数据库优化

1.在查询字段上建立索引

类似目录，是对数据表中一列或多列的值进行排序的一种结构，方便快速查找到数据

索引：普通索引、唯一索引、全文索引、Btree索引、hash索引……

建立索引是数据库优化各种方案之中成本最低，见效最快的解决方案，一般来讲，数据库规模在几十万和几百万级别的时候见效最快，即便是有不太复杂的表关联，也能大幅度提高sql的运行效率，这个在我们以前的项目应用中，有非常深刻的体会，本来耗时50s的sql，在增加索引后可以提升到1-2s，而且不需要有代码改动，成本低廉，见效明显

索引缺点：

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

2.分库分表

分库，可以按照业务分库，分流数据库并发压力，使数据库表更加有条理性，最起码更加好找吧，我们当时是把查询库和系统库(增删改比较频繁的表)分开了，这样如果有大查询，不影响系统库

分表，刚才说了，索引适合应对百万级别的数据量，千万级别数据量使用的好，勉强也能凑合，但如果是上亿级别的数据量，索引就无能为力了，因为单索引文件可能就已经上百兆或者更多了，那么，轮到我们的分表分区登场了

分表的方法有很多种

a、如果这个业务是有流程的，那么我们通常会设计一个历史表或者归档表，用来存放历史数据，这样能保证实时数据效率比较高

b、针对某一张大表，可以根据查询条件分成多张表，比如时间，我们可以将半个月或者10天的数据放到一张表里(看具体数据量，个人认为3000W是个上限，最好控制到百万级别)，每过10天，我们就自动创建一张数据库表，然后将数据插入，如此，按照时间查询，就要先定位去那种表中去取数，这样，效率能够得到大幅度提升，当然，这么解决也有问题，比如跨表，需要union多张表，而且跨表没法支持索引

c、上面的方法是我们直接通过程序和数据库实现的最原始的分表解决方案，现在市面上有一些成熟的软件如mycat，也是支持分表的，我们之前从事的公司有个专门做分布式数据库的，这些产品出现跨表，可以不使用程序union了，而且还是使索引生效，但是需要对产品有一定的掌握

d、一般来讲，数据库中的大表毕竟只是一少部分，仅需要对这少部分大表进行分表就可以了，没必要小表也进行分表，增加维护开发难度

数据库引擎

mysql比较常用的数据库引擎有两种，一种是innodb、一种是myisam

我当时做过一个千万级数据量复杂sql测试，myisam的效率大概能够比innodb快1-2倍，虽然效率提升不是很明显，但是也有提升，后来查过一些资料，说之所以mysiam快，是因为他的数据存储结构、索引存储结构和innodb不一样的，mysiam的索引结构是在内存中存的

当然，mysiam也有弱点，那就是他是表级锁，而innodb是行级锁，所以，mysiam适用于一次插入，多次查询的表，或者是读写分离中的读库中的表，而对于修改插入删除操作比较频繁的表，就很不合适了