MySQL数据库的简介(数据库的介绍)

什么是数据库？

数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合，它是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。理解数据库的一种最简单的办法是将其想象为一个文件柜，这个文件柜只是一个存储数据的空间，而数据库就是这么一个空间。

数据库管理系统（DatabaseManagementSystem,DBMS）是用于创建、管理、和维护数据库时所使用的软件，用以管理数据库，一定程度上，用户都是在 *** 作DBMS，所以日常的数据库概念一般就是指DBMS。

常见的数据库软件DBMS有甲骨文的Oracle、微软的Aess、MongoDB等，还有我们教程要介绍的MySQL。

什么是MySQL？

MySQL是一种DBMS，而且是一种一个小型的开源的关系型数据库管理系统。2008年1月16日MySQLAB被Sun公司收购。而2009年，SUN又被Oracle收购。就这样如同一个轮回，MySQL成为了Oracle公司的另一个数据库项目。

MySQL它在世界范围内得到了广泛的安装和使用，应该是使用人数最多的数据库软件了，因为它有着这样的特性：

成本——MySQL是开源软件，可以免费使用和修改。

性能——MySQL性能很好处理速度很快。

简单——MySQL很容易安装和使用，对新手友好。

MySQL数据库软件也是使用最常用的数据库管理语言：结构化查询语言（SQL）进行数据库管理和 *** 作。

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷

1 优化一览图

2 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置

21 软优化

211 查询语句优化

1首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息

2例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息

212 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高

213 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

214 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

215 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时

216 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询

217 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费

1 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁

22 硬优化

221 硬件三件套

1配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程

2配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度

3配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力

222 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能MySQL服务的配置参数都在mycnf或myini,下面列出性能影响较大的几个参数

223 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

224 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了

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