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概述
爲什麼要優化
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系統的吞吐量瓶頸往往出現在數據庫的訪問速度上
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隨着應用程序的運行，數據庫的中的數據會越來越多，處理時間會相應變慢
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數據是存放在磁盤上的，讀寫速度無法和內存相比
如何優化
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設計數據庫時：數據庫表、字段的設計，存儲引擎
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利用好MySQL自身提供的功能，如索引等
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橫向擴展：MySQL集羣、負載均衡、讀寫分離
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SQL語句的優化（收效甚微）
字段設計
字段類型的選擇，設計規範，範式，常見設計案例
原則：儘量使用整型表示字符串
存儲IP
INET_ATON(str)，address to number
INET_NTOA(number)，number to address
MySQL內部的枚舉類型（單選）和集合（多選）類型
但是因爲維護成本較高因此不常使用，使用關聯表的方式來替代enum
原則：定長和非定長數據類型的選擇
decimal不會損失精度，存儲空間會隨數據的增大而增大。double佔用固定空間，較大數的存儲會損失精度。非定長的還有varchar、text
金額
對數據的精度要求較高，小數的運算和存儲存在精度問題（不能將所有小數轉換成二進制）
定點數decimal
price decimal(8,2)有2位小數的定點數，定點數支持很大的數（甚至是超過int,bigint存儲範圍的數）
小單位大數額避免出現小數
元->分
字符串存儲
定長char，非定長varchar、text（上限65535，其中varchar還會消耗1-3字節記錄長度，而text使用額外空間記錄長度）
原則：儘可能選擇小的數據類型和指定短的長度
原則：儘可能使用 not null
非null字段的處理要比null字段的處理高效些！且不需要判斷是否爲null。
null在MySQL中，不好處理，存儲需要額外空間，運算也需要特殊的運算符。如select null = null和select null <> null（<>爲不等號）有着同樣的結果，只能通過is null和is not null來判斷字段是否爲null。
如何存儲？MySQL中每條記錄都需要額外的存儲空間，表示每個字段是否爲null。因此通常使用特殊的數據進行佔位，比如int not null default 0、string not null default ‘’
原則：字段註釋要完整，見名知意
原則：單表字段不宜過多
二三十個就極限了
原則：可以預留字段
在使用以上原則之前首先要滿足業務需求
關聯表的設計
外鍵
foreign key只能實現一對一或一對多的映射
一對多
使用外鍵
多對多
單獨新建一張表將多對多拆分成兩個一對多
一對一
如商品的基本信息（item）和商品的詳細信息（item_intro），通常使用相同的主鍵或者增加一個外鍵字段（item_id）
範式 Normal Format
數據表的設計規範，一套越來越嚴格的規範體系（如果需要滿足N範式，首先要滿足N-1範式）。N
第一範式1NF：字段原子性
字段原子性，字段不可再分割。
關係型數據庫，默認滿足第一範式
注意比較容易出錯的一點，在一對多的設計中使用逗號分隔多個外鍵，這種方法雖然存儲方便，但不利於維護和索引（比如查找帶標籤java的文章）
第二範式：消除對主鍵的部分依賴
即在表中加上一個與業務邏輯無關的字段作爲主鍵
主鍵：可以唯一標識記錄的字段或者字段集合。
依賴：A字段可以確定B字段，則B字段依賴A字段。比如知道了下一節課是數學課，就能確定任課老師是誰。於是周幾和下一節課和就能構成複合主鍵，能夠確定去哪個教室上課，任課老師是誰等。但我們常常增加一個id作爲主鍵，而消除對主鍵的部分依賴。
對主鍵的部分依賴：某個字段依賴複合主鍵中的一部分。
解決方案：新增一個獨立字段作爲主鍵。
第三範式：消除對主鍵的傳遞依賴
傳遞依賴：B字段依賴於A，C字段又依賴於B。比如上例中，任課老師是誰取決於是什麼課，是什麼課又取決於主鍵id。因此需要將此表拆分爲兩張表日程表和課程表（獨立數據獨立建表）：
這樣就減少了數據的冗餘（即使週一至週日每天都有Java課，也只是course_id:3546出現了7次）
存儲引擎選擇
早期問題：如何選擇MyISAM和Innodb？
現在不存在這個問題了，Innodb不斷完善，從各個方面趕超MyISAM，也是MySQL默認使用的。
存儲引擎Storage engine：MySQL中的數據、索引以及其他對象是如何存儲的，是一套文件系統的實現。
功能差異
show engines
存儲差異
鎖擴展
表級鎖（
table-level lock）：lock tables <table_name1>,<table_name2>... read/write，unlock tables <table_name1>,<table_name2>...。其中read是共享鎖，一旦鎖定任何客戶端都不可讀；write是獨佔/寫鎖，只有加鎖的客戶端可讀可寫，其他客戶端既不可讀也不可寫。鎖定的是一張表或幾張表。
行級鎖（
row-level lock）：鎖定的是一行或幾行記錄。共享鎖：select * from <table_name> where <條件> LOCK IN SHARE MODE;，對查詢的記錄增加共享鎖；select * from <table_name> where <條件> FOR UPDATE;，對查詢的記錄增加排他鎖。
這裏值得注意的是：
innodb的行鎖，其實是一個子範圍鎖，依據條件鎖定部分範圍，而不是就映射到具體的行上，因此還有一個學名：間隙鎖。比如select * from stu where id < 20 LOCK IN SHARE MODE會鎖定id在20左右以下的範圍，你可能無法插入id爲18或22的一條新紀錄。
選擇依據
如果沒有特別的需求，使用默認的Innodb即可。
MyISAM：以讀寫插入爲主的應用程序，比如博客系統、新聞門戶網站。
Innodb：更新（刪除）操作頻率也高，或者要保證數據的完整性；併發量高，支持事務和外鍵保證數據完整性。比如OA自動化辦公系統。
索引
關鍵字與數據的映射關係稱爲索引（包含關鍵字和對應的記錄在磁盤中的地址）。關鍵字是從數據當中提取的用於標識、檢索數據的特定內容。
索引檢索爲什麼快？
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關鍵字相對於數據本身，數據量小
-
關鍵字是有序的，二分查找可快速確定位置
圖書館爲每本書都加了索引號（類別-樓層-書架）、字典爲詞語解釋按字母順序編寫目錄等都用到了索引。
MySQL中索引類型
普通索引（
key），唯一索引（unique key），主鍵索引（primary key），全文索引（fulltext key）
三種索引的索引方式是一樣的，只不過對索引的關鍵字有不同的限制：
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普通索引：對關鍵字沒有限制
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唯一索引：要求記錄提供的關鍵字不能重複
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主鍵索引：要求關鍵字唯一且不爲null
索引管理語法
查看索引
show create table 表名：
desc 表名
創建索引
創建表之後建立索引
create TABLE user_index(id int auto_increment primary key,first_name varchar(16),last_name VARCHAR(16),id_card VARCHAR(18),information text);-- 更改表結構alter table user_index-- 創建一個first_name和last_name的複合索引，並命名爲nameadd key name (first_name,last_name),-- 創建一個id_card的唯一索引，默認以字段名作爲索引名add UNIQUE KEY (id_card),-- 雞肋，全文索引不支持中文add FULLTEXT KEY (information);
show create table user_index：
創建表時指定索引
CREATE TABLE user_index2 (id INT auto_increment PRIMARY KEY,first_name VARCHAR (16),last_name VARCHAR (16),id_card VARCHAR (18),information text,KEY name (first_name, last_name),FULLTEXT KEY (information),UNIQUE KEY (id_card));
刪除索引
根據索引名刪除普通索引、唯一索引、全文索引：alter table 表名 drop KEY 索引名
alter table user_index drop KEY name;alter table user_index drop KEY id_card;alter table user_index drop KEY information;
刪除主鍵索引：alter table 表名 drop primary key（因爲主鍵只有一個）。這裏值得注意的是，如果主鍵自增長，那麼不能直接執行此操作（自增長依賴於主鍵索引）：
需要取消自增長再行刪除：
alter table user_index-- 重新定義字段MODIFY id int,drop PRIMARY KEY
但通常不會刪除主鍵，因爲設計主鍵一定與業務邏輯無關。
執行計劃explain
CREATE TABLE innodb1 (id INT auto_increment PRIMARY KEY,first_name VARCHAR (16),last_name VARCHAR (16),id_card VARCHAR (18),information text,KEY name (first_name, last_name),FULLTEXT KEY (information),UNIQUE KEY (id_card));insert into innodb1 (first_name,last_name,id_card,information) values ('張','三','1001','華山派');
我們可以通過explain selelct來分析SQL語句執行前的執行計劃：
由上圖可看出此SQL語句是按照主鍵索引來檢索的。
執行計劃是：當執行SQL語句時，首先會分析、優化，形成執行計劃，在按照執行計劃執行。
索引使用場景（重點）
where
上圖中，根據id查詢記錄，因爲id字段僅建立了主鍵索引，因此此SQL執行可選的索引只有主鍵索引，如果有多個，最終會選一個較優的作爲檢索的依據。
-- 增加一個沒有建立索引的字段alter table innodb1 add sex char(1);-- 按sex檢索時可選的索引爲nullEXPLAIN SELECT * from innodb1 where sex='男';
可以嘗試在一個字段未建立索引時，根據該字段查詢的效率，然後對該字段建立索引（
alter table 表名 add index(字段名)），同樣的SQL執行的效率，你會發現查詢效率會有明顯的提升（數據量越大越明顯）。
order by
當我們使用order by將查詢結果按照某個字段排序時，如果該字段沒有建立索引，那麼執行計劃會將查詢出的所有數據使用外部排序（將數據從硬盤分批讀取到內存使用內部排序，最後合併排序結果），這個操作是很影響性能的，因爲需要將查詢涉及到的所有數據從磁盤中讀到內存（如果單條數據過大或者數據量過多都會降低效率），更無論讀到內存之後的排序了。
但是如果我們對該字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那麼由於索引本身是有序的，因此直接按照索引的順序和映射關係逐條取出數據即可。而且如果分頁的，那麼只用取出索引表某個範圍內的索引對應的數據，而不用像上述那取出所有數據進行排序再返回某個範圍內的數據。（從磁盤取數據是最影響性能的）
join
對
join語句匹配關係（on）涉及的字段建立索引能夠提高效率
索引覆蓋
如果要查詢的字段都建立過索引，那麼引擎會直接在索引表中查詢而不會訪問原始數據（否則只要有一個字段沒有建立索引就會做全表掃描），這叫索引覆蓋。因此我們需要儘可能的在select後只寫必要的查詢字段，以增加索引覆蓋的機率。
這裏值得注意的是不要想着爲每個字段建立索引，因爲優先使用索引的優勢就在於其體積小。
語法細節（要點）
在滿足索引使用的場景下（
where/order by/join on或索引覆蓋），索引也不一定被使用
字段要獨立出現
比如下面兩條SQL語句在語義上相同，但是第一條會使用主鍵索引而第二條不會。
select * from user where id = 20-1;select * from user where id+1 = 20;
`like`查詢，不能以通配符開頭
比如搜索標題包含mysql的文章：
select * from article where title like '%mysql%';
這種SQL的執行計劃用不了索引（like語句匹配表達式以通配符開頭），因此只能做全表掃描，效率極低，在實際工程中幾乎不被採用。而一般會使用第三方提供的支持中文的全文索引來做。
但是 關鍵字查詢 熱搜提醒功能還是可以做的，比如鍵入mysql之後提醒mysql 教程、mysql 下載、mysql 安裝步驟等。用到的語句是：
select * from article where title like 'mysql%';
這種like是可以利用索引的（當然前提是title字段建立過索引）。
複合索引只對第一個字段有效
建立複合索引：
alter table person add index(first_name,last_name);
其原理就是將索引先按照從first_name中提取的關鍵字排序，如果無法確定先後再按照從last_name提取的關鍵字排序，也就是說該索引表只是按照記錄的first_name字段值有序。
因此select * from person where first_name = ?是可以利用索引的，而select * from person where last_name = ?無法利用索引。
那麼該複合索引的應用場景是什麼？組合查詢
比如對於select * person from first_name = ? and last_name = ?，複合索引就比對first_name和last_name單獨建立索引要高效些。很好理解，複合索引首先二分查找與first_name = ?匹配的記錄，再在這些記錄中二分查找與last_name匹配的記錄，只涉及到一張索引表。
而分別單獨建立索引則是在first_name索引表中二分找出與first_name = ?匹配的記錄，再在last_name索引表中二分找出與last_name = ?的記錄，兩者取交集。擴展：帶你徹底瞭解數據庫索引
or，兩邊條件都有索引可用
一但有一邊無索引可用就會導致整個SQL語句的全表掃描
狀態值，不容易使用到索引
如性別、支付狀態等狀態值字段往往只有極少的幾種取值可能，這種字段即使建立索引，也往往利用不上。這是因爲，一個狀態值可能匹配大量的記錄，這種情況MySQL會認爲利用索引比全表掃描的效率低，從而棄用索引。
索引是隨機訪問磁盤，而全表掃描是順序訪問磁盤，這就好比有一棟20層樓的寫字樓，樓底下的索引牌上寫着某個公司對應不相鄰的幾層樓，你去公司找人，與其按照索引牌的提示去其中一層樓沒找到再下來看索引牌再上樓，不如從1樓挨個往上找到頂樓。
如何創建索引
-
建立基礎索引：在
where、order by、join字段上建立索引。 -
優化，組合索引：基於業務邏輯
-
如果條件經常性出現在一起，那麼可以考慮將多字段索引升級爲複合索引
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如果通過增加個別字段的索引，就可以出現索引覆蓋，那麼可以考慮爲該字段建立索引
-
查詢時，不常用到的索引，應該刪除掉
前綴索引
語法：index(field(10))，使用字段值的前10個字符建立索引，默認是使用字段的全部內容建立索引。
前提：前綴的標識度高。比如密碼就適合建立前綴索引，因爲密碼幾乎各不相同。
實操的難度：在於前綴截取的長度。
我們可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));，通過從調整prefixLen的值（從1自增）查看不同前綴長度的一個平均匹配度，接近1時就可以了（表示一個密碼的前prefixLen個字符幾乎能確定唯一一條記錄）
索引的存儲結構
BTree
btree（多路平衡查找樹）是一種廣泛應用於磁盤上實現索引功能的一種數據結構，也是大多數數據庫索引表的實現。
以add index(first_name,last_name)爲例：
BTree的一個node可以存儲多個關鍵字，node的大小取決於計算機的文件系統，因此我們可以通過減小索引字段的長度使結點存儲更多的關鍵字。如果node中的關鍵字已滿，那麼可以通過每個關鍵字之間的子節點指針來拓展索引表，但是不能破壞結構的有序性，比如按照first_name第一有序、last_name第二有序的規則，新添加的韓香就可以插到韓康之後。白起 < 韓飛 < 韓康 < 李世民 < 趙奢 < 李尋歡 < 王語嫣 < 楊不悔。
這與二叉搜索樹的思想是一樣的，只不過二叉搜索樹的查找效率是log(2,N)（以2爲底N的對數），而BTree的查找效率是log(x,N)（其中x爲node的關鍵字數量，可以達到1000以上）。
從log(1000+,N)可以看出，少量的磁盤讀取即可做到大量數據的遍歷，這也是btree的設計目的。
B+Tree聚簇結構
聚簇結構（也是在BTree上升級改造的）中，關鍵字和記錄是存放在一起的。
在MySQL中，僅僅只有Innodb的主鍵索引爲聚簇結構，其它的索引包括Innodb的非主鍵索引都是典型的BTree結構。
哈希索引
在索引被載入內存時，使用哈希結構來存儲。
查詢緩存
緩存
select語句的查詢結果
在配置文件中開啓緩存
windows上是my.ini，linux上是my.cnf
在[mysqld]段中配置query_cache_type：
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0：不開啓
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1：開啓，默認緩存所有，需要在SQL語句中增加
select sql-no-cache提示來放棄緩存 -
2：開啓，默認都不緩存，需要在SQL語句中增加
select sql-cache來主動緩存（常用）
更改配置後需要重啓以使配置生效，重啓後可通過show variables like ‘query_cache_type’;來查看：
show variables like 'query_cache_type';query_cache_type DEMAND
在客戶端設置緩存大小
通過配置項query_cache_size來設置：
show variables like 'query_cache_size';query_cache_size 0set global query_cache_size=64*1024*1024;show variables like 'query_cache_size';query_cache_size 67108864
將查詢結果緩存
select sql_cache * from user;
重置緩存
reset query cache;
緩存失效問題（大問題）
當數據表改動時，基於該數據表的任何緩存都會被刪除。（表層面的管理，不是記錄層面的管理，因此失效率較高）
注意事項
-
應用程序，不應該關心
query cache的使用情況。可以嘗試使用，但不能由query cache決定業務邏輯，因爲query cache由DBA來管理。 -
緩存是以SQL語句爲key存儲的，因此即使SQL語句功能相同，但如果多了一個空格或者大小寫有差異都會導致匹配不到緩存。
分區
一般情況下我們創建的表對應一組存儲文件，使用MyISAM存儲引擎時是一個.MYI和.MYD文件，使用Innodb存儲引擎時是一個.ibd和.frm（表結構）文件。
當數據量較大時（一般千萬條記錄級別以上），MySQL的性能就會開始下降，這時我們就需要將數據分散到多組存儲文件，保證其單個文件的執行效率。
最常見的分區方案是按id分區，如下將id的哈希值對10取模將數據均勻分散到10個.ibd存儲文件中：
create table article(id int auto_increment PRIMARY KEY,title varchar(64),content text)PARTITION by HASH(id) PARTITIONS 10
查看data目錄：
服務端的表分區對於客戶端是透明的，客戶端還是照常插入數據，但服務端會按照分區算法分散存儲數據。
MySQL提供的分區算法
分區依據的字段必須是主鍵的一部分，分區是爲了快速定位數據，因此該字段的搜索頻次較高應作爲強檢索字段，否則依照該字段分區毫無意義
hash(field)
相同的輸入得到相同的輸出。輸出的結果跟輸入是否具有規律無關。僅適用於整型字段
key(field)
和hash(field)的性質一樣，只不過key是處理字符串的，比hash()多了一步從字符串中計算出一個整型在做取模操作。
create table article_key(id int auto_increment,title varchar(64),content text,PRIMARY KEY (id,title) -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分)PARTITION by KEY(title) PARTITIONS 10
range算法
是一種條件分區算法，按照數據大小範圍分區（將數據使用某種條件，分散到不同的分區中）。
如下，按文章的發佈時間將數據按照2018年8月、9月、10月分區存放：
create table article_range(id int auto_increment,title varchar(64),content text,created_time int, -- 發佈時間到1970-1-1的毫秒數PRIMARY KEY (id,created_time) -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分)charset=utf8PARTITION BY RANGE(created_time)(PARTITION p201808 VALUES less than (1535731199), -- select UNIX_TIMESTAMP('2018-8-31 23:59:59')PARTITION p201809 VALUES less than (1538323199), -- 2018-9-30 23:59:59PARTITION p201810 VALUES less than (1541001599) -- 2018-10-31 23:59:59);
注意：條件運算符只能使用less than，這以爲着較小的範圍要放在前面，比如上述p201808,p201819,p201810分區的定義順序依照created_time數值範圍從小到大，不能顛倒。
insert into article_range values(null,'MySQL優化','內容示例',1535731180);flush tables; -- 使操作立即刷新到磁盤文件
由於插入的文章的發佈時間1535731180小於1535731199（2018-8-31 23:59:59），因此被存儲到p201808分區中，這種算法的存儲到哪個分區取決於數據狀況。
list算法
也是一種條件分區，按照列表值分區（in (值列表)）。
create table article_list(id int auto_increment,title varchar(64),content text,status TINYINT(1), -- 文章狀態：0-草稿，1-完成但未發佈，2-已發佈PRIMARY KEY (id,status) -- 要求分區依據字段必須是主鍵的一部分)charset=utf8PARTITION BY list(status)(PARTITION writing values in(0,1), -- 未發佈的放在一個分區PARTITION published values in (2) -- 已發佈的放在一個分區);insert into article_list values(null,'mysql優化','內容示例',0);flush tables;
分區管理語法
range/list
增加分區
前文中我們嘗試使用range對文章按照月份歸檔，隨着時間的增加，我們需要增加一個月份：
alter table article_range add partition(partition p201811 values less than (1543593599) -- select UNIX_TIMESTAMP('2018-11-30 23:59:59')-- more);
刪除分區
alter table article_range drop PARTITION p201808
注意：刪除分區後，分區中原有的數據也會隨之刪除！
key/hash
新增分區
alter table article_key add partition partitions 4
銷燬分區
alter table article_key coalesce partition 6
key/hash分區的管理不會刪除數據，但是每一次調整（新增或銷燬分區）都會將所有的數據重寫分配到新的分區上。效率極低，最好在設計階段就考慮好分區策略。
分區的使用
當數據表中的數據量很大時，分區帶來的效率提升纔會顯現出來。
只有檢索字段爲分區字段時，分區帶來的效率提升纔會比較明顯。因此，分區字段的選擇很重要，並且業務邏輯要儘可能地根據分區字段做相應調整（儘量使用分區字段作爲查詢條件）。
水平分割和垂直分割
水平分割：通過建立結構相同的幾張表分別存儲數據
垂直分割：將經常一起使用的字段放在一個單獨的表中，分割後的表記錄之間是一一對應關係。
分表原因
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爲數據庫減壓
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分區算法侷限
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數據庫支持不完善（
5.1之後mysql才支持分區操作）
id重複的解決方案
-
借用第三方應用如
memcache、redis的id自增器 -
單獨建一張只包含
id一個字段的表，每次自增該字段作爲數據記錄的id
集羣
橫向擴展：從根本上（單機的硬件處理能力有限）提升數據庫性能 。由此而生的相關技術：讀寫分離、負載均衡
安裝和配置主從複製
環境
-
Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo)（虛擬機） -
mysql5.7
安裝和配置
解壓到對外提供的服務的目錄（我自己專門創建了一個/export/server來存放）
tar xzvf mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /export/servercd /export/servermv mysql-5.7.23-linux-glibc2.12-x86_64 mysql
添加mysql目錄的所屬組和所屬者：
groupadd mysqluseradd -r -g mysql mysqlcd /export/serverchown -R mysql:mysql mysql/chmod -R 755 mysql/
創建mysql數據存放目錄（其中/export/data是我創建專門用來爲各種服務存放數據的目錄）
mkdir /export/data/mysql
初始化mysql服務
cd /export/server/mysql./bin/mysqld --basedir=/export/server/mysql --datadir=/export/data/mysql --user=mysql --pid-file=/export/data/mysql/mysql.pid --initialize
如果成功會顯示
mysql的root賬戶的初始密碼，記下來以備後續登錄。如果報錯缺少依賴，則使用yum instally依次安裝即可
配置my.cnf
vim /etc/my.cnf[mysqld]basedir=/export/server/mysqldatadir=/export/data/mysqlsocket=/tmp/mysql.sockuser=mysqlserver-id=10 # 服務id，在集羣時必須唯一，建議設置爲IP的第四段port=3306# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security riskssymbolic-links=0# Settings user and group are ignored when systemd is used.# If you need to run mysqld under a different user or group,# customize your systemd unit file for mariadb according to the# instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemd[mysqld_safe]log-error=/export/data/mysql/error.logpid-file=/export/data/mysql/mysql.pid## include all files from the config directory#!includedir /etc/my.cnf.d
將服務添加到開機自動啓動
cp /export/server/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld
啓動服務
service mysqld start
配置環境變量，在/etc/profile中添加如下內容
# mysql envMYSQL_HOME=/export/server/mysqlMYSQL_PATH=$MYSQL_HOME/binPATH=$PATH:$MYSQL_PATHexport PATH
使配置即可生效
source /etc/profile
使用root登錄
mysql -uroot -p# 這裏填寫之前初始化服務時提供的密碼
登錄上去之後，更改root賬戶密碼（我爲了方便將密碼改爲root），否則操作數據庫會報錯
set password=password('root');flush privileges;
設置服務可被所有遠程客戶端訪問
use mysql;update user set host='%' where user='root';flush privileges;
這樣就可以在宿主機使用
navicat遠程連接虛擬機linux上的mysql了
配置主從節點
配置master
以linux（192.168.10.10）上的mysql爲master，宿主機（192.168.10.1）上的mysql爲slave配置主從複製。（可以參考：數據庫從主備到主主的高可用方案）
修改master的my.cnf如下
[mysqld]basedir=/export/server/mysqldatadir=/export/data/mysqlsocket=/tmp/mysql.sockuser=mysqlserver-id=10port=3306# Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security riskssymbolic-links=0# Settings user and group are ignored when systemd is used.# If you need to run mysqld under a different user or group,# customize your systemd unit file for mariadb according to the# instructions in http://fedoraproject.org/wiki/Systemdlog-bin=mysql-bin # 開啓二進制日誌expire-logs-days=7 # 設置日誌過期時間，避免佔滿磁盤binlog-ignore-db=mysql # 不使用主從複製的數據庫binlog-ignore-db=information_schemabinlog-ignore-db=performation_schemabinlog-ignore-db=sysbinlog-do-db=test #使用主從複製的數據庫[mysqld_safe]log-error=/export/data/mysql/error.logpid-file=/export/data/mysql/mysql.pid## include all files from the config directory#!includedir /etc/my.cnf.d
重啓master
service mysqld restart
登錄master查看配置是否生效（ON即爲開啓，默認爲OFF）：
mysql> show variables like 'log_bin';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| log_bin | ON |+---------------+-------+
在master的數據庫中建立備份賬號：backup爲用戶名，%表示任何遠程地址，用戶back可以使用密碼1234通過任何遠程客戶端連接master
grant replication slave on *.* to 'backup'@'%' identified by '1234'
查看user表可以看到我們剛創建的用戶：
mysql> use mysqlmysql> select user,authentication_string,host from user;+---------------+-------------------------------------------+-----------+| user | authentication_string | host |+---------------+-------------------------------------------+-----------+| root | *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6AF209E1B | % || mysql.session | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost || mysql.sys | *THISISNOTAVALIDPASSWORDTHATCANBEUSEDHERE | localhost || backup | *A4B6157319038724E3560894F7F932C8886EBFCF | % |+---------------+-------------------------------------------+-----------+
新建test數據庫，創建一個article表以備後續測試
CREATE TABLE `article` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`title` varchar(64) DEFAULT NULL,`content` text,PRIMARY KEY (`id`)) CHARSET=utf8;
重啓服務並刷新數據庫狀態到存儲文件中（with read lock表示在此過程中，客戶端只能讀數據，以便獲得一個一致性的快照）
[root@zhenganwen ~]# service mysqld restartShutting down MySQL.... SUCCESS!Starting MySQL. SUCCESS![root@zhenganwen mysql]# mysql -uroot -prootmysql> flush tables with read lock;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
查看master上當前的二進制日誌和偏移量（記一下其中的File和Position）
mysql> show master status \G*************************** 1. row ***************************File: mysql-bin.000002Position: 154Binlog_Do_DB: testBinlog_Ignore_DB: mysql,information_schema,performation_schema,sysExecuted_Gtid_Set:1 row in set (0.00 sec)
File表示實現複製功能的日誌，即上圖中的Binary log；Position則表示Binary log日誌文件的偏移量之後的都會同步到slave中，那麼在偏移量之前的則需要我們手動導入。
主服務器上面的任何修改都會保存在二進制日誌Binary log裏面，從服務器上面啓動一個I/O thread（實際上就是一個主服務器的客戶端進程），連接到主服務器上面請求讀取二進制日誌，然後把讀取到的二進制日誌寫到本地的一個Realy log裏面。從服務器上面開啓一個SQL thread定時檢查Realy log，如果發現有更改立即把更改的內容在本機上面執行一遍。
如果一主多從的話，這時主庫既要負責寫又要負責爲幾個從庫提供二進制日誌。此時可以稍做調整，將二進制日誌只給某一從，這一從再開啓二進制日誌並將自己的二進制日誌再發給其它從。或者是乾脆這個從不記錄只負責將二進制日誌轉發給其它從，這樣架構起來性能可能要好得多，而且數據之間的延時應該也稍微要好一些
手動導入，從master中導出數據
mysqldump -uroot -proot -hlocalhost test > /export/data/test.sql
將test.sql中的內容在slave上執行一遍。
配置slave
修改slave的my.ini文件中的[mysqld]部分
log-bin=mysqlserver-id=1 #192.168.10.1
保存修改後重啓slave，WIN+R->services.msc->MySQL5.7->重新啓動
登錄slave檢查log_bin是否以被開啓：
show VARIABLES like 'log_bin';
配置與master的同步複製：
stop slave;change master tomaster_host='192.168.10.10', -- master的IPmaster_user='backup', -- 之前在master上創建的用戶master_password='1234',master_log_file='mysql-bin.000002', -- master上 show master status \G 提供的信息master_log_pos=154;
啓用slave節點並查看狀態
mysql> start slave;mysql> show slave status \G*************************** 1. row ***************************Slave_IO_State: Waiting for master to send eventMaster_Host: 192.168.10.10Master_User: backupMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: mysql-bin.000002Read_Master_Log_Pos: 154Relay_Log_File: DESKTOP-KUBSPE0-relay-bin.000002Relay_Log_Pos: 320Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000002Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: YesReplicate_Do_DB:Replicate_Ignore_DB:Replicate_Do_Table:Replicate_Ignore_Table:Replicate_Wild_Do_Table:Replicate_Wild_Ignore_Table:Last_Errno: 0Last_Error:Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 154Relay_Log_Space: 537Until_Condition: NoneUntil_Log_File:Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File:Master_SSL_CA_Path:Master_SSL_Cert:Master_SSL_Cipher:Master_SSL_Key:Seconds_Behind_Master: 0Master_SSL_Verify_Server_Cert: NoLast_IO_Errno: 0Last_IO_Error:Last_SQL_Errno: 0Last_SQL_Error:Replicate_Ignore_Server_Ids:Master_Server_Id: 10Master_UUID: f68774b7-0b28-11e9-a925-000c290abe05Master_Info_File: C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.7\Data\master.infoSQL_Delay: 0SQL_Remaining_Delay: NULLSlave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for more updatesMaster_Retry_Count: 86400Master_Bind:Last_IO_Error_Timestamp:Last_SQL_Error_Timestamp:Master_SSL_Crl:Master_SSL_Crlpath:Retrieved_Gtid_Set:Executed_Gtid_Set:Auto_Position: 0Replicate_Rewrite_DB:Channel_Name:Master_TLS_Version:1 row in set (0.00 sec)
注意查看第4、14、15三行，若與我一致，表示
slave配置成功
測試
關閉master的讀取鎖定
mysql> unlock tables;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
向master中插入一條數據
mysql> use testmysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
查看slave是否自動同步了數據
mysql> insert into article (title,content) values ('mysql master and slave','record the cluster building succeed!:)');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
至此，主從複製的配置成功！：)
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/52452394
讀寫分離
讀寫分離是依賴於主從複製，而主從複製又是爲讀寫分離服務的。因爲主從複製要求slave不能寫只能讀（如果對slave執行寫操作，那麼show slave status將會呈現Slave_SQL_Running=NO，此時你需要按照前面提到的手動同步一下slave）。
方案一、定義兩種連接
就像我們在學JDBC時定義的DataBase一樣，我們可以抽取出ReadDataBase,WriteDataBase implements DataBase，但是這種方式無法利用優秀的線程池技術如DruidDataSource幫我們管理連接，也無法利用Spring AOP讓連接對DAO層透明。
方案二、使用Spring AOP
如果能夠使用Spring AOP解決數據源切換的問題，那麼就可以和Mybatis、Druid整合到一起了。
我們在整合Spring1和Mybatis時，我們只需寫DAO接口和對應的SQL語句，那麼DAO實例是由誰創建的呢？實際上就是Spring幫我們創建的，它通過我們注入的數據源，幫我們完成從中獲取數據庫連接、使用連接執行 SQL 語句的過程以及最後歸還連接給數據源的過程。
如果我們能在調用DAO接口時根據接口方法命名規範（增addXXX/createXXX、刪deleteXX/removeXXX、改updateXXXX、查selectXX/findXXX/getXX/queryXXX）動態地選擇數據源（讀數據源對應連接master而寫數據源對應連接slave），那麼就可以做到讀寫分離了。（可以參考：Spring 動態切換、添加數據源實現以及源碼淺析）
項目結構
引入依賴
其中，爲了方便訪問數據庫引入了mybatis和druid，實現數據源動態切換主要依賴spring-aop和spring-aspects
<dependencies><dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis-spring</artifactId><version>1.3.2</version></dependency><dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis</artifactId><version>3.4.6</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-core</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-aop</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-jdbc</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.6</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>6.0.2</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-context</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-aspects</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.16.22</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-test</artifactId><version>5.0.8.RELEASE</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency></dependencies>
數據類
package top.zhenganwen.mysqloptimize.entity;import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;import lombok.NoArgsConstructor;@Data@AllArgsConstructor@NoArgsConstructorpublic class Article {private int id;private String title;private String content;}
spring配置文件
其中RoutingDataSourceImpl是實現動態切換功能的核心類，稍後介紹。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd"><context:property-placeholder location="db.properties"></context:property-placeholder><context:component-scan base-package="top.zhenganwen.mysqloptimize"/><bean id="slaveDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"><property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/><property name="url" value="${master.db.url}"></property><property name="username" value="${master.db.username}"></property><property name="password" value="${master.db.password}"></property></bean><bean id="masterDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource"><property name="driverClassName" value="${db.driverClass}"/><property name="url" value="${slave.db.url}"></property><property name="username" value="${slave.db.username}"></property><property name="password" value="${slave.db.password}"></property></bean><bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl"><property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property><property name="targetDataSources"><map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource"><entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/><entry key="write" value-ref="masterDataSource"/></map></property><property name="methodType"><map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String"><entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry><entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/></map></property></bean><!-- Mybatis文件 --><bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"><property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" /><property name="dataSource" ref="dataSourceRouting" /><property name="mapperLocations" value="mapper/*.xml"/></bean><bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer"><property name="basePackage" value="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper" /><property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory" /></bean></beans>
dp.properties
master.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTCmaster.db.username=rootmaster.db.password=rootslave.db.url=jdbc:mysql://192.168.10.10:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTCslave.db.username=rootslave.db.password=rootdb.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
mybatis-config.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE configurationPUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"><configuration><typeAliases><typeAlias type="top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article" alias="Article"/></typeAliases></configuration>
mapper接口和配置文件
ArticleMapper.java
package top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper;import org.springframework.stereotype.Repository;import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;import java.util.List;@Repositorypublic interface ArticleMapper {List<Article> findAll();void add(Article article);void delete(int id);}
ArticleMapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" ><mapper namespace="top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper"><select id="findAll" resultType="Article">select * from article</select><insert id="add" parameterType="Article">insert into article (title,content) values (#{title},#{content})</insert><delete id="delete" parameterType="int">delete from article where id=#{id}</delete></mapper>
核心類
RoutingDataSourceImpl
package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;import java.util.*;/*** RoutingDataSourceImpl class* 數據源路由** @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top* @date 2018/12/29*/public class RoutingDataSourceImpl extends AbstractRoutingDataSource {/*** key爲read或write* value爲DAO方法的前綴* 什麼前綴開頭的方法使用讀數據員，什麼開頭的方法使用寫數據源*/public static final Map<String, List<String>> METHOD_TYPE_MAP = new HashMap<String, List<String>>();/*** 由我們指定數據源的id，由Spring切換數據源** @return*/@Overrideprotected Object determineCurrentLookupKey() {System.out.println("數據源爲："+DataSourceHandler.getDataSource());return DataSourceHandler.getDataSource();}public void setMethodType(Map<String, String> map) {for (String type : map.keySet()) {String methodPrefixList = map.get(type);if (methodPrefixList != null) {METHOD_TYPE_MAP.put(type, Arrays.asList(methodPrefixList.split(",")));}}}}
它的主要功能是，本來我們只配置一個數據源，因此Spring動態代理DAO接口時直接使用該數據源，現在我們有了讀、寫兩個數據源，我們需要加入一些自己的邏輯來告訴調用哪個接口使用哪個數據源（讀數據的接口使用slave，寫數據的接口使用master。
這個告訴Spring該使用哪個數據源的類就是AbstractRoutingDataSource，必須重寫的方法determineCurrentLookupKey返回數據源的標識，結合spring配置文件（下段代碼的5，6兩行）
<bean id="dataSourceRouting" class="top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl"><property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"></property><property name="targetDataSources"><map key-type="java.lang.String" value-type="javax.sql.DataSource"><entry key="read" value-ref="slaveDataSource"/><entry key="write" value-ref="masterDataSource"/></map></property><property name="methodType"><map key-type="java.lang.String" value-type="java.lang.String"><entry key="read" value="query,find,select,get,load,"></entry><entry key="write" value="update,add,create,delete,remove,modify"/></map></property></bean>
如果determineCurrentLookupKey返回read那麼使用slaveDataSource，如果返回write就使用masterDataSource。
DataSourceHandler
package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;/*** DataSourceHandler class* <p>* 將數據源與線程綁定，需要時根據線程獲取** @author zhenganwen, blog:zhenganwen.top* @date 2018/12/29*/public class DataSourceHandler {/*** 綁定的是read或write，表示使用讀或寫數據源*/private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();public static void setDataSource(String dataSource) {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"設置了數據源類型");holder.set(dataSource);}public static String getDataSource() {System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"獲取了數據源類型");return holder.get();}}
DataSourceAspect
package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.aspectj.lang.JoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Before;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.List;import java.util.Set;import static top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource.RoutingDataSourceImpl.METHOD_TYPE_MAP;/*** DataSourceAspect class** 配置切面，根據方法前綴設置讀、寫數據源* 項目啓動時會加載該bean，並按照配置的切面（哪些切入點、如何增強）確定動態代理邏輯* @author zhenganwen,blog:zhenganwen.top* @date 2018/12/29*/@Component//聲明這是一個切面，這樣Spring纔會做相應的配置，否則只會當做簡單的bean注入@Aspect@EnableAspectJAutoProxypublic class DataSourceAspect {/*** 配置切入點：DAO包下的所有類的所有方法*/@Pointcut("execution(* top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.*.*(..))")public void aspect() {}/*** 配置前置增強，對象是aspect()方法上配置的切入點*/@Before("aspect()")public void before(JoinPoint point) {String className = point.getTarget().getClass().getName();String invokedMethod = point.getSignature().getName();System.out.println("對 "+className+"$"+invokedMethod+" 做了前置增強，確定了要使用的數據源類型");Set<String> dataSourceType = METHOD_TYPE_MAP.keySet();for (String type : dataSourceType) {List<String> prefixList = METHOD_TYPE_MAP.get(type);for (String prefix : prefixList) {if (invokedMethod.startsWith(prefix)) {DataSourceHandler.setDataSource(type);System.out.println("數據源爲："+type);return;}}}}}
測試讀寫分離
如何測試讀是從
slave中讀的呢？可以將寫後複製到slave中的數據更改，再讀該數據就知道是從slave中讀了。注意，一但對slave做了寫操作就要重新手動將slave與master同步一下，否則主從複製就會失效。
package top.zhenganwen.mysqloptimize.dataSource;import org.junit.Test;import org.junit.runner.RunWith;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;import top.zhenganwen.mysqloptimize.entity.Article;import top.zhenganwen.mysqloptimize.mapper.ArticleMapper;@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring-mybatis.xml")public class RoutingDataSourceTest {@AutowiredArticleMapper articleMapper;@Testpublic void testRead() {System.out.println(articleMapper.findAll());}@Testpublic void testAdd() {Article article = new Article(0, "我是新插入的文章", "測試是否能夠寫到master並且複製到slave中");articleMapper.add(article);}@Testpublic void testDelete() {articleMapper.delete(2);}}
負載均衡
負載均衡算法
-
輪詢
-
加權輪詢：按照處理能力來加權
-
負載分配：依據當前的空閒狀態（但是測試每個節點的內存使用率、CPU利用率等，再做比較選出最閒的那個，效率太低）
高可用
在服務器架構時，爲了保證服務器7x24不宕機在線狀態，需要爲每臺單點服務器（由一臺服務器提供服務的服務器，如寫服務器、數據庫中間件）提供冗餘機。（推薦：mysql+mycat搭建穩定高可用集羣）
對於寫服務器來說，需要提供一臺同樣的寫-冗餘服務器，當寫服務器健康時（寫-冗餘通過心跳檢測），寫-冗餘作爲一個從機的角色複製寫服務器的內容與其做一個同步；當寫服務器宕機時，寫-冗餘服務器便頂上來作爲寫服務器繼續提供服務。對外界來說這個處理過程是透明的，即外界僅通過一個IP訪問服務。
典型SQL
線上DDL
DDL(Database Definition Language)是指數據庫表結構的定義（create table）和維護（alter table）的語言。在線上執行DDL，在低於MySQL5.6版本時會導致全表被獨佔鎖定，此時表處於維護、不可操作狀態，這會導致該期間對該表的所有訪問無法響應。但是在MySQL5.6之後，支持Online DDL，大大縮短了鎖定時間。
優化技巧是採用的維護表結構的DDL（比如增加一列，或者增加一個索引），是copy策略。思路：創建一個滿足新結構的新表，將舊錶數據逐條導入（複製）到新表中，以保證一次性鎖定的內容少（鎖定的是正在導入的數據），同時舊錶上可以執行其他任務。導入的過程中，將對舊錶的所有操作以日誌的形式記錄下來，導入完畢後，將更新日誌在新表上再執行一遍（確保一致性）。最後，新表替換舊錶（在應用程序中完成，或者是數據庫的rename，視圖完成）。
但隨着MySQL的升級，這個問題幾乎淡化了。
數據庫導入語句
在恢復數據時，可能會導入大量的數據。此時爲了快速導入，需要掌握一些技巧：
1.導入時先禁用索引和約束：
alter table table-name disable keys
待數據導入完成之後，再開啓索引和約束，一次性創建索引
alter table table-name enable keys
2.數據庫如果使用的引擎是Innodb，那麼它默認會給每條寫指令加上事務（這也會消耗一定的時間），因此建議先手動開啓事務，再執行一定量的批量導入，最後手動提交事務。
3.如果批量導入的SQL指令格式相同只是數據不同，那麼你應該先prepare預編譯一下，這樣也能節省很多重複編譯的時間。
limit offset,rows
儘量保證不要出現大的offset，比如limit 10000,10相當於對已查詢出來的行數棄掉前10000行後再取10行，完全可以加一些條件過濾一下（完成篩選），而不應該使用limit跳過已查詢到的數據。這是一個offset做無用功的問題。對應實際工程中，要避免出現大頁碼的情況，儘量引導用戶做條件過濾。
select * 要少用
即儘量選擇自己需要的字段select，但這個影響不是很大，因爲網絡傳輸多了幾十上百字節也沒多少延時，並且現在流行的ORM框架都是用的select *，只是我們在設計表的時候注意將大數據量的字段分離，比如商品詳情可以單獨抽離出一張商品詳情表，這樣在查看商品簡略頁面時的加載速度就不會有影響了。
order by rand()不要用
它的邏輯就是隨機排序（爲每條數據生成一個隨機數，然後根據隨機數大小進行排序）。如select * from student order by rand() limit 5的執行效率就很低，因爲它爲表中的每條數據都生成隨機數並進行排序，而我們只要前5條。
解決思路：在應用程序中，將隨機的主鍵生成好，去數據庫中利用主鍵檢索。
單表和多表查詢
多表查詢：join、子查詢都是涉及到多表的查詢。如果你使用explain分析執行計劃你會發現多表查詢也是一個表一個表的處理，最後合併結果。因此可以說單表查詢將計算壓力放在了應用程序上，而多表查詢將計算壓力放在了數據庫上。
現在有ORM框架幫我們解決了單表查詢帶來的對象映射問題（查詢單表時，如果發現有外鍵自動再去查詢關聯表，是一個表一個表查的）。
count(*)
在MyISAM存儲引擎中，會自動記錄表的行數，因此使用count(*)能夠快速返回。而Innodb內部沒有這樣一個計數器，需要我們手動統計記錄數量，解決思路就是單獨使用一張表：
limit 1
如果可以確定僅僅檢索一條，建議加上limit 1，其實ORM框架幫我們做到了這一點（查詢單條的操作都會自動加上limit 1）。
慢查詢日誌
用於記錄執行時間超過某個臨界值的SQL日誌，用於快速定位慢查詢，爲我們的優化做參考。
開啓慢查詢日誌
配置項：slow_query_log
可以使用show variables like ‘slov_query_log’查看是否開啓，如果狀態值爲OFF，可以使用set GLOBAL slow_query_log = on來開啓，它會在datadir下產生一個xxx-slow.log的文件。
設置臨界時間
配置項：long_query_time
查看：show VARIABLES like 'long_query_time'，單位秒
設置：set long_query_time=0.5
實操時應該從長時間設置到短的時間，即將最慢的SQL優化掉
查看日誌
一旦SQL超過了我們設置的臨界時間就會被記錄到xxx-slow.log中
profile信息
配置項：profiling
開啓profile
set profiling=on
開啓後，所有的SQL執行的詳細信息都會被自動記錄下來
mysql> show variables like 'profiling';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| profiling | OFF |+---------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> set profiling=on;Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
查看profile信息
show profiles
mysql> show variables like 'profiling';+---------------+-------+| Variable_name | Value |+---------------+-------+| profiling | ON |+---------------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> insert into article values (null,'test profile',':)');Query OK, 1 row affected (0.15 sec)mysql> show profiles;+----------+------------+-------------------------------------------------------+| Query_ID | Duration | Query |+----------+------------+-------------------------------------------------------+| 1 | 0.00086150 | show variables like 'profiling' || 2 | 0.15027550 | insert into article values (null,'test profile',':)') |+----------+------------+-------------------------------------------------------+
通過Query_ID查看某條SQL所有詳細步驟的時間
show profile for query Query_ID
上面show profiles的結果中，每個SQL有一個Query_ID，可以通過它查看執行該SQL經過了哪些步驟，各消耗了多場時間
典型的服務器配置
以下的配置全都取決於實際的運行環境
max_connections，最大客戶端連接數
mysql> show variables like 'max_connections';+-----------------+-------+| Variable_name | Value |+-----------------+-------+| max_connections | 151 |+-----------------+-------+
table_open_cache，表文件句柄緩存（表數據是存儲在磁盤上的，緩存磁盤文件的句柄方便打開文件讀取數據）
mysql> show variables like 'table_open_cache';+------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------+-------+| table_open_cache | 2000 |+------------------+-------+
key_buffer_size，索引緩存大小（將從磁盤上讀取的索引緩存到內存，可以設置大一些，有利於快速檢索）
mysql> show variables like 'key_buffer_size';+-----------------+---------+| Variable_name | Value |+-----------------+---------+| key_buffer_size | 8388608 |+-----------------+---------
innodb_buffer_pool_size，Innodb存儲引擎緩存池大小（對於Innodb來說最重要的一個配置，如果所有的表用的都是Innodb，那麼甚至建議將該值設置到物理內存的80%，Innodb的很多性能提升如索引都是依靠這個）
mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';+-------------------------+---------+| Variable_name | Value |+-------------------------+---------+| innodb_buffer_pool_size | 8388608 |+-------------------------+---------+
innodb_file_per_table（innodb中，表數據存放在.ibd文件中，如果將該配置項設置爲ON，那麼一個表對應一個ibd文件，否則所有innodb共享表空間）
壓測工具mysqlslap
安裝MySQL時附帶了一個壓力測試工具mysqlslap（位於bin目錄下）
自動生成sql測試
C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkAverage number of seconds to run all queries: 1.219 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 1.219 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 1.219 secondsNumber of clients running queries: 1Average number of queries per client: 0
併發測試
C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=100 -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkAverage number of seconds to run all queries: 3.578 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 3.578 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 3.578 secondsNumber of clients running queries: 100Average number of queries per client: 0C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkAverage number of seconds to run all queries: 5.718 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 5.718 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 5.718 secondsNumber of clients running queries: 150Average number of queries per client: 0
多輪測試
C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=10 -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkAverage number of seconds to run all queries: 5.398 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 4.313 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 6.265 secondsNumber of clients running queries: 150Average number of queries per client: 0
存儲引擎測試
C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=3 --engine=innodb -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkRunning for engine innodbAverage number of seconds to run all queries: 5.911 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 5.485 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 6.703 secondsNumber of clients running queries: 150Average number of queries per client: 0C:\Users\zaw>mysqlslap --auto-generate-sql --concurrency=150 --iterations=3 --engine=myisam -uroot -prootmysqlslap: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.BenchmarkRunning for engine myisamAverage number of seconds to run all queries: 53.104 secondsMinimum number of seconds to run all queries: 46.843 secondsMaximum number of seconds to run all queries: 60.781 secondsNumber of clients running queries: 150Average number of queries per client: 0