标签：案例 auto 次数 blog 应该 mycat jdb 接受 incr
数据库的管理是一个非常专业的事情，对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成，但是开发人员也经常与数据库打交道，即使是简单的增删改查也是有很多窍门，这里，一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。
字段长度省着点用
先说说我们常用的类型的存储长度：
列类型 存储长度
tinyint 1字节
smallint 2字节
int 4字节
bigint 8字节
float 4字节
decimal(m,d) 0-4字节
datetime 8字节
timestamp 4字节
char(m) m个字节
varchar(m) 可变长度
text 可变长度
很明显，不同的类型存储的长度有很大区别的，对查询的效率有影响，字段长度对索引的影响是很大的。
字符串字段长度都差不多的，可以预估长度的，用char
字符串长度差异大，用varchar,限制长度，不要浪费空间
整型根据大小，选择合适的类型
时间建议用timestamp
建议使用decimal，不建议使用float,如果是价格，可以考虑用int或bigint，如1元，存储的就是100
放弃uuid(guid)的使用
不管是uuid，还是guid，使用的时候都是为了避免同时生成重复的ID，但是建议考虑其他方案，原因如下：
uuid没有顺序
uuid太长
uuid规则完全不可控
推荐的方案用bigint（首选），或者char来存储，生成方式参考snowflake的算法，有顺序、长度固定、比uuid更短，当然，也几乎不会重复。
大表减少联表，最好是单表查询
单表查询的优势很多，查询效率极高，便于分表分库扩展，但是很多时候大家都觉得真正实现起来不太现实，完全失去了关系数据库的意义，但是单表的性能优势太明显，一般总会有办法解决的:
合理的冗余字段
配合内存数据库（redis\mongodb）使用
联表变多次查询（下文会有说明）
如果考虑都后期数据量大，需要分表分库，就应该尽早实时单表查询，现在的数据库分表分库的中间件基本都无法支持联表查询。即使如mycat最多支持两个表的联表查询，但是也有很明显的性能损耗。
索引的正确处理方式
索引的优势这里就不多说了，索引使用不当会有反效果：
数据量很小的表，不需要索引
一个表的索引不宜过多，建议最多就5个，索引不可能满足所有的场景，但是了个满足绝大部分的场景
mysql 和 sqlserver的索引差别还挺大的，需要注意。例如：
mysql索引字段的顺序对性能有很大影响，sqlserver优化过，影响很小
多查几次比联表可能要好
提出这个方案相信会得到很多人的反对，但是我相信这个结论还是非常适合数据量大的场景。多查几次数据库有这么几个弊端：
增加了网络消耗
增加了数据库的连接数
其实，这两个问题在现在基本都可以忽略的，数据库和应用的连接基本都是内网，这个网络连接的效率还是很高的。数据库对连接池的优化已经比较成熟了，连接数只要不是太多，影响也不会太严重，但是多查几次的优势却很多：
单表效率更高
便于后期扩展分表分库库
有效利用数据库本身的结果缓存
减少锁表，联表会锁多个表
当然，多查几次这个度一定要把握。千万不要在一个循环里面查询数据库。我们也应该尽量减少查询数据库的次数。我们可以接受1次查询变2次查询，如果你变成10次查询，那就要放弃了。
举个例子：
查询商品的时候，需要显示分类表的分类名
select category.name,product.name from product inner join category on p.categoryid=category.id
建议的方式：
select categoryid,name from product
select categoryname from category where categoryid in (‘‘,‘‘,‘‘,‘‘)
当然，你可以再优化一下，查询分类名之前，对product的categoryid排序一下，这样速度更快。因为我们前面已经用snowflake生成了有顺序的主键了。
补充一下，in的效率并不是你想象的那么慢，如果保持在100个节点（很多书籍介绍1000个节点，我们保守一点），性能还是很高的。
尽量使用简单的数据库脚本
很多用过 .net Entity Framework 的人都说这个框架太慢，其实慢主要是两点：错误的使用延迟加载（外键关联）、生成SQL编译太慢。Entity Framework生成的SQL脚本有太多没用的东西，导致编译太慢。
数据库脚本尽量使用简单的，不要用太长的一个SQL脚本，会导致初次执行的时候，编译SQL脚本花费太多的时间。
尽量去避免聚合操作
聚合操作如count,group等，是数据库性能的大杀手，经常会出现大面积的表扫描和索表的情况，所以大家能看到很多平台都把数量的计算给隐藏了，商品查询不去实时显示count的结果。如淘宝，就不显示查询结果的数量，只是显示前100页。
避免聚合操作的方法就是将实时的count计算结果用字段去存储，去累加这个结果。当然，也可以考虑用spark等实时计算框架去处理，这种高深的技术，不在此次讨论范围内。（PS:主要是我也不懂）
总结
程序的优化很多时候都是一些细节的问题，更应该注意平时的积累，阿里SQL的规范有很多可以吸取的地方，以上也是自己工作中的一些总结，欢迎大家补充。
前言
之前写过一篇文章《数据库的使用你可能忽略了这些》，主要是从一些大家使用使用时容易忽略的地方，如：字段长度、表设计等来说明，这篇文章同样也是这样的主题，只是从另外的几个方面来说说数据库使用中，容易忽略，导致入坑的地方。
合理预估数据量
在数据库进行表设计的时候，就应该评估可能产生的数据量，数据量会对整个开发和代码的健壮性有很大的影响。开发一个数据量万级别、十万级别、百万级别、千万以上级别数量的应用，在开发思路、技术选型、架构都能都要很大的差别。
基本上的我的原则是：
万级别的数据库，可以随意一点，SQL编写有好的习惯；
十万级别，注意索引，注意联表性能；
百万级别，尽量减少联表，尽量不要做汇总查询，如查总数 ；
千万以上级别，除缓存之外，使用分表分库 ；
很多系统因为在设计表的时候，没有很好的预估的后期系统的发展，导致上线不久就出现无法支撑的情况，代码上太多的联表查询，不在乎基础的SQL性能，导致数据库的瓶颈很快就显现出来，不得不重构系统。设计数据库的时候，一定是基于业务进行设计的，对业务的发展有一定的预估，看得长远一点。
合理预估并发访问量
数据库有天然的瓶颈，就是并发量。我们一般会通过缓存来减少数据库的并发连接，以及对数据库的操作，数据库的并发，不是只有大型平台才会遇到，很多中小平台其实也会面临这样的问题，例如：
循环进行数据库的操作
这个问题，上一篇文章我也提到过，不要在循环里进行数据库的操作，这个会直接导致数据库连接数暴增，影响非常严重。虽然是个比较低级的问题，但是出现的概率其实是非常高的，在我身边看到很多很多这种案例了，这种问题，就是需要程序员自己本身避免这些问题，当然，也可以通过一些手段去监控，找到这些问题，只是会比较麻烦一点。
业务本身的高频次数据请求
其实有些业务，即使是中小型的平台，也会有高并发请求数据库的情况，常见的例子如：日志。例如，我们需要抓取到所有人的操作日志，或者所有模块的加载时间，并且持久化保存。如果，当初选型通过Mysql去记录这些数据，那么就很容易遇到高并发的问题。这种就是属于选型的错误了。
数据库对高并发的处理一直是短板，所以应该尽量避免高并发的数据库操作，查询通过缓存处理，增删改这可以通过MQ或者Kafka这样的工具异步进行处理，如果对数据库的结构化要求不高，则可以用hbase或者hive进行数据库的保存。
数据库线程池的合理使用
现在数据库的操作都是使用线程池的，线程池主要是用来控制数据库的连接数，其实连接池是不属于数据库范畴，但是，一般我们使用和数据库结合非常紧密，所以在这里一并说明。
一般线程池都会有这样的几个参数：
参数 说明
最小连接数 不管是否有数据库的操作，这几个连接都会一直存在，
最大连接数 允许的最大的连接数，如果超过了这个数据，则无法申请连接，只能等待，或者异常
回收时间 多长时间会对所有的连接进行一次断开，然后重新连接。
释放时间 多长时间没有进行操作的连接，会释放
基本所有的连接池都会有这几个参数，可能不同的连接池参数名不同，但是作用是一样的。 这里我们重点说一下最大连接数，这个是很容易忽略的一个设置。
很多人设置最大连接数的时候，喜欢设置的很大，例如设置为5000，但是一般mysql的数据库一个实例连接默认才1000，连接数超过这个了数据库也无法处理，设置的再大其实是没用的。
服务器数量 * 最大连接数 < 数据库最大连接数
而且，这还是在一个实例，一个数据库的情况下，至于多个数据库：
我建议
服务器数量 * 最大连接数 * 数据库数量 < 数据库最大连接数
如果单个数据库占用了太多的数据库连接，会影响到其他数据库，导致其他数据库也无法使用。
当然，这个值大家可以根据业务去进行合理的估算，高频的业务分配多一点，低频的业务分配少一点。不要盲目的一味设置连接池的最大值。
总结
如今，虽然各种各样的存储方式出现，但是关系数据库一直是我们系统的最重要的组成部分，尽量不要过早暴露数据库应对并发的短板，设计数据库和操作数据库在我们的开发中应该是一件很神圣的事情，认证对待关系的数据库的每一个操作才是明智之举。
扩展阅读：
数据库的使用你可能忽略了这些
学会数据库读写分离、分表分库——用Mycat，这一篇就够了！
系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。希望通过这篇文章的介绍，能学会Mycat的使用。
安装
Mycat官网：http://www.mycat.io/
可以了解下Mycat的背景和应用情况，这样使用起来比较有信心。
Mycat下载地址：http://dl.mycat.io/
官网有个文档，属于详细的介绍，初次入门，看起来比较花时间。
下载：
建议大家选择 1.6-RELEASE 版本，毕竟是比较稳定的版本。
安装：
根据不同的系统选择不同的版本。包括linux、windows、mac,作者考虑还是非常周全的，当然，也有源码版的。（ps:源码版的下载后，只要配置正确，就可以正常运行调试，这个赞一下。）
Mycat的安装其实只要解压下载的目录就可以了，非常简单。
安装完成后，目录如下：
目录 说明
bin mycat命令，启动、重启、停止等
catlet catlet为Mycat的一个扩展功能
conf Mycat 配置信息,重点关注
lib Mycat引用的jar包，Mycat是java开发的
logs 日志文件，包括Mycat启动的日志和运行的日志。
配置
Mycat的配置文件都在conf目录里面，这里介绍几个常用的文件：
文件 说明
server.xml Mycat的配置文件，设置账号、参数等
schema.xml Mycat对应的物理数据库和数据库表的配置
rule.xml Mycat分片（分库分表）规则
Mycat的架构其实很好理解，Mycat是代理，Mycat后面就是物理数据库。和Web服务器的Nginx类似。对于使用者来说，访问的都是Mycat，不会接触到后端的数据库。
我们现在做一个主从、读写分离，简单分表的示例。结构如下图：
服务器 IP 说明
Mycat 192.168.0.2 mycat服务器，连接数据库时，连接此服务器
database1 192.168.0.3 物理数据库1，真正存储数据的数据库
database2 192.168.0.4 物理数据库2，真正存储数据的数据库
Mycat作为主数据库中间件，肯定是与代码弱关联的，所以代码是不用修改的，使用Mycat后，连接数据库是不变的，默认端口是8066。连接方式和普通数据库一样，如：jdbc:mysql://192.168.0.2:8066/
server.xml
示例
<!-- 表级 DML 权限设置 -->
<!--
<privileges check="false">
<schema name="TESTDB" dml="0110" >
<table name="tb01" dml="0000"></table>
<table name="tb02" dml="1111"></table>
</schema>
</privileges>
-->
</user>重点关注下面这段，其他默认即可。
参数 说明
user 用户配置节点
--name 登录的用户名，也就是连接Mycat的用户名
--password 登录的密码，也就是连接Mycat的密码
--schemas 数据库名，这里会和schema.xml中的配置关联，多个用逗号分开，例如需要这个用户需要管理两个数据库db1,db2，则配置db1,dbs
--privileges 配置用户针对表的增删改查的权限，具体见文档吧
我这里配置了一个账号test 密码也是test,针对数据库lunch,读写权限都有，没有针对表做任何特殊的权限。
schema.xml
schema.xml是最主要的配置项，首先看我的配置文件。
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="lunchmenu" dataNode="dn1" />
<table name="restaurant" dataNode="dn1" />
<table name="userlunch" dataNode="dn1" />
<table name="users" dataNode="dn1" />
<table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long" />
</schema><dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" />
<dataNode name="dn2" dataHost="test2" database="lunch" /><dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user();</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="192.168.0.2:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="test2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user();</heartbeat>
<writeHost host="hostS1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
</dataHost>
参数 说明
schema 数据库设置，此数据库为逻辑数据库，name与server.xml中schema对应
dataNode 分片信息，也就是分库相关配置
dataHost 物理数据库，真正存储数据的数据库
每个节点的属性逐一说明：
schema:
属性 说明
name 逻辑数据库名，与server.xml中的schema对应
checkSQLschema 数据库前缀相关设置，建议看文档，这里暂时设为folse
sqlMaxLimit select 时默认的limit，避免查询全表
table:
属性 说明
name 表名，物理数据库中表名
dataNode 表存储到哪些节点，多个节点用逗号分隔。节点为下文dataNode设置的name
primaryKey 主键字段名，自动生成主键时需要设置
autoIncrement 是否自增
rule 分片规则名，具体规则下文rule详细介绍
dataNode
属性 说明
name 节点名，与table中dataNode对应
datahost 物理数据库名，与datahost中name对应
database 物理数据库中数据库名
dataHost
属性 说明
name 物理数据库名，与dataNode中dataHost对应
balance 均衡负载的方式
writeType 写入方式
dbType 数据库类型
heartbeat 心跳检测语句，注意语句结尾的分号要加。
应用场景
数据库分表分库
配置如下：
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="lunchmenu" dataNode="dn1" />
<table name="restaurant" dataNode="dn1" />
<table name="userlunch" dataNode="dn1" />
<table name="users" dataNode="dn1" />
<table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long" />
</schema><dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" />
<dataNode name="dn2" dataHost="test2" database="lunch" /><dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user();</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="192.168.0.2:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="test2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user();</heartbeat>
<writeHost host="hostS1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">
</writeHost>
</dataHost>
我在192.168.0.2、192.168.0.3均有数据库lunch。
lunchmenu、restaurant、userlunch、users这些表都只写入节点dn1，也就是192.168.0.2这个服务，而dictionary写入了dn1、dn2两个节点，也就是192.168.0.2、192.168.0.3这两台服务器。分片的规则为：mod-long。
主要关注rule属性，rule属性的内容来源于rule.xml这个文件，Mycat支持10种分表分库的规则，基本能满足你所需要的要求，这个必须赞一个，其他数据库中间件好像都没有这么多。
table中的rule属性对应的就是rule.xml文件中tableRule的name,具体有哪些分表和分库的实现，建议还是看下文档。我这里选择的mod-long就是将数据平均拆分。因为我后端是两台物理库，所以rule.xml中mod-long对应的function count为2，见下面部分代码：
数据库读写分离
配置如下：
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<schema name="lunch" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<table name="lunchmenu" dataNode="dn1" />
<table name="restaurant" dataNode="dn1" />
<table name="userlunch" dataNode="dn1" />
<table name="users" dataNode="dn1" />
<table name="dictionary" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn1" />
</schema><dataNode name="dn1" dataHost="test1" database="lunch" /><dataHost name="test1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
<heartbeat>select user();</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="192.168.0.2:3306" user="root" password="123456">
<readHost host="hostM1" url="192.168.0.3:3306" user="root" password="123456">
</readHost>
</writeHost>
</dataHost>
这样的配置与前一个示例配置改动如下：
删除了table分配的规则,以及datanode只有一个
datahost也只有一台，但是writehost总添加了readhost,balance改为1，表示读写分离。
以上配置达到的效果就是102.168.0.2为主库，192.168.0.3为从库。
注意：Mycat主从分离只是在读的时候做了处理，写入数据的时候，只会写入到writehost，需要通过mycat的主从复制将数据复制到readhost，这个问题当时候我纠结了好久，数据写入writehost后，readhost一直没有数据，以为是自己配置的问题，后面才发现Mycat就没有实现主从复制的功能，毕竟数据库本身自带的这个功能才是最高效稳定的。
至于其他的场景，如同时主从和分表分库也是支持的了，只要了解这个实现以后再去修改配置，都是可以实现的。而热备及故障专业官方推荐使用haproxy配合一起使用，大家可以试试。
使用
Mycat的启动也很简单，启动命令在Bin目录：
mycat start
mycat stop
mycat restart
如果在启动时发现异常，在logs目录中查看日志。
wrapper.log 为程序启动的日志，启动时的问题看这个
mycat.log 为脚本执行时的日志，SQL脚本执行报错后的具体错误内容,查看这个文件。mycat.log是最新的错误日志，历史日志会根据时间生成目录保存。
mycat启动后，执行命令不成功，可能实际上配置有错误，导致后面的命令没有很好的执行。
Mycat带来的最大好处就是使用是完全不用修改原有代码的，在mycat通过命令启动后，你只需要将数据库连接切换到Mycat的地址就可以了。如下面就可以进行连接了：
mysql -h192.168.0.1 -P8806 -uroot -p123456
连接成功后可以执行sql脚本了。
所以，可以直接通过sql管理工具（如：navicat、datagrip）连接，执行脚本。我一直用datagrip来进行日常简单的管理，这个很方便。
Mycat还有一个管理的连接，端口号是9906.
mysql -h192.168.0.1 -P9906 -uroot -p123456
连接后可以根据管理命令查看Mycat的运行情况，当然，喜欢UI管理方式的人，可以安装一个Mycat-Web来进行管理，有兴趣自行搜索。
简而言之，开发中使用Mycat和直接使用Mysql机会没有差别。
常见问题
使用Mycat后总会遇到一些坑，我将自己遇到的一些问题在这里列一下，希望能与大家有共鸣：
Mycat是不是配置以后，就能完全解决分表分库和读写分离问题？
Mycat配合数据库本身的复制功能，可以解决读写分离的问题，但是针对分表分库的问题，不是完美的解决。或者说，至今为止，业界没有完美的解决方案。
分表分库写入能完美解决，但是，不能完美解决主要是联表查询的问题，Mycat支持两个表联表的查询，多余两个表的查询不支持。 其实，很多数据库中间件关于分表分库后查询的问题，都是需要自己实现的，而且节本都不支持联表查询，Mycat已经算做地非常先进了。
分表分库的后联表查询问题，大家通过合理数据库设计来避免。
Mycat支持哪些数据库，其他平台如 .net、PHP能用吗？
官方说了，支持的数据库包括MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流数据库，很赞。
尽量用Mysql,我试过SQL Server，会有些小问题，因为部分语法有点差异。
Mycat 非JAVA平台如 .net、PHP能用吗？
可以用。这一点MyCat做的也很棒。
参考
《Mycat权威指南》： http://www.mycat.io/document/Mycat_V1.6.0.pdf
官网 ：http://www.mycat.io/
标签：案例 auto 次数 blog 应该 mycat jdb 接受 incr
原文地址：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/9564568.html
