MySQL数据库优化总结

        对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操作系统，这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小。下面我们逐个阐明：
      
       一、数据库设计

　　适度的反范式,注意是适度的

　　我们都知道三范式，基于三范式建立的模型是最有效保存数 据的方式，也是最容易扩展的模式。我们在开发应用程序时，设计的数据库要最大程度的遵守三范式，特别是对于OLTP型的系统，三范式是必须遵守的规则。当 然，三范式最大的问题在于查询时通常需要join很多表，导致查询效率很低。所以有时候基于性能考虑，我们需要有意的违反三范式，适度的做冗余，以达到提 高查询效率的目的。注意这里的反范式是适度的，必须为这种做法提供充分的理由。下面就是一个糟糕的实例：　　

　 　在这里，为了提高学生活动记录的检索效率，把单位名称冗余到学生活动记录表里。单位信息有500条记录，而学生活动记录在一年内大概有200万数据量。 如果学生活动记录表不冗余这个单位名称字段，只包含三个int字段和一个timestamp字段，只占用了16字节，是一个很小的表。而冗余了一个 varchar(32)的字段后则是原来的3倍，检索起来相应也多了这么多的I/O。而且记录数相差悬殊，500 VS 2000000 ，导致更新一个单位名称还要更新4000条冗余记录。由此可见，这个冗余根本就是适得其反。

　　下面这个冗余就很好　　

　 　可以看到，[学生考试总分]是冗余的，这个分数完全可以通过[得分情况]汇总得到。在【学生考试总分】里，一次考试一个学生只有一条记录，而在【得分情 况】里，一个学生针对试卷里一个小题的一个小问一条记录，粗略的算一下比例大概是1：100。而且判卷子得分是不会轻易变的，更新的频率不高，所以说这个 冗余是比较好的。

    适当建立索引

　　说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的’create index’，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。由于索引的存储结构不同于表的存储，一个表的索引所占空间比数据所占空间还大的情况经常发生。这意味着我们在写数据库的时候做了很多额外的工作，而这个工作只是为了提高读的效率。因此，我们建立一个索引，必须保证这个索引不会“亏本”。一般需要遵守这样的规则：

　　索引的字段必须是经常作为查询条件的字段;

　　如果索引多个字段，第一个字段要是经常作为查询条件的。如果只有第二个字段作为查询条件，这个索引不会起到作用;

　　索引的字段必须有足够的区分度;

　　Mysql 对于长字段支持前缀索引;

　　对表进行水平划分

　 　如果一个表的记录数太多了，比如上千万条，而且需要经常检索，那么我们就有必要化整为零了。如果我拆成100个表，那么每个表只有10万条记录。当然这 需要数据在逻辑上可以划分。一个好的划分依据，有利于程序的简单实现，也可以充分利用水平分表的优势。比如系统界面上只提供按月查询的功能，那么把表按月 拆分成12个，每个查询只查询一个表就够了。如果非要按照地域来分，即使把表拆的再小，查询还是要联合所有表来查，还不如不拆了。所以一个好的拆分依据是 最重要的。

　　这里有个比较好的实例        

　 　每个学生做过的题都记录在这个表里，包括对题和错题。每个题会对应一个或多个知识点，我们需要根据错题来分析学生在哪个知识点上掌握的不足。这个表很容 易达到千万级，迫切需要拆分，那么根据什么来拆呢?从需求上看，无论是老师还是学生，最终会把焦点落在一个学生的身上。学生会关心自己，老师会关心自己班 的学生。而且每个学科的知识点是不同的。所以我们很容易想到，联合学科和知识点两个字段来拆分这个表。这样拆下来，每个表大概2万条数据，检索效率非常 高。

    　对表进行垂直划分

　　有些表记录数并不多，可能也就2、3万条，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表时需要执行大量I/O，严重降低了性能。这个时候需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。        

　 　【试题内容】、【答案信息】两个表，最初是作为几个字段添加到【试题信息】里的，可以看到试题内容和答案这两个字段很长，在表里有3万记录时，表已经占 了1G的空间，在列试题列表时非常慢。经过分析，发现系统很多时候是根据【册】、【单元】、类型、类别、难易程度等查询条件，分页显示试题详细内容。而每 次检索都是这几个表做join，每次要扫描一遍1G的表，很郁闷啊。我们完全可以把内容和答案拆分成另一个表，只有显示详细内容的时候才读这个大表，由此 就产生了【试题内容】、【答案信息】两个表。

       选择适当的字段类型，特别是主键

　　选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节小的字段就不用大字段。比如主键， 我们强烈建议用自增类型，不用guid，为什么?省空间啊?空间是什么?空间就是效率!按4个字节和按32个字节定位一条记录，谁快谁慢太明显了。涉及到 几个表做join时，效果就更明显了。值得一提的是，datetime和timestamp，datetime占用8个字节，而timestamp占用4 个字节，只用了一半，而timestamp表示的范围是1970—2037，对于大多数应用，尤其是记录什么考试时间，登录时间这类信息，绰绰有余啊。

　　文件、图片等大文件用文件系统存储，不用数据库

　　不用多说，铁律!!!数据库只存储路径。

　　外键表示清楚，方便建立索引

　　我们都知道，在powerdesigner里为两个实体建立关系，生成物理模型时会自动给外键建立索引。所以我们不要怕建立关系把线拉乱，建立个ShortCut就好了。

　　掌握表的写入时机

　　在库模式相同的情况下，如何使用数据库也对性能有着重要作用。同样是写入一个表，先写和后写对后续的操作会产生很大影响。例如在上面提到的适度冗余里的例子，        

　 　我们最初的目的是记录考生的总分，以达到提高检索效率的目的，也就是在录入成绩时写入这个表。在需求里有这样的要求：列出本次考试的所有学生成绩，没有 录入成绩的也显示该学生名称，只是总分显示为空。这个查询就需要用【学生信息】left outer join 【学生考试总分信息】，大家都知道outer join 的效率比join是要低的，为了避免这个问题，我们就在布置考试的时候写入这个表，把所有学生都插入进去，分数都是null，这样一来我们就可以用 join达到这个效果了。而且还有这样的好处：在某次考试中，安排了一个班所有学生考试，所有学生都录入了成绩。现在班里转来一个新生，那么在此时如果查 询学生成绩，就会列出这个新生，结果是未录入成绩，这显然是不对的。如果在安排的时候就写入，就可以记录下该次考试中实际的考生了，这个表的作用