数据库优化

目的：

• 避免网页访问错误

1. 避免访问网页由于连接timeout出现5XX错误
2. 慢查询造成页面的无法加载
3. 由于阻塞造成的数据的无法提交

• 增加数据库的稳定性

1. 很多数据库问题都是由于低效的查询引起的

• 优化用户体验

1. 浏览网页的速度
2. 良好网页功能的体验

数据库优化的几个方面以及成本问题

一、SQL优化

1. 1. 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

   2. 如何开

      启慢查询日志 

• • • 关于慢查询日志的几个变量 1.slow_query_log 慢查询日志   2.slow_query_log_file 慢查询日志的存放地址 3.log_queries_not_using_indexes 没使用索引的查询是否放入慢查询日志 4.long_query_time 对查询SQL最长多久的SQL进行记录，测试中我们把他设置为0以便对所有的SQL都进行慢查询日志记录
    • 我们可以通过查询变量的方式对这几个变量进行查询 例如：show variables like 'slow_qu%'  看他们的开启状态或者值
    • 设置慢查询
  1. 1. set global slow_query_log_file='/home/mysql/sql_log/slow-mysql.log'  设置慢查询日志的存放地方 
     2. set global log_queries_not_using_indexes=on    没使用索引的查询也放入慢查询日志中以便后面进行优化
     3. set global long_query_time =0   (设置完需要重启mysql)
     4. set global slow_query_log=on

慢查询日志分析工具

1. 1. 1. mysql自带的mysqldumpslow  在服务器上装上mysql它就已经安装了我们可以通过命令对它进行使用
      2. pt-query-digest

如何通过慢查询日志发现有问题的SQL(Query_Time大,Rows examine大,Rows send/Rows examine小的SQL)

• • • • 查询次数多且每次查询占用时间长的SQL，通常为pt-query-digest分析前几个查询

• • • • Rows examine IO大的SQL，注意pt-query-digest分析中的Rows examine项（扫描的行数）

• • • • 未命中索引的SQL，注意pt-query-digest分析中Rows examine 远远大于Rows send（实际返回的行数）项

  如何分析SQL查询

• • • • 使用explain查询SQL执行计划

• • • • 对explain返回结果分析

SQL优化的实例分析

https://www.cnblogs.com/gomysql/p/3632209.html

二、索引优化   补充索引的知识， 查看：https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html   很强大、

1. 如果选择合适的列建立索引
2. 索引优化SQL的方法
3. 索引维护的方法

三、数据库结构优化

1. .选择合适的数据类型
2. 数据库表的范式化优化
3. 数据库表的反范式化优化
4. 数据库表的垂直拆分
5. 数据库表的水平拆分

四、系统配置优化

     1.操作系统配置

      2.数据库配置（可以借用第三方配置向导  Person Configuration Wizard）

五、服务器硬件优化

    1.cpu 2.Disk IO