数据库的优化都有哪些方法

小编 2年前 TOP1 680

数据库的优化方法有：1、架构优化；2、硬件优化；3、DB优化；4、SQL优化。其中，一般来说在高并发的场景下对架构层进行优化其效果最为明显，常见的优化手段有：分布式缓存，读写分离，分库分表等。

一般来说在高并发的场景下对架构层进行优化其效果最为明显，常见的优化手段有：分布式缓存，读写分离，分库分表等，每种优化手段又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，缓存来凑。当需要在架构层进行优化时我们名列前茅时间就会想到缓存这个神器，在应用与数据库之间增加一个缓存服务，如Redis或Memcache。

读写分离

一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构优化手段。

一般来说当你的应用是读多写少，数据库扛不住读压力的时候，采用读写分离，通过增加从库数量可以线性提升系统读性能。

我们使用数据库，不管是读操作还是写操作，最终都是要访问磁盘，所以说磁盘的性能决定了数据库的性能。一块PCIE固态硬盘的性能是普通机械硬盘的几十倍不止。这里我们可以从吞吐率、IOPS两个维度看一下机械硬盘、普通固态硬盘、PCIE固态硬盘之间的性能指标。

SQL执行慢有时候不一定完全是SQL问题，手动安装一台数据库而不做任何参数调整，再怎么优化SQL都无法让其性能最大化。要让一台数据库实例完全发挥其性能，首先我们就得先优化数据库的实例参数。

数据库实例参数优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。

数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。这个刷盘，是一个随机写，性能较低，如果每次事务提交都要刷盘，会极大影响数据库的性能。数据库在架构设计中都会采用如下两个优化手法：

先将事务写到日志文件RedoLog（WAL），将随机写优化成顺序写

加一层缓存结构Buffer，将单次写优化成顺序写

所以日志跟缓存对数据库实例尤其重要。而连接如果不够用，数据库会直接抛出异常，系统无法访问。

SQL优化很容易理解，就是通过给查询字段添加索引或者改写SQL提高其执行效率，一般而言，SQL编写有以下几个通用的技巧：

合理使用索引

索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引；一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况

使用UNION ALL替代UNION

UNION ALL的执行效率比UNION高，因为UNION执行时需要排重；

避免select * 写法

执行SQL时优化器需要将 * 转成具体的列；每次查询都要回表，不能走覆盖索引。

JOIN字段建议建立索引

一般JOIN字段都提前加上索引

避免复杂SQL语句

提升可阅读性；避免慢查询的概率；可以转换成多个短查询，用业务端处理

避免where 1=1写法

避免order by rand()类似写法

RAND()导致数据列被多次扫描

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