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優化

筆者將優化分為了兩大類：軟優化和硬優化。軟優化一般是操作數據庫即可；而硬優化則是操作服務器硬件及參數設置。

1、軟優化

1）查詢語句優化

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行信息。

例:

DESC SELECT * FROM `user`

顯示：

其中會顯示索引和查詢數據讀取數據條數等信息。

2）優化子查詢

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開銷，而連接查詢不會創建臨時表，因此效率比嵌套子查詢高。

3）使用索引

索引是提高數據庫查詢速度最重要的方法之一，使用索引的三大注意事項包括：

• LIKE關鍵字匹配'%'開頭的字符串，不會使用索引；
• OR關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。

4）分解表

對于字段較多的表，如果某些字段使用頻率較低，此時應當將其分離出來從而形成新的表。

5）中間表

對于將大量連接查詢的表可以創建中間表，從而減少在查詢時造成的連接耗時。

6）增加冗余字段

類似于創建中間表，增加冗余也是為了減少連接查詢。

7）分析表、檢查表、優化表

分析表主要是分析表中關鍵字的分布；檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤；優化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費。

分析表： 使用 ANALYZE 關鍵字，如ANALYZE TABLE user

• Op： 表示執行的操作；
• Msg_type： 信息類型，有status、info、note、warning、error；
• Msg_text： 顯示信息。

檢查表: 使用 CHECK關鍵字，如CHECK TABLE user [option]。 option 只對MyISAM有效。共五個參數值：

• QUICK： 不掃描行，不檢查錯誤的連接；
• FAST： 只檢查沒有正確關閉的表；
• CHANGED： 只檢查上次檢查后被更改的表和沒被正確關閉的表；
• MEDIUM： 掃描行，以驗證被刪除的連接是有效的，也可以計算各行關鍵字校驗和；
• EXTENDED： 最全面的的檢查，對每行關鍵字全面查找。

優化表： 使用OPTIMIZE關鍵字，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，在執行過程中會加上只讀鎖。

2、硬優化

1）硬件三件套

• 配置多核心和頻率高的cpu，多核心可以執行多個線程；
• 配置大內存，提高內存，即可提高緩存區容量，因此能減少磁盤I/O時間，從而提高響應速度；
• 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。

2）優化數據庫參數

優化數據庫參數可以提高資源利用率，從而提高MySQL服務器性能。MySQL服務的配置參數都在my.cnf或my.ini，下面列出性能影響較大的幾個參數：

• key_buffer_size： 索引緩沖區大小；
• table_cache： 能同時打開表的個數；
• query_cache_size和query_cache_type： 前者是查詢緩沖區大小，后者是前面參數的開關，0表示不使用緩沖區，1表示使用緩沖區，但可以在查詢中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用緩沖區，2表示在查詢中明確指出使用緩沖區才用緩沖區，即SQL_CACHE；
• sort_buffer_size： 排序緩沖區。

3）分庫分表

因為數據庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統性能可能會降低，因為數據庫負載過高對性能會有影響。

另外一個，壓力過大把你的數據庫給搞掛了怎么辦？

所以此時你必須得對系統做分庫分表+讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數據庫服務上，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。

4）緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統層面不停加機器，就可以承載更高的并發請求。

然后數據庫層面如果寫入并發越來越高，就擴容加數據庫服務器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數據庫層面的讀并發越來越高，就擴容加更多的從庫。

但是這里有一個很大的問題：

數據庫其實本身不是用來承載高并發請求的，所以通常來說，數據庫單機每秒承載的并發就在幾千的數量級，而且數據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。

所以在高并發架構里通常都有緩存這個環節，緩存系統的設計就是為了承載高并發而生。單機承載的并發量都在每秒幾萬，甚至每秒數十萬，對高并發的承載能力比數據庫系統要高出一到兩個數量級。

你完全可以根據系統的業務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。

具體來說，就是在寫數據庫的時候同時寫一份數據到緩存集群里，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。

結語

一個完整而復雜的高并發系統架構中，一定會包含各種復雜的自研基礎架構系統和各種精妙的架構設計，因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果。但是總得來看，數據庫優化的思想差不多就這些了。希望能對大家有所幫助。