mysql數據庫的優化技術
1、mysql優化是一個綜合性的技術，主要包括
1. 表的設計合理化(符合3NF)
2. 添加適當索引(index) [四種: 普通索引、主鍵索引、唯一索引unique、全文索引]
3. 分表技術(水平分割、垂直分割)
4. 讀寫[寫: update/delete/add]分離
5. 存儲過程 [模塊化編程，可以提高速度]
6. 對mysql配置優化 [配置最大並發數my.ini, 調整緩存大小 ]
7. mysql服務器硬件升級
8. 定時的去清除不需要的數據,定時進行碎片整理(MyISAM)
2、要保證數據庫的效率，要做好以下四個方面的工作
1. 數據庫設計
2. sql語句優化
3. 數據庫參數配置
4. 恰當的硬件資源和操作系統
此外，使用適當的存儲過程，也能提升性能。
這個順序也表現了這四個工作對性能影響的大小
數據庫表設計
1、通俗地理解三個范式
第一范式： 1NF是對屬性的原子性約束，要求屬性(列)具有原子性，不可再分解；(只要是關系型數據庫都滿足1NF)
第二范式： 2NF是對記錄的惟一性約束，要求記錄有惟一標識，即實體的惟一性；
第三范式： 3NF是對字段冗余性的約束，它要求字段沒有冗余。 沒有冗余的數據庫設計可以做到。
2、第一范式（1NF）
1. 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只要數據庫是關系型數據庫(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自動的滿足1NF。
2. 數據庫表的每一列都是不可分割的原子數據項，而不能是集合，數組，記錄等非原子數據項。
3. 如果實體中的某個屬性有多個值時，必須拆分為不同的屬性 。通俗理解即一個字段只存儲一項信息。
3、第二范式（2NF）
1、要求數據庫表中的每個實例或行必須可以被惟一地區分。為實現區分通常需要我們設計一個主鍵來實現(這里的主鍵不包含業務邏輯)。
4、第三范式（3NF）
1、要求一個數據庫表中不包含已在其它表中已包含的非主鍵字段。
2、如果能夠被推導出來，就不應該單獨的設計一個字段來存放(能盡量外鍵join就用外鍵join)。
3、很多時候，我們為了滿足第三范式往往會把一張表分成多張表。
SQL優化
1、為查詢緩存優化你的查詢
1、大多數的MySQL服務器都開啟了查詢緩存。這是提高性最有效的方法之一，而且這是被MySQL的數據庫引擎處理的。
2、當有很多相同的查詢被執行了多次的時候，這些查詢結果會被放到一個緩存中，這樣，后續的相同的查詢就不用操作表而直接訪問緩存結果了。
3、像 NOW() 和 RAND() 或是其它的諸如此類的SQL函數都不會開啟查詢緩存，因為這些函數的返回是會不定的易變的。
2、EXPLAIN 你的 SELECT 查詢
1、explain關鍵字作用
1、使用 EXPLAIN 關鍵字可以讓你知道MySQL是如何處理你的SQL語句的。這可以幫你分析你的查詢語句或是表結構的性能瓶頸。
2、EXPLAIN 的查詢結果還會告訴你你的索引主鍵被如何利用的，你的數據表是如何被搜索和排序的……等等，等等。
2、explain使用舉例
Explain select * from emp where ename=“wsrcla”
會產生如下信息：
select_type: 表示查詢的類型。
table: 輸出結果集的表
type: 表示表的連接類型
possible_keys: 表示查詢時，可能使用的索引
key: 表示實際使用的索引
key_len: 索引字段的長度
rows: 掃描出的行數(估算的行數)
Extra: 執行情況的描述和說明
3、EXPLAIN信息詳解
1. id SELECT識別符。這是SELECT的查詢序列號
2. select_type
PRIMARY : 子查詢中最外層查詢
SUBQUERY : 子查詢內層第一個SELECT，結果不依賴於外部查詢
DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢內層第一個SELECT，依賴於外部查詢
UNION : UNION語句中第二個SELECT開始后面所有SELECT，
SIMPLE： 簡單的 select 查詢,不使用 union 及子查詢
UNION ： UNION 中的第二個或隨后的 select 查詢,不依賴於外部查詢的結果集
3. Table ： 顯示這一步所訪問數據庫中表名稱
4. Type ： 對表訪問方式
ALL： SELECT * FROM emp \G 完整的表掃描 通常不好
SELECT * FROM (SELECT * FROM emp WHERE empno = 1) a ;
system： 表僅有一行(=系統表)。這是const聯接類型的一個特
const： 表最多有一個匹配行
5. Possible_keys ： 該查詢可以利用的索引，如果沒有任何索引顯示 null
6. Key ： Mysql 從 Possible_keys 所選擇使用索引
7. Rows ： 估算出結果集行數
8. Extra查詢細節信息
No tables ： Query語句中使用FROM DUAL 或不含任何FROM子句
Using filesort ： 當Query中包含 ORDER BY 操作，而且無法利用索引完成排序，
Impossible WHERE noticed after reading const tables: MYSQL Query Optimizer
通過收集統計信息不可能存在結果
Using temporary： 某些操作必須使用臨時表，常見 GROUP BY ; ORDER BY
Using where： 不用讀取表中所有信息，僅通過索引就可以獲取所需數據;
3、 當只要一行數據時使用 LIMIT 1
1、當你查詢表的有些時候，你已經知道結果只會有一條結果，但因為你可能需要去fetch游標，或是你也許會去檢查返回的記錄數。
2、在這種情況下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。這樣一樣，MySQL數據庫引擎會在找到一條數據后停止搜索，而不是繼續往后查少下一條符合記錄的數據。
4、建立適當的索引
1、索引為什會使查找變快
1、btree類型的索引，就是使用的二分查找法，肯定快啊，算法復雜度是log2N，也就是說16條數據查4次，32條數據查5次，64條數據查6次....依次類推。
2、使用索引跟沒使用索引的區別，就跟我們使用新華字典查字，一個是根據拼音或者筆畫查找，一個是從頭到尾一頁一頁翻。
2、索引的代價
1、磁盤占用
2、對dml(update delete insert)語句的效率影響
3、索引使用原則
1、較頻繁的作為查詢條件字段應該創建索引
select * from emp where empno = 1;
2、唯一性太差的字段不適合單獨創建索引，即使頻繁作為查詢條件
select * from emp where sex = '男'
3、更新非常頻繁的字段不適合創建索引
select * from emp where logincount = 1
4、不會出現在WHERE子句中的字段不該創建索引
4、mysql四種索引的區別
1、主鍵索引，主鍵自動的為主索引 (類型Primary)
2、唯一索引 (UNIQUE)
3、普通索引 (INDEX)
4、全文索引 (FULLTEXT) [適用於MyISAM] ——》sphinx + 中文分詞 coreseek [sphinx 的中文版 ]
5、索引的使用
1. 建立索引
1、create [UNIQUE|FULLTEXT] index index_name on tbl_name (col_name [(length)] [ASC | DESC] , …..);
2、alter table table_name ADD INDEX [index_name] (index_col_name,...)
2. 刪除索引
1、DROP INDEX index_name ON tbl_name;
2、alter table table_name drop index index_name;
注：刪除主鍵(索引)比較特別: alter table t_b drop primary key;
3. 創建普通索引方法
#1 查看student表中有哪些索引
mysql> show index from student; #查看student表中有哪些索引
#2 創建最基本的的索引
mysql> create index index_name on student(name(32)); #將student中字段name創建成索引
#3 刪除索引的語法
mysql> drop index index_name on student;
4. 創建唯一索引
注： 它與前面的普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值
#1創建索引
mysql> create unique index index_name on student(name(32));
6、使用或不使用索引的情況
1. 下列幾種情況下有可能使用到索引
1，對於創建的多列索引，只要查詢條件使用了最左邊的列，索引一般就會被使用。
2，對於使用like的查詢，查詢如果是 '%aaa' 不會使用到索引， 'aaa%' 會使用到索引。
2. 下列的表將不使用索引
1， 如果條件中有or，即使其中有條件帶索引也不會使用。
2， 對於多列索引，不是使用的第一部分，則不會使用索引。
3， like查詢是以%開頭
4， 如果列類型是字符串，那一定要在條件中將數據使用引號引用起來。否則不使用索引。(添加時,字符串必須'')
5， 如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快，則不使用索引。
MySQL中like模糊匹配為何低效
1、都不使用索引
說明：不使用索引的時候普通查詢與like查詢的耗時相當，like略長，這也是必然的，因為它要進行額外的算法。
2、like不使用索引、普通查詢使用索引
說明：使用索引后，普通查詢的耗時基本算是秒查，非常快；而like查詢還是耗時一秒多。
3、like查詢起始也可以使用索引
1）如果我們查詢的時候寫成“like 'dd_'或者like 'dd%'”，這樣是可以用到索引的，此時的查詢速度也會相對的快一點。
2）如果查詢的時候寫成“ like '%dd'”,查詢字符串最前面就是模糊的無法使用索引
數據庫優化方案
1. 優化索引、SQL 語句、分析慢查詢
2. 設計表的時候嚴格根據數據庫的設計范式來設計數據庫
3. 使用緩存，把經常訪問到的數據而且不需要經常變化的數據放在緩存中，能節約磁盤IO
4. 優化硬件；采用SSD，使用磁盤隊列技術(RAID0,RAID1,RDID5)等；
5. 采用MySQL 內部自帶的表分區技術，把數據分層不同的文件，能夠提高磁盤的讀取效率
6. 垂直分表；把一些不經常讀的數據放在一張表里，節約磁盤I/O
7. 主從分離讀寫；采用主從復制把數據庫的讀操作和寫入操作分離開來
8. 分庫分表分機器（數據量特別大），主要的的原理就是數據路由
9. 選擇合適的表引擎，參數上的優化
10. 進行架構級別的緩存，靜態化和分布式
11. 不采用全文索引
數據庫怎么優化查詢效率
1、儲存引擎選擇：如果數據表需要事務處理，應該考慮使用InnoDB，因為它完全符合ACID特性。如果不需要事務處理，使用默認存儲引擎MyISAM是比較明智的
2、分表分庫，主從。
3、對查詢進行優化，要盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
4、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
5、應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描
6、應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
7、Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志
8、對於多張大數據量（這里幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。