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什么是数据库&&为什么要有数据库
数据库，用来存储数据。
同样是存储数据，之前接触的，就像是Excel，它适合存放一些简单的文字信息（一个人的身份证号码，电话号码，姓名）
为什么要有数据库？
文件VS数据库
文件相当于把数据存放在Excel当中，形成读写文件后进行存储，然后通过python等工具对文件数据进行筛选、处理、提取；
数据库则是把数据按照其结构将其储存在计算机中，形成一个具有大数据量的数据集合，相当于存放文件的文件柜。
数据库一些相关技术知识
（DBA数据库管理员；数据库工程师）
基础理论知识，包括硬件、操作系统、网络、存储等；
数据库基础知识，包括交互语言（例如SQL）、模式、范式、事务、锁等；
数据库运维技能，包括部署、备份、高可用、监控、迁移、排障、巡检等；
数据库性能调优技能，这是一项很重要的技能，包括慢查询分析、索引优化、参数调优等。
数据库调优
首先，华为和阿里数据库官方文档
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SQL以及索引的优化是最重要的。首先要根据需求写出结构良好的SQL，然后根据SQL在表中建立有效的索引。但是如果索引太多，不但会影响写入的效率，对查询也有一定的影响。
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要根据一些范式来进行表结构的设计。设计表结构时，就需要考虑如何设计才能够更有效的查询。
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系统配置的优化。MySQL数据库是基于文件的，如果打开的文件数达到一定的数量，无法打开之后就会进行频繁的IO操作。
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硬件优化。更快的IO、更多的内存。一般来说内存越大，对于数据库的操作越好。但是CPU多就不一定了，因为他并不会用到太多的CPU数量，有很多的查询都是单CPU。另外使用高的IO（SSD、RAID），但是IO并不能减少数据库锁的机制。所以说如果查询缓慢是因为数据库内部的一些锁引起的，那么硬件优化就没有什么意义。
SQL语句优化
1、通过慢查询日志发现有效率问题的SQL
可以通过开启慢查询日志的方式进行定位有问题的SQL
（1）查看MySQL是否开启慢查询日志
（2）设置没有索引的记录到慢查询日志
（3）查看超过多长时间的sql进行记录到慢查询日志
（4）开启慢查询日志
（5）设置超时时间
（6）查看慢查询日志的位置
2、慢查询日志内容分析
慢查询日志主要分为5部分，第一部分是慢查询时间，第二部分是慢查询的来源主机和用户，第三部分是查询的执行时间、锁定时间、发送的行数、扫描的行数。最后是时间戳形式记录的命令以及该命令的执行的时间戳。
3、通过explain查看SQL的执行计划
索引优化
1、选择索引
（1）选择合适的索引列，选择在where，group by，order by，on从句中出现的列作为索引项，对于离散度不大的列没有必要创建索引。
（2）索引字段越小越好(因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好 )
（3）离散度大得列放在联合索引前面
判断离散程度的方法是：
select count(distinct ziduan1),count(distinct ziduan2) from tablename 越大越离散
2、索引优化方法
索引一般情况下都是高效的。不过凡是都有两面性，索引是以空间换时间的一种策略，索引本身在提高查询效率的同时会影响插入、更新、删除的效率。不当的使用索引不仅增加了写操作的负担，也会影响读取的效率。索引越多，数据库分析的越慢。注意点：
（1）InnoDB 每个索引都会加上主键，联合索引不要加上主键，innodb会自动加，否则会冗余。
（2）索引存在的目的是为了加快查询的效率，不过不是索引越多越好，建立索引要适当才好。过多的索引会增加数据库判断使用什么索引来查询的开销，所以，有时候也会出现以去掉重复或者无效的索引为优化手段的优化方式。
（3）主键已经是索引了，所以primay key 的主键不用再设置unique唯一索引了。
数据表结构优化
选择合适的数据类型 （1）使用可存下数据的最小的数据类型。
（2）使用简单地数据类型，int要比varchar类型在mysql处理上更简单。
（3）尽可能使用not null定义字段，这是由innodb的特性决定的，因为非not null的数据可能需要一些额外的字段进行存储，这样就会增加一些IO。可以对非null的字段设置一个默认值。
（4）尽量少用text，非用不可最好分表，将text字段存放到另一张表中，在需要的时候再使用联合查询，这样可提高查询主表的效率。
数据库配置优化
数据库是基于操作系统的，目前大多数MySQL都是安装在linux系统之上，所以对于操作系统的一些参数配置也会影响到MySQL的性能
硬件优化
CPU：CPU并不是越多越好，之前看到网上的分析有说很多的查询都是单CPU的，增加CPU数量并不能提高性能。
存储：机械磁盘 or SSD（当然是SSD更快）；单个大磁盘 or 多个小磁盘组合使用（单个1T的磁盘应该没有2个500G磁盘的组合快，因为磁盘的转速都是固定的，两个磁盘相当于可以并行的读取）
