摘要：具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。各種精妙的架構(gòu)設(shè)計因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)調(diào)整,以提高用戶的相應(yīng)速度,同時還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負(fù)荷.

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務(wù)器硬件及參數(shù)設(shè)置.

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.
2.例:

DESC SELECT * FROM `user`

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關(guān)于索引可以參高筆者一文,介紹比較詳細(xì),此處記錄使用索引的三大注意事項:

LIKE關(guān)鍵字匹配"%"開頭的字符串,不會使用索引.

OR關(guān)鍵字的兩個字段必須都是用了索引,該查詢才會使用索引.

使用多列索引必須滿足最左匹配.

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應(yīng)當(dāng),將其分離出來從而形成新的表,

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

分析表主要是分析表中關(guān)鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關(guān)鍵字,如ANALYZE TABLE user;

Op:表示執(zhí)行的操作.

Msg_type:信息類型,有status,info,note,warning,error.

Msg_text:顯示信息.

2. 檢查表: 使用 CHECK關(guān)鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數(shù)值:

QUICK:不掃描行,不檢查錯誤的連接.

FAST:只檢查沒有正確關(guān)閉的表.

CHANGED:只檢查上次檢查后被更改的表和沒被正確關(guān)閉的表.

MEDIUM:掃描行,以驗證被刪除的連接是有效的,也可以計算各行關(guān)鍵字校驗和.

EXTENDED:最全面的的檢查,對每行關(guān)鍵字全面查找.

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關(guān)鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個線程.
2.配置大內(nèi)存,提高內(nèi)存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應(yīng)速度.
3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高M(jìn)ySQL服務(wù)器性能.MySQL服務(wù)的配置參數(shù)都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數(shù).

key_buffer_size:索引緩沖區(qū)大小

table_cache:能同時打開表的個數(shù)

query_cache_size和query_cache_type:前者是查詢緩沖區(qū)大小,后者是前面參數(shù)的開關(guān),0表示不使用緩沖區(qū),1表示使用緩沖區(qū),但可以在查詢中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用緩沖區(qū),2表示在查詢中明確指出使用緩沖區(qū)才用緩沖區(qū),即SQL_CACHE.

sort_buffer_size:排序緩沖區(qū)

傳送門:更多參數(shù)

因為數(shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因為數(shù)據(jù)庫負(fù)載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數(shù)據(jù)庫服務(wù)上，這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統(tǒng)層面不停加機器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴容加數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，通過分庫分表是可以支持?jǐn)U容機器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高并發(fā)架構(gòu)里通常都有緩存這個環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設(shè)計就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的并發(fā)。

一個完整而復(fù)雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，一定會包含：各種復(fù)雜的自研基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)。各種精妙的架構(gòu)設(shè)計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.