nchar
14. 尽量使用表变量来代替临时表
15. 避免频繁创建和删除临时表，
16. 创建临时表是如果一次插入数据量大，应使用select into 代替create table避免早场大量log
17. 应尽量避免使用游标，效率太差
18. 排序尽量使用升序
19. or尽量使用union代替
20. 删除表中所有记录使用truncate不要用delete
21. 避免大失误SQL

常用工具：
* mysqldumpslow
* mysql profile
* mysql explain

索引：
* 主键索引
* 唯一索引
* 普通索引
* 全文索引

分表

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这也是我们为什么要分表的原因。

linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步

利用merge存储引擎来实现分表

索引

索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

优点：
* 加快检索速度
* 加速表和表间的连接
* 减少查询中分组和排序的时间
* 使用优化隐藏器提高系统性能

缺点：
* 创建和维护消耗时间
* 占用物理空间
* 表修改时，索引也要变动

对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引
对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。
对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

局部性原理，磁盘预读

根据b树定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。

而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。