优化

ER图,数据建模与数据字典

1、存储引擎选择

2、列表类型选择

3、范式

4、慢日志查询

5、精准时间记录查询

6、计划任务explain

7、索引

8、锁与事务

9、查询缓存

10、存储过程

11、触发器

12、分区(分表,分库)

14、sphinx

15、读写分离

16、搜索优化

17、网站静态优化

https://www.cnblogs.com/clsn/p/8214048.html

在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。更多关于MySQL查询相关参照:http://www.cnblogs.com/clsn/p/8038964.html#_label6系列文章。

1.3 优化思路

1.3.1 优化什么

在数据库优化上有两个主要方面:即安全与性能。

  安全 ---> 数据可持续性

  性能 ---> 数据的高性能访问

1.3.2 优化的范围有哪些

存储、主机和操作系统方面:

主机架构稳定性

I/O规划及配置

Swap交换分区

OS内核参数和网络问题

应用程序方面:

应用程序稳定性

SQL语句性能

串行访问资源

性能欠佳会话管理

这个应用适不适合用MySQL

数据库优化方面:

内存

数据库结构(物理&逻辑)

实例配置

    说明:不管是在,设计系统,定位问题还是优化,都可以按照这个顺序执行。

1.3.3 优化维度

数据库优化维度有四个:

    硬件、系统配置、数据库表结构、SQL及索引

优化选择

  优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引

  优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引

1.5.1 优化思路

定位问题点吮吸

  硬件 --> 系统 --> 应用 --> 数据库 --> 架构(高可用、读写分离、分库分表)

数据库优化 索引,查询,分表,事务,锁

处理方向

  明确优化目标、性能和安全的折中、防患未然

1.6 数据库优化

SQL优化方向:

  执行计划、索引、SQL改写

架构优化方向:

  高可用架构、高性能架构、分库分表

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