数据库的性能优化有哪些

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

在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。

一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。

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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，昌平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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