如何理解MySQL优化思想

如何理解MySQL的优化思想，针对这个问题，本文详细介绍了相应的分析和解决方法，希望能帮助更多想要解决这个问题的小伙伴找到更简单更容易的方法。

优化一览图

优化

作者将优化分为两类：软优化和硬优化。软优化一般只是为了操作数据库；硬优化是操作服务器的硬件和参数设置。

1、软优化

1）查询语句优化

首先，我们可以用解释或描述(:DESC)命令分析查询语句的执行信息。

例：

desselect * from ` iwide _ publics ` where inter _ id=' a 551083713 '显示：

将显示从查询数据中读取的索引和数据数量等信息。

2）优化子查询

在MySQL中，尝试使用JOIN代替子查询。由于子查询需要嵌套查询，在嵌套查询时会创建一个临时表，临时表的建立和删除会有很大的系统开销，而联接查询不会创建临时表，所以效率比嵌套子查询更高。

3）使用索引

索引是提高数据库查询速度的重要方法之一。使用索引的三个注意事项包括：

LIKE关键字匹配以“%”开头的字符串，将不使用索引；

在查询可以使用索引之前，必须对OR关键字的两个字段进行索引；

使用多列索引必须满足最左边的匹配。

4）分解表

对于字段较多的表，如果某些字段使用频率较低，则应将其分开以形成新表。

5）中间表

可以为大量将链接到查询的表创建中间表，从而减少查询期间耗时的连接。

6）增加冗余字段

类似于创建中间表，增加冗余是为了减少连接查询。

7）分析表、检查表、优化表

分析主要是分析关键词在表格中的分布情况；检查表主要是检查检查表是否有错误；优化表主要是为了消除删除或更新造成的表空间浪费。

在分析表：,使用ANALYZE关键字，如ANALYZE table ` I wide _ publications `。

Op:表示要执行的操作；

Msg_type:信息类型，包括状态、信息、备注、警告、错误；

显示信息。

检查表： 使用CHECK关键字，如CHECK TABLE用户[选项]。选项仅对MyISAM有效。共有五个参数值：

快速：不要扫描行并检查不正确的连接；

FAST:仅检查未正确关闭的表；

已更改：仅检查上次检查后更改的表和未正确关闭的表；

中：扫描行以验证删除的连接是否有效，或者计算每行的关键字校验和；

EXTENDED:最全面的检查，就是全面查找每个关键词。

使用优化表：关键字OPTIMIZE，如OPTIMIZE[local | no _ write _ to _ binlog]table user；

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG表示不写日志，优化后的表只对VARCHAR、BLOB和TEXT有效。可以通过OPTIMIZE TABLE语句消除文件碎片，并在执行过程中添加只读锁。

2、硬优化

1）硬件三件套

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2）优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率，从而提高MySQL服务器性能。MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini，下面列出性能影响较大的几个参数：

• key_buffer_size： 索引缓冲区大小；

• table_cache： 能同时打开表的个数；

• query_cache_size和query_cache_type： 前者是查询缓冲区大小，后者是前面参数的开关，0表示不使用缓冲区，1表示使用缓冲区，但可以在查询中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用缓冲区，2表示在查询中明确指出使用缓冲区才用缓冲区，即SQL_CACHE；

• sort_buffer_size： 排序缓冲区。

3）分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。

另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？

所以此时你必须得对系统做分库分表+读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

4）缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。

然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。

但是这里有一个很大的问题：

数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。

如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。

所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。

你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。

具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含各种复杂的自研基础架构系统和各种精妙的架构设计，因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果。但是总得来看，数据库优化的思想差不多就这些了。

关于如何理解MySQL优化思想问题的解答就分享到这里了，希望