mysql数据库的优化和查询效率的优化
一、数据库的优化
1.优化索引、SQL 语句、分析慢查询;
2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库;
3.使用缓存,把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,能节约磁盘IO;
4.优化硬件;采用SSD,使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等;
5.采用MySQL 内部自带的表分区技术,把数据分层不同的文件,能够提高磁盘的读取效率;
6.垂直分表;把一些不经常读的数据放在一张表里,节约磁盘I/O;
7.主从分离读写;采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来;
8.分库分表分机器(数据量特别大),主要的的原理就是数据路由;
9.选择合适的表引擎,参数上的优化;
10.进行架构级别的缓存,静态化和分布式;
11.不采用全文索引;
12.采用更快的存储方式,例如NoSQL存储经常访问的数据**。
二、查询效率的优化
1、存储引擎的选择,如果数据库中表需要事务处理,应该考虑使用InnoDB,因为它完全符合ACID特性。如果不需要事务处理,使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的;
2、分表分库,主从;
3、对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引;
4、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;
5、应尽量避免在 where子句中使用 != 或 <> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描;
6、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,如果一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描;
7、Update 语句,如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志;
8、对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。
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