mysql 优化
一.SQL优化
》定位执行效率低的SQL语句
1. 通过慢查询日志定位慢SQL，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld会写一个所有执行时间超过long_query_time秒的SQL语句的日志文件。
2. 使用SHOW FULL PROCESSLIST; 查看当前MySQL在进行的线程，同时对一些锁表操作进行优化。
3. 通过EXPLAIN分析慢SQL
语法：EXPLAIN SQL语句
》SQL查询优化
常用举例：
1.Like查询时不要以%开头，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。
select * from tbl_name where field_name like '%value%';
不会使用索引
select * from tbl_name where field_name like 'value%';
会使用索引
2.在查询时，如果查询的字段值为空，则不要使用空值查询，而应该使用is null查询。
3.where条件不符合最左原则
假设有这样一个索引——(a,b,c)，必须用到第一个字段a，才会走索引。否则如select * from table where b='b' and c='c'，就不会使用到索引。
有时也可以在给b和c分别添加索引。
4.索引列使用 != 或 <> 操作符时，数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。使用>或<会比较高效。
5.在where子句中对索引列进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select * from table where a=b+c;
6.在where子句中对索引列进行null值判断，引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select * from table where a is null;
可以在note 上设置默认值0，确保表中note 列没有null值，然后这样查询：
select * from table where a=0;
7.在where子句中使用or来连接条件，导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
如：select * from table where a=1 or a=2;
替代方案：
select * from table where a in (1,2);
注意：SQL语句中IN包含的值不应过多 --
8.能用DISTINCT的就不用GROUP BY
如：select name from table group by name;
可改为：
select distinct name from table;
9.只取需要的列，避免SELECT *
如：select * from table;
可改为：
select name,age from table;
10.当只需要一条数据的时候，使用limit 1 --
如：select * from table limit 1;
11 尽量避免负向查询 (NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE)
12.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
13.Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
14.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义。
二.数据表设计优化
设计表时应该注意：
2.使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
1.表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
3.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
4.尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
5.使用枚举或整数代替字符串类型
6.尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
7.单表不要有太多字段，建议在20以内
8.用整型来存IP
9.索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
分表
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
分库
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。
略过
三.其他优化
使用缓存
使用连接池
》连接池的好处
1.资源重用
由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性(减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量)。
2.更快的系统响应速度一.SQL优化
》定位执行效率低的SQL语句
1. 通过慢查询日志定位慢SQL，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld会写一个所有执行时间超过long_query_time秒的SQL语句的日志文件。
2. 使用SHOW FULL PROCESSLIST; 查看当前MySQL在进行的线程，同时对一些锁表操作进行优化。
3. 通过EXPLAIN分析慢SQL
语法：EXPLAIN SQL语句
》SQL查询优化
常用举例：
1.Like查询时不要以%开头，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。
select * from tbl_name where field_name like '%value%';
不会使用索引
select * from tbl_name where field_name like 'value%';
会使用索引
2.在查询时，如果查询的字段值为空，则不要使用空值查询，而应该使用is null查询。
3.where条件不符合最左原则
假设有这样一个索引——(a,b,c)，必须用到第一个字段a，才会走索引。否则如select * from table where b='b' and c='c'，就不会使用到索引。
有时也可以在给b和c分别添加索引。
4.索引列使用 != 或 <> 操作符时，数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。使用>或<会比较高效。
5.在where子句中对索引列进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select * from table where a=b+c;
6.在where子句中对索引列进行null值判断，引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select * from table where a is null;
可以在note 上设置默认值0，确保表中note 列没有null值，然后这样查询：
select * from table where a=0;
7.在where子句中使用or来连接条件，导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
如：select * from table where a=1 or a=2;
替代方案：
select * from table where a in (1,2);
注意：SQL语句中IN包含的值不应过多 --
8.能用DISTINCT的就不用GROUP BY
如：select name from table group by name;
可改为：
select distinct name from table;
9.只取需要的列，避免SELECT *
如：select * from table;
可改为：
select name,age from table;
10.当只需要一条数据的时候，使用limit 1 --
如：select * from table limit 1;
11 尽量避免负向查询 (NOT、!=、<>、!<、!>、NOT IN、NOT LIKE)
12.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
13.Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
14.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义。
二.数据表设计优化
设计表时应该注意：
2.使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
1.表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
3.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
4.尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
5.使用枚举或整数代替字符串类型
6.尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
7.单表不要有太多字段，建议在20以内
8.用整型来存IP
9.索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
分表
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，怎么能解决单表压力呢？你就该考虑是否把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分：
垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。
水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
分库
分库是根据业务不同把相关的表切分到不同的数据库中，比如web、bbs、blog等库。如果业务量很大，还可将切分后的库做主从架构，进一步避免单个库压力过大。
略过
三.其他优化
使用缓存
使用连接池
》连接池的好处
1.资源重用
由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性(减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量)。
2.更快的系统响应速度
数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。
3.统一的连接管理，避免数据库连接泄漏
在较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄漏。
》连接池的缺点
1.连接池的初始化时间
初始化连接池的过程非常耗时，因此在应用启动时，应该把连接池初始化工作放在最早的时间点，以避免应用启动时的连接池初始化时间影响应用的响应速度。
2.连接池的管理
在连接池的管理上，连接池的管理是一个非常耗时的操作，因此在应用中，应该把连接池的管理放在最早的时间点，以避免应用中的连接池管理时间影响应用的响应速度。
数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。
3.统一的连接管理，避免数据库连接泄漏
在较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用连接。从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄漏。
》连接池的缺点
1.连接池的初始化时间
初始化连接池的过程非常耗时，因此在应用启动时，应该把连接池初始化工作放在最早的时间点，以避免应用启动时的连接池初始化时间影响应用的响应速度。
2.连接池的管理
在连接池的管理上，连接池的管理是一个非常耗时的操作，因此在应用中，应该把连接池的管理放在最早的时间点，以避免应用中的连接池管理时间影响应用的响应速度。