背景
在中小型項目的開發中，一般還是使用單一的數據庫。在數據庫的數據量不多的時候，sql語句想怎麼寫就怎麼寫，不要太任性。數據量一多，查詢慢，連接超時，連接數不夠等等各種問題湧現出來。怎麼辦呢？優化吧！今天就來說說關於數據庫應該怎麼優化的思路。
一、單個數據庫的優化方案(不分庫分表)
1、軟優化
- 數據庫參數的調整，例如連接數(默認100，最大16384)、內存量；
- 慢Sql的檢索，分析執行計劃，進行SQL和程序的優化；
- 優化數據庫的索引結構；
- 優化數據庫的表結構(該冗餘的還是要冗餘)；
- 引入NoSql和程序結構調整(讀寫分離)。
參考鏈接：
sql優化的15個小技巧expplain使用MySQL 上億大表如何優化？
2、硬優化
提升系統硬件(更快的IO、更多的內存)：帶寬、CPU、硬盤等等。
單個數據庫的優化，也是有優化空間的，優化到一定程度，還是存在一些問題。更或者在設計之初，就預料到單個數據庫不能滿足我們的業務需求，那就分庫吧，讀寫庫分離，分庫分表。
二、Mysql主從庫分離(讀寫庫)
主從庫，一個主庫主要負責寫操作，一個或多個從庫主要負責讀操作。
相關資料參考：
三、分庫分表
在設計分庫分表之前，一定要問一下自己，爲什麼要分庫分表？分表是爲了解決單表海量數據的查詢性能問題。分庫是爲了解決單臺數據庫的併發訪問壓力問題。
1、分庫分表的概念
分庫，就是將一個數據庫分成多個數據庫，部署到不同機器上。分表，就是一個數據庫表分成多個表。分庫分表方案，一種是垂直拆分，一種是水平拆分。
2、垂直拆分、水平拆分概念
垂直拆分：就是把一個有很多字段的表拆分成多個表，或分到多個庫上。每個庫表的結構都不一樣，每個庫表都包含部分字段。
水平拆分：同一個表的數據拆到不同的庫不同的表中。拆分後的每個表結構保持一致。可以根據時間、地區、業務鍵維度、hashcode等進行拆分，最後通過路由訪問到具體的數據。
3、垂直、水平拆分細化
3.1、垂直分表“⼤表拆⼩表”，基於列字段進⾏。將一張寬表(字段很多的表)，按照字段的訪問頻次進行拆分，或者按照表單結構進行拆分。★ 業務場景表字段太多，每個字段訪問頻率不⼀樣，浪費了IO資源，需要進⾏優化。
☝ 拆分原則
- 根據業務維度進行拆分，如訂單表可以拆分爲訂單基本信息、訂單地址、訂單商品等表；
- 根據數據冷熱程度拆分，20%的熱點字段拆到一個表，80%的冷字段拆到另外一個表。
▶ 舉個例子
有一個訂單表，字段有：訂單號、訂單狀態、訂單總價、訂單優惠金額、訂單實際支付金額、訂單地址、訂單內容、訂單備註、訂單發票狀態等等字段。
按照垂直分表，可以分爲訂單表1和訂單表2。
訂單表1中的字段有：訂單號、訂單狀態、訂單總價、訂單優惠金額、訂單實際支付金額等。
訂單表2中有訂單號、訂單地址、訂單內容、訂單備註、訂單發票狀態字段等。
2、垂直分庫
根據不同的業務，將表進行分類，拆分到不同的數據庫。這些庫可以部署在不同的服務器，分攤訪問壓力。
★ 業務場景項目裏面單個數據庫的CPU、內存⻓期處於90%+的利⽤率，數據庫連接經常不夠，需要進⾏優化。
☝ 拆分原則對一個系統中的不同業務進行拆分， 數據庫的連接資源比較寶貴且單機處理能力也有限。
▶ 舉個例子現有數據庫1、數據庫2，並且有訂單表和商品評論表。根據業務場景的不同，將訂單表存儲在數據庫1中，而商品評論表存儲在數據庫2中。
3、水平分表
水平分表：將一張表的數據(按照數據行) ，分配到同一個數據庫的多張表中，每個表都只有一部分數據，表結構一樣數據不⼀樣。
★ 業務場景當⼀張表的數據達到⼏千萬時，查詢⼀次所花的時間長速度慢，需要進⾏優化，縮短查詢時間。
☝ 拆分原則大表拆小表（垂直分表：表結構拆分；⽔平分表：數據拆分），把⼀個表的數據分到⼀個數據庫的多張表中，每個表只有這個表的部分數據。
▶ 舉個例子現有數據庫1，在數據庫1中有多個訂單表order1、order2，分表規則通過id對2取餘，訂單id沒有餘數的訂單數據存order1表中，訂單號有餘數的訂單數據存儲在order2表中，訂單表1中的數據 + 訂單表2中的數據纔是全部的訂單數據。
4、水平分庫
將一張表的數據(按照數據行) 分到多個不同的數據庫。每個庫的表結構相同，數據不相同沒有交集。水平分庫比水平分表的粒度更大。
★ 業務場景：高併發的項目中，水平分表後訪問壓力依舊在單個庫上，1個數據庫資源瓶頸 CPU/內存/帶寬等限制導致響應慢，需要進行優化。
☝ 拆分原則把同個表的數據按照⼀定規則分到不同的數據庫中。
▶ 舉個例子：現有數據庫1、數據庫2，並且兩個數據庫中都有order訂單表。根據分表規則通過id對2取餘，訂單id沒有餘數的訂單數據存在數據庫1的order表中，訂單號有餘數的訂單數據存儲在數據庫2的order表中。
5、分表分庫所帶來的問題
- 跨節點數據庫Join關聯查詢和多維度查詢；
- 分庫操作帶來的分佈式事務問題；
- 執行SQL排序、分頁、函數計算等問題；
- 數據庫全局主鍵重複問題；
- 分庫分表後⼆次擴容問題；
- 分庫分表技術選型問題。
解決舊問題，又來新問題。問題5需要怎麼解決呢，這就用到了分庫分表中間件，今天就找到了一個，有機會要用起來。
SpringBoot + Sharding JDBC 分庫分表
最 後 總 結
數據庫的優化，一般是遇到什麼問題就解決什麼問題。平時編碼的時候，需要注意sql優化和程序優化。單個數據庫的優化達到瓶頸，就需要考慮主從庫讀寫分離，甚至分庫分表。分庫分表需要找一個可靠的中間件來幫忙。如果是從0開始的項目，最好在設計數據庫之初就根據業務場景來考慮這些問題。
以上便是我的調查，希望對你有幫助。