一、數據庫結構優化(非常重要)

1.1 數據庫結構優化目的

1、減少數據冗余：(數據冗余是指在數據庫中存在相同的數據，或者某些數據可以由其他數據計算得到)，注意，盡量減少不代表完全避免數據冗余；

2、盡量避免數據維護中出現更新，插入和刪除異常：

總結：要避免異常，需要對數據庫結構進行范式化設計。

3、節約數據存儲空間。

4、提高查詢效率。

1.2 數據庫結構設計步驟

1、需求分析：全面了解產品設計的存儲需求、數據處理需求、數據安全性與完整性；

2、邏輯設計(重要)：設計數據的邏輯存儲結構。數據實體之間的邏輯關系，解決數據冗余和數據維護異常。數據范式可以幫助我們設計；

3、物理設計：表結構設計，存儲引擎與列的數據類型；

4、維護優化：索引優化、存儲結構優化。

1.3 數據庫范式設計與反范式化

1.4 物理設計

二、高可用架構設計

2.1 讀寫分離

三、數據庫索引優化(非常重要)

3.1 兩種主要數據結構：B-tree和Hash

3.1.1 B-tree結構

B-tree索引的限制：

3.1.2 Hash結構

Hash索引的限制：

Hash索引必須進行二次查找

Hash索引無法用于排序

Hash索引不支持部分索引查找也不支持范圍查找

Hash索引中Hash碼的計算可能存在Hash沖突，不適合重復值很高的列，如性別，身份證比較合適。

3.1.3 MySQL常見索引和各種索引區別

PRIMARY KEY(主鍵索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )

UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)

INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )

組合索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

普通索引：最基本的索引，沒有任何限制

唯一索引：與"普通索引"類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。

主鍵索引：它 是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

全文索引：僅可用于 MyISAM 表，針對較大的數據，生成全文索引很耗時好空間。

組合索引：為了更多的提高mysql效率可建立組合索引，遵循”最左前綴“原則。

3.2 使用索引好處和索引缺陷

3.2.1 為什么要使用索引

1、索引大大減少了存儲引擎需要掃描的數據量；

2、索引可以幫助我們進行排序以避免使用臨時表；

3、索引可以把隨機I/O變為順序I/O。

3.2.2 索引不是越多越好

1、索引會增加寫操作的成本；

2、太多的索引會增加查詢優化器的選擇時間。

索引就好比一本書的目錄，它會讓你更快的找到內容，顯然目錄(索引)并不是越多越好，假如這本書1000頁，而有500頁是目錄，它當然效率低，目錄是要占紙張的,而索引是要占磁盤空間的。

3.3 索引優化策略

3.3.1 索引列上不能使用表達式和函數

3.3.2 前綴索引和索引列的選擇性

Innodb索引列最大寬度為667個字節(utf-8 差不多255個字符),MyIsam索引類寬度最大為1000個字節，于是出現前綴索引，索引的選擇性。

對于列的值較長，比如BLOB、TEXT、VARCHAR，就必須建立前綴索引，即將值的前一部分作為索引。這樣既可以節約空間，又可以提高查詢效率。但無法使用前綴索引做 ORDER BY 和 GROUP BY，也無法使用前綴索引做覆蓋掃描。

語法： ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length))

如何選擇索引列的順序：

1、經常會被使用到的列優先(選擇性差的列不適合，如性別，查詢優化器可能會認為全表掃描性能更好)；

2、選擇性高的列優先；

3、寬度小的列優先(一頁中存儲的索引越多，降低I/O，查找越快)；

3.3.3 組合/聯合索引策略

如果索引了多列，要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始并且不跳過索引中的列。

深入理解請移步：最左前綴原理與相關優化

3.3.4 覆蓋索引策略

跟組合索引有點類似，如果索引包含所有滿足查詢需要的數據的索引則成為覆蓋索引(Covering Index)，也就是平時所說的不需要回表操作。即索引的葉子節點上面包含了他們索引的數據(hash索引不可以)。

判斷標準：使用explain，可以通過輸出的extra列來判斷，對于一個索引覆蓋查詢，顯示為using index,MySQL查詢優化器在執行查詢前會決定是否有索引覆蓋查詢。

優點:

1、可以優化緩存,減少磁盤IO操作；

2、可以減少隨機IO,變隨機IO操作變為順序IO操作；

3、可以避免對InnoDB主鍵索引的二次查詢；

4、可以避免MyISAM表進行系統調用；

無法使用覆蓋索引的情況：

1、存儲引擎不支持覆蓋索引；

2、查詢中使用了太多的列(如SELECT * )；

3、使用了雙%號的like查詢(底層API所限制)；

3.3.5 SQL索引優化總結口訣(套路重點)

全值匹配我最愛，最左前綴要遵守；

帶頭大哥不能死，中間兄弟不能斷；

索引列上不計算，范圍之后全失效；

LIKE百分寫最右，覆蓋索引不寫 *；

不等空值還有or，索引失效要少用；

字符單引不可丟，SQL高級也不難 ；

3.4 使用索引來優化查詢

3.4.1 利用索引排序

1、group by 實質是先排序后分組，遵照索引的最佳左前綴。；

2、索引中所有列的方向(升序、降序)和Order By子句完全一致；

3、當無法使用索引列，增大max_length_for_sort_data參數的設置+增大sort_buffer_size參數的設置；

4、如果最左列使用了范圍，則排序會失效；

5、where 高于having，能寫在where限定的條件就不要去having去限定了

3.5 索引的維護和優化

3.5.1 刪除重復索引

注：主鍵約束相當于(唯一約束 + 非空約束)

一張表中最多有一個主鍵約束,如果設置多個主鍵,就會出現如下提示：Multiple primary key defined!!!

3.5.2 刪除冗余索引

檢查工具：pt-duplicate-key-checker

explain 查詢計劃

Using where：表示優化器需要通過索引回表查詢數據；

Using index：表示直接訪問索引就足夠獲取到所需要的數據，不需要通過索引回表，如覆蓋索引；