我列举几个我熟悉的,
1,存储引擎,根据应用选择合适的引擎
2,索引
----这个就有很多文章了,具体需要你自己去了解
3,sql语句优化,查询条件的选择之类
4,mysql自身系统配置,需要针对应用去定制
5,表的选择,临时表,或者分区表,也需要针对应用的情况去选择使用
例如:
1、尽可能建立索引,包括条件列,连接列,外键列等。
2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。
3、尽可能不要select ,而只列出自己需要的字段列表。
4、尽可能减少子查询的层数。
5、尽可能在子查询中进行数据筛选 。
在数据库优化上有两个主要方面:
安全:数据可持续性。
性能:数据的高性能访问。
优化的范围有哪些
存储、主机和 *** 作系统方面:
主机架构稳定性
I/O 规划及配置
Swap 交换分区
OS 内核参数和网络问题
应用程序方面:
应用程序稳定性
SQL 语句性能
串行访问资源
性能欠佳会话管理
这个应用适不适合用 MySQL
数据库优化方面:
内存
数据库结构(物理&逻辑)
实例配置
说明:不管是设计系统、定位问题还是优化,都可以按照这个顺序执行。
数据库优化维度有如下四个:
硬件
系统配置
数据库表结构
SQL 及索引
优化选择:
优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。
优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构
我们都知道,服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的,而为了提高我们数据库的运行速度和效率,数据库优化也成为了我们每日的工作重点,今天,沙河IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么要了解索引
真实案例
案例一:大学有段时间学习爬虫,爬取了知乎300w用户答题数据,存储到mysql数据中。那时不了解索引,一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右,完全满足不了正常的使用。
案例二:近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示,而工作以来,对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询,性能很慢,通过增加超时时间勉强可以访问,但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引,可以大大减小mysql服务器扫描的数据量,避免内存排序和临时表,提高应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型,primarykey,unique,normal,但底层存储的数据结构都是BTREE;有些存储引擎还提供hash索引,全文索引。
BTREE是常见的优化要面对的索引结构,都是基于BTREE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复,就可以通过组织成一颗排序二叉树,通过二分查找算法来查询,大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树,支持多个分支,高度更低,数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。
btree的每个节点都包含有key,data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d,则每个内部节点可以有n=[d+1,2d+1)个key,n+1个子节点指针。树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。
索引和文件系统中,B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小),且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数,就等于树的高度h。假设b=100,一百万个节点的树,h将只有3层。即,只有3次磁盘I/O就可以查找完毕,性能非常高。
索引查询
建立索引后,合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
另外,由于查询优化器可以解析客户端的sql语句,会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。
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