北大青鸟设计培训：mysql数据库的优化方法？

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http://www.kmbdqn.cn/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。

在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的，截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用，那么java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/废话不多说开始学习吧！  数据库的设计  数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。

好的数据库一定拥有好的设计。

  数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。

  数据库的三大范式  第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

  第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。

也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

  第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关，而不是间接相关。

也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关.  注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规.这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余.但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下.但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反.  数据库设计的步骤  需求分析阶段  准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)。

是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。

  概念结构设计阶段  是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整  Entity_Relationship---实体之间的关系  一对一  一对多  多对一