数据库优化

数据库优化

1.优化索引、SQL  语句、分析慢查询；

2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库；

3.使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘 IO

4.优化硬件；采用 SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等

5.采用 MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率；

6.垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘 I/O；

7.主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来；

8.分库分表分机器（数据量特别大），主要的原理就是数据路由；

9.选择合适的表引擎，参数上的优化

10.进行架构级别的缓存，静态化和分布式；

11.不采用全文索引；

12.采用更快的存储方式，例如NoSQL 存储经常访问的数据。

 

 

对查询命令进行优化

 

a.应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where 及 order by 涉及的列上建立索。

b.应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，避免使用!=或<>操作符，避免使用 or 连接条件，或在where 子句中使用参数、对字段进行表达式或函数操作，否则会导致权标扫描

c.不要在where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

d.使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。

e.很多时候可考虑用 exists 代替 in。

f.尽量使用数字型字段。

g.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

h.任何地方都不要使用 select from t ，用具体的字段列表代替“”，不要返回用不到的任何字段。

尽量使用表变量来代替临时表。

 

j.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

 

k.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差。

 

l.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT  ON ，在结束时设置 SETNOCOUNT OFF。

 

m.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

 

n.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

 

数据库优化查询效率

1、储存引擎选择：如果数据表需要事务处理，应该考虑使用 InnoDB，因为它完全符合 ACID 特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎 MyISAM 是比较明智的

2、分表分库，主从。

3、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

4、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

5、应尽量避免在where 子句中使用!= 或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

6、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

7、Update 语句，如果只更改 1、2 个字段，不要Update 全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志

8、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表 JOIN，要先分页再 JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。