当前位置： 如何对数据库进行优化-购够乐网上商城对其进行分析优化,
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一、简介
首先我们来看一下，数据库优化可以从那些方面着手：
如上图所示，数据库优化可以从四个维度入手：架构优化、硬件优化、DB优化、SQL优化。
从上到下，位置越高，优化越明显，对数据库的性能提升越高。 我们常说的SQL优化就是对性能提升最少的优化。
接下来，让我们看看每个优化是如何实现的。
2、结构优化
一般来说，优化架构层的效果在高并发场景下最为明显。 常见的优化方式有：分布式缓存、读写分离、分库分表等，每种优化方式都适用于不同的应用场景。
分布式缓存
有句老话说的好，性能不够，缓存可以弥补。 当我们需要在架构层进行优化时，我们会立即将缓存视为神器，在应用程序和数据库之间添加缓存服务，例如 Redis 或 Memcache。
当收到查询请求时，我们首先查询缓存，判断缓存中是否有数据，然后直接将数据返回给应用程序。 如果没有数据，查询数据库，加载到缓存中，大大减少了访问数据库的次数。 自然地，数据库性能也得到了提升。
但是需要注意的是，引入分布式缓存后，系统需要考虑如何应对缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题。
读写分离
一主多从、读写分离、主动同步是常见的数据库架构优化手段。
一般来说，当你的应用读多写少，数据库无法承受读的压力时，可以采用读写分离的方式，通过增加从库的数量来线性提升系统的读性能。
主库提供数据库写入服务； 从库提供数据库读取功能； master和slave之间，通过binlog同步数据。
在准备实现读写分离时，为了保证高可用，需要实现故障的自动转移，而主从架构会存在潜在的主从不一致性。
水平分割
水平分片也是数据库架构优化的常用手段。
当您的应用业务数据量大，单库容量成为性能瓶颈时，水平分片可以降低单库容量，提高数据库写入性能。
在准备实施水平分片时，需要根据实际业务选择合理的分片键（sharding-key）。
架构优化总结
读写分离主要用于解决“数据库读取性能问题”
水平切分主要用于解决“数据库数据量大的问题”
分布式缓存架构可能比读写分离更适合高并发、大数据量的场景。
3、硬件优化
我们在使用数据库的时候，无论是读操作还是写操作，最终都需要访问磁盘，所以磁盘的性能决定了数据库的性能。 PCIE固态硬盘的性能是普通机械硬盘的几十倍。 这里我们可以从吞吐量和IOPS两个维度来看一下机械硬盘、普通固态硬盘和PCIE固态硬盘之间的性能指标。
吞吐率：单位时间内读写的数据量
IOPS：每秒IO操作数
从以上数据我们可以直观的看出，不同规格的硬盘之间的性能差距是非常大的。 当然，性能更好的硬盘价格会更贵。 当资金充足，急需提高数据库性能时，尝试更换数据库硬盘。 这是一个很好的举措，你之前遇到的SQL执行慢的问题在你更换硬盘后可能就不是问题了。
4.数据库优化
有时 SQL 执行缓慢并不一定完全是 SQL 问题。 手动安装数据库，不做任何参数调整，无论SQL再怎么优化，都无法发挥其性能的最大化。 为了让数据库实例充分发挥其性能，首先要优化数据库的实例参数。
数据库实例参数优化遵循三个口头禅：日志不要小，缓存要足够大，连接要足够。
数据库事务提交后，事务对数据页的修改需要刷新（fsync）到磁盘，以保证数据的持久化。 这种磁盘刷新是一种低性能的随机写入。 如果每次事务提交都刷新磁盘，会极大地影响数据库的性能。 数据库架构设计中采用了以下两种优化方法：
所以日志和缓存对于数据库实例来说尤为重要。 如果连接不够如何对数据库进行优化，数据库会直接抛出异常，系统无法访问。
五、SQL优化
SQL优化很容易理解。 就是通过给查询字段加索引或者重写SQL来提高它的执行效率。 总的来说，SQL编写有以下通用技巧：
索引越少，查询就会越慢； 索引过多会占用大量空间，而且在执行增删改查语句时需要动态维护索引，影响性能。 选择率高（重复值少），被where频繁引用，需要建立B树索引； 一般情况下，join列需要建立索引； 复杂文档类型查询使用全文索引效率更高； 索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡； 创建复合索引时，注意基于非前导列查询的情况
UNION ALL的执行效率高于UNION如何对数据库进行优化，因为UNION在执行的时候需要去重；
执行SQL时，优化器需要将*转换成具体的列； 每次查询都要返回表，不能使用覆盖索引。
一般JOIN字段都是预先建立索引的
提高可读性； 避免慢查询的概率； 可以转化为多个短查询，由业务方处理
RAND() 导致数据列被多次扫描
实施计划
如果要优化SQL，必须要看执行计划。 执行计划会告诉你哪里效率低，哪里需要优化。你可以通过explain sql查看执行计划
SQL优化总结
下面总结一下SQL优化套路：
查看执行计划解释sql
如果有警告信息，查看警告信息show warnings；
查看SQL涉及的表结构和索引信息
根据执行计划，思考可能的优化点
根据可能的优化点进行表结构变更、索引添加、SQL重写等操作
查看优化后的执行时间和执行计划
如果优化效果不明显，重复第四步
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