一 避免网页访问错误
1 数据库连接timeout产生页面5xx错误
2 慢查询造成页面无法加载
3 阻塞造成数据无法提交
二 增加数据库的稳定性
三 优化用户体验
1 流畅的页面访问速度
2 良好的网站功能体验
几个优化方面
硬件-系统配置-数据库表结构-SQL及索引
1 成本: 高 > 底
2 效果: 底 > 高
优化方面
一 SQL 语句优化
1 SQL及索引优化
如何发现有问题的SQL?
使用MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控
下面语句可以开启满查询日志:
show variables like ‘slow_query_log‘ 查看这个是否开启慢查询日志
set global slow_query_log_file=‘/home/mysql/sql_log/mysql-slow.log‘慢查询日志存储的文件位置在哪里
set global log_queries_not_using_indexs=on 指定是否要把没有使用索引的sql,记录到慢查询的日志中
set global long_query_time =1 指定一个时间，超过这个时间如1s之后，查询记录到查询日志中
慢查询日志包含的内容
1 执行SQL的主机内容
2 SQL执行的信息
3 SQL执行的时间
4 SQL执行的内容
MySQL 慢查询日志
工具一
pt-query-digest
如何分析SQL语句
使用explain查询SQL的执行计划 如 explain select username from user;
Count() 和Max()优化
....
SQL及索引优化
如何选择合适的列建立索引？
1. 在where从句，group by 从句，order by 从句，on 从句中出现的列
2.索引字段越小越好
3 离散度大的列放到联合索引的前面
索引的维护及优化 --- 重复及冗余索引
索引的维护及优化 --- 重复及冗余索引
冗余索引是指多个索引的前缀列相同，或是在联合索引中包含了主键的索引，下面这个例子中key(name,id)
就是一个冗余索引。
索引的维护及优化 --- 查找重复及冗余索引
使用 pt-duplicate-key-checker 工具检查重复及冗余索引
索引的维护及优化 --- 删除不用索引
数据库结构优化
选择合适的数据类型
数据类型的选择，充电在于 合适二字，如何确定选择的数据类型是否合适?
1.使用可以存下你的数据的最小的数据类型。
2.使用简单的数据类型。Int要比varchar类型在MySQL处理上简单。
3.尽可能的使用 not null 定义字段。
4. 尽量少用text类型，非用不可时最好考虑分表。
选择合适的数据类型
使用int来存储日期时间，利用 FROM_UNIXTIME(),UNIX_TIMESTAMP()两个函数来进行转换
选择合适的数据类型
使用bigint来Ip 地址
表的范式化和反范式化
范式化是指数据库设计的规范，目前说到范式化一般是指第三设计范式，也就是要求数据表中不存在非关键字
段对任意候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式
表的范式化和反范式化
不符合第三范式要求的表存在下列问题：
1. 数据冗余：(分类，分类描述)对于每一个商品都会进行记录，
2.数据的插入异常
3.数据的更新异常
4.数据的删除异常
表的范式化和反范式化
反范式化是指为了查询效率的考虑把原本符合第三范式的表适当的增加冗余，已达到查询效率的目的，反
范式化是一种以空间来换时间的操作。
表的垂直拆分
所谓的垂直拆分，就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题。通常
垂直拆分可以按一下原则进行：
1.把不常用的字段单独存放到一个表中。
2.把大字段独立存放到一个表中。
3.把经常一起使用的字段放到一起。
表的水平拆分
表的水平拆要是为了解决单表的数据量过大的问题，水平拆分的表每一个表的结构都是完全一致大的，
表的水平拆分
常用的水平拆分方法为：
1.对customer_id 进行hash运算，如果要拆分成5个表则使用mod（customer_id,5）取出0-4个值
2.针对不同的hashID把数据存到不同的表中。
