MySQL数据库的优化

数据表数据类型的优化

需要考虑的两个问题：

1. 字段使用什么样的数据类型更合适？
2. 字段使用什么样的数据类型性能更快？

字段类型	考虑的问题
int、tinyint、bigint	考虑空间的问题、考虑范围的问题
char、varchar	存储字符串长度是否固定
enum	特定、固定的分类可以使用enum存储，效率更快
IP地址存储	使用整型存储IP地址

索引优化

索引的优化主要主要两个点：

1. 建立合适的索引
2. 索引在什么样的效率最高

索引的创建原则

1. 索引并不是越多越好，在合适的字段上建立合适的索引，索引在提高读效率的同时，降低了写的效率
2. 复合索引的前缀原则，对多个字段a,b,c建立索引 ，跳过a使用其他字段作为索引字段无法使用到索引
3. like查询%的问题，如果%在前，无法命中索引
4. 全表扫描的优化，mysql在查询的时候，优先走索引，如果单表查询的数据跟全表一样，就放弃索引，直接扫表
5. or条件索引使用情况,如果or前面有索引后面没有索引的话则使用不到索引
6. 字符串类型索引失效的问题,对于字符串类型的字段，在使用索引的时候，需要加''号，不然没法命中索引

SQL语句的优化

需要考虑的几个方向：

1. 优化过程中的数据访问
2. 优化长难句的查询语句
3. 优化特定类型的查询语句

优化过程中的数据访问

1. 按需获取数据，使用limit
2. 返回列避免使用*,直接使用列

优化长难句的查询语句

1. 变复杂为简单，将复杂的SQL拆分为简单SQL
2. 切分查询,对于大数据，分批处理
3. 分解关联查询，拆分多个查询，有利用做数据层面的缓冲

优化特定类型的查询语句

1. 优化count()
2. 优化关联查询
3. 优化子查询
4. 优化GroupBy和distinct
5. 优化limit和union

存储引擎的优化

需要考虑的点

1. 尽量使用InnoDB进行存储，使用独立表空间，行锁
2. 分区分库
3. 分库分表

分区操作

1. 通过特定的策略对数据表进行物理拆分
2. 对用户透明
3. parting by

分库分表

1. 水平拆分，拆分热数据和冷数据
2. 垂直拆分，拆分常用的列和不常用的列

数据库服务器架构的优化

需要考虑的点：

1. 主从复制，使用MySQL binlog日志来实现主从复制
2. 读写分离
3. 双主热备
4. 负载均衡，通过LVS的三种基本模式实现负载均衡或者MyCat数据库中间件实现负载均衡