MySQL高级第十一篇：数据库调优策略（定位-调优-结构）

一、数据库调优的目标

• 1.尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。（吞吐量更大）
• 2.合理的结构设计和参数调整，以提高用户操作响应的速度。（响应速度更快）
• 3.减少系统的瓶颈，提高MySQL数据库整体的性能。

二、调优时如何定位问题？

1. 用户的反馈★

• 用户是我们的服务对象，因此他们的反馈是最直接的。虽然他们不会直接提出技术建议，但是有些问题往往是用户第一时间发现的。我们要重视用户的反馈，找到和数据相关的问题。

2. 日志分析★

• 通过查看数据库日志和操作系统日志等方式找出异常情况，通过它们来定位遇到的问题。

3. 服务器资源使用监控

• 通过监控服务器的CPU、内存、I/O等使用情况，可以实时了解服务器的性能使用，与历史情况进行对比。

4. 数据库内部状况监控

• 在数据库的监控中，活动会话（Active Session）监控是一个重要的指标。通过它，可以清楚地了解数据库当前是否处于非常繁忙的状态，是否存在SQL堆积等。

5. 其它

• 除了活动会话监控以外，也可以对事务、锁等待等进行监控，这些都可以帮助我们对数据库的运行状态有更全面的认识。

三、数据库调优步骤

第1步：选择适合的DBMS

DBMS的选择关系到了后面的整个设计过程，所以首先要选择适合的DBMS，如果是确定好的系统直接第二步

• 如果对事务性处理以及安全性要求高的话，可以选择商业的数据库产品。这些数据库在事务处理和查询性能上都比较强，比如采用SQL Server、Oracle，单表存储上亿条数据是没有问题的。如果数据表设计得好，即使不采用分库分表的方式，查询效率也不差。
• 除此以外，也可以采用开源的MySQL进行存储，它有很多存储引擎可以选择，如果进行事务处理的话可以选择InnoDB，非事务处理可以选择MylSAM。
• NoSQL阵营包括键值型数据库、文档型数据库、搜索引擎、列式存储和图形数据库。这些数据库的优缺点和使用场景各有不同，比如列式存储数据库可以大幅度降低系统的I/O，适合于分布式文件系统，但如果数据需要频繁地增删改，那么列式存储就不太适用了。

第2步：优化表设计

RDBMS中，每个对象都可以定义为一张表，表与表之间的关系代表了对象之间的关系。如果用的是MySQL，还可以根据不同表的使用需求，选择不同的存储引擎。

• 1．表结构要尽量遵循三范式的原则。这样可以让数据结构更加清晰规范，减少冗余字段，同时也减少了在更新，插入和删除数据时等异常情况的发生。
• 2．如果查询应用比较多，尤其是需要进行多表联查的时候，可以采用反范式进行优化。反范式采用空间换时间的方式，通过增加冗余字段提高查询的效率。
• 3．表字段的数据类型选择，关系到了查询效率的高低以及存储空间的大小。一般来说，如果字段可以采用数值类型就不要采用字符类型;字符长度要尽可能设计得短一些。针对字符类型来说，当确定字符长度固定时，就可以采用CHAR类型；当长度不固定时，通常采用VARCHAR类型。

第3步：优化逻辑查询

• SQL查询优化，可以分为逻辑查询优化和物理查询优化。逻辑查询优化就是通过改变SQL语句的内容让SQL执行效率更高效，采用的方式是对SQL语句进行等价变换，对查询进行重写。
• SQL的查询重写包括了子查询优化、等价谓词重写、视图重写、条件简化、连接消除和嵌套连接消除等。

第4步：优化物理查询

索引的创建和使用
索引相关问题前边几章节已经详细剖析过，这里不在赘述。

第5步：考虑使用缓存

除了可以对SQL本身进行优化以外，还可以请外援提升查询的效率。

• 因为数据都存放到数据库中，我们需要从数据库层中取出数据放到内存中进行业务逻辑的操作，当用户量增大的时候，如果频繁地进行数据查询，会消耗数据库很多资源。如果将常用的数据直接放到内存中，就会大幅提升查询的效率。
• 常用的键值存储数据库有 Redis和Memcached，它们都可以将数据存放到内存中。
• 从可靠性来说，Redis支持持久化，可以让我们的数据保存在硬盘上，不过这样一来性能消耗也会比较大。而Memcached仅仅是内存存储，不支持持久化。
• 从支持的数据类型来说，Redis 比 Memcached要多，它不仅支持key－value类型的数据，还支持List，Set，Hash等数据结构。

第6步：库级优化

• 读写分离
• 如果读和写的业务量都很大，并且它们都在同一个数据库服务器中进行操作，那么数据库的性能就会出现瓶颈，这时为了提升系统的性能，优化用户体验，我们可以采用读写分离的方式降低主数据库的负载，比如用主数据库完成写操作，用从数据库完成读操作。
  
• 分库分表
• 当数据量级达到千万级以上时，有时候我们需要把一个数据库切成多份，放到不同的数据库服务器上，减少对单一数据库服务器的访问压力。如果使用的是MySQL，就可以使用MySQL自带的分区表功能，也可以自己做垂直拆分（分库）、水平拆分（分表）、垂直＋水平拆分（分库分表）。

四、数据库结构优化

1. 拆分表（冷热分离）

• 把1个包含很多字段的表拆分成2个或者多个相对较小的表。
• 因为这些表中某些字段的操作频率很高（热数据），经常要进行查询或者更新操作，而另外一些字段的使用频率却很低（冷数据），冷热数据分离，可以减小表的宽度。
• 如果放在一个表里面，每次查询都要读取大记录，会消耗较多的资源。
• MySQL限制每个表最多存储4096列，并且每一行数据的大小不能超过65535字节。
• 表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大，也会消耗更多的I/O。
• 冷热数据分离的目的是：①减少磁盘I/O，保证热数据的内存缓存命中率。②更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据。

2. 增加中间表、冗余字段

• 对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。

• 通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

• 另外，表的规范化程度越高，表与表之间的关系就越多，需要连接查询的情况也就越多。尤其在数据量大，而且需要频繁进行连接的时候，为了提升效率，我们也可以考虑增加冗余字段来减少连接。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-409290.html

3. 优化字段数据类型

• 优先选择符合存储需要的最小的数据类型。
• 列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少，在遍历时所需要的IO次数也就越多，索引的性能也就越差。

五、单表记录过大优化

• 1、限定查询范围，使用上查询条件，索引。
• 2、读写分离
  
• 3、垂直拆分，水平拆分

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