MySQL优化的5个维度

2.1 使用缓存

系统中难免会出现一些比较慢的查询，这些查询要么是数据量大，要么是查询复杂（关联的表多或者是计算复杂），使得查询会长时间占用连接。

如果这种数据的实效性不是特别强（不是每时每刻都会变化，例如每日报表），我们可以把此类数据放入缓存系统中，在数据的缓存有效期内，直接从缓存系统中获取数据，这样就可以减轻数据库的压力并提升查询效率。

缓存的使用

2.2 读写分离（集群、主从复制）

项目的初期，数据库通常都是运行在一台服务器上的，用户的所有读写请求会直接作用到这台数据库服务器，单台服务器承担的并发量毕竟是有限的。

针对这个问题，我们可以同时使用多台数据库服务器，将其中一台设置为为小组长，称之为master节点，其余节点作为组员，叫做slave。用户写数据只往master节点写，而读的请求分摊到各个slave节点上。这个方案叫做读写分离。给组长加上组员组成的小团体起个名字，叫集群。

这就是集群

注：很多开发者不满master-slave这种具有侵犯性的词汇（因为他们认为会联想到种族歧视、黑人奴隶等），所以发起了一项更名运动。

受此影响MySQL也会逐渐停用master、slave等术语，转而用source和replica替代，大家碰到的时候明白即可。

使用集群必然面临一个问题，就是多个节点之间怎么保持数据的一致性。毕竟写请求只往master节点上发送了，只有master节点的数据是新数据，怎么把对master节点的写操作也同步到各个slave节点上呢？

主从复制技术来了！我在一条SQL更新语句是如何执行的？中粗浅地介绍了一下binlog日志，我直接搬过来了。

binlog是实现MySQL主从复制功能的核心组件。master节点会将所有的写操作记录到binlog中，slave节点会有专门的I/O线程读取master节点的binlog，将写操作同步到当前所在的slave节点。

主从复制

这种集群的架构对减轻主数据库服务器的压力有非常好的效果，但是随着业务数据越来越多，如果某张表的数据量急剧增加，单表的查询性能就会大幅下降，而这个问题是读写分离也无法解决的，毕竟所有节点存放的是一模一样的数据啊，单表查询性能差，说的自然也是所有节点性能都差。

这时我们可以把单个节点的数据分散到多个节点上进行存储，这就是分库分表。

2.3 分库分表

分库分表中的节点的含义比较宽泛，要是把数据库作为节点，那就是分库；如果把单张表作为节点，那就是分表。

大家都知道分库分表分成垂直分库、垂直分表、水平分库和水平分表，但是每次都记不住这些概念，我就给大家详细说一说，帮助大家理解。

2.3.1 垂直分库

垂直分库

在单体数据库的基础上垂直切几刀，按照业务逻辑拆分成不同的数据库，这就是垂直分库啦。

垂直分库

2.3.2 垂直分表

垂直分表就是在单表的基础上垂直切一刀（或几刀），将一个表的多个字短拆成若干个小表，这种操作需要根据具体业务来进行判断，通常会把经常使用的字段（热字段）分成一个表，不经常使用或者不立即使用的字段（冷字段）分成一个表，提升查询速度。

垂直分表

拿上图举例：通常情况下商品的详情信息都比较长，而且查看商品列表时往往不需要立即展示商品详情（一般都是点击详情按钮才会进行显示），而是会将商品更重要的信息（价格等）展示出来，按照这个业务逻辑，我们将原来的商品表做了垂直分表。

2.3.3 水平分表

把单张表的数据按照一定的规则（行话叫分片规则）保存到多个数据表上，横着给数据表来一刀（或几刀），就是水平分表了。

水平分表水平分表

2.3.4 水平分库

水平分库就是对单个数据库水平切一刀，往往伴随着水平分表。

水平分库水平分库

2.3.5 总结

水平分，主要是为了解决存储的瓶颈；垂直分，主要是为了减轻并发压力。

2.4 消息队列削峰

通常情况下，用户的请求会直接访问数据库，如果同一时刻在线用户数量非常庞大，极有可能压垮数据库（参考明星出轨或公布恋情时微博的状态）。

这种情况下可以通过使用消息队列降低数据库的压力，不管同时有多少个用户请求，先存入消息队列，然后系统有条不紊地从消息队列中消费请求。

队列削峰

处理完连接、优化完缓存等架构的事情，SQL查询语句来到了解析器和优化器的地盘了。在这一步如果出了任何问题，那就只能是SQL语句的问题了。

只要你的语法不出问题，解析器就不会有问题。此外，为了防止你写的SQL运行效率低，优化器会自动做一些优化，但如果实在是太烂，优化器也救不了你了，只能眼睁睁地看着你的SQL查询沦为慢查询。

3.1 慢查询

慢查询就是执行地很慢的查询（这句话说得跟废话似的。。。），只有知道MySQL中有哪些慢查询我们才能针对性地进行优化。

因为开启慢查询日志是有性能代价的，因此MySQL默认是关闭慢查询日志功能，使用以下命令查看当前慢查询状态

mysql> show variables like 'slow_query%';+---------------------+--------------------------------------+| Variable_name | Value |+---------------------+--------------------------------------+| slow_query_log | OFF || slow_query_log_file | /var/lib/mysql/9e74f9251f6c-slow.log |+---------------------+--------------------------------------+2 rows in set (0.00 sec)

4.1 选择存储引擎

一般情况下，我们会选择MySQL默认的存储引擎存储引擎InnoDB，但是当对数据库性能要求精益求精的时候，存储引擎的选择也成为一个关键的影响因素。

建议根据不同的业务选择不同的存储引擎，例如：

• 查询操作、插入操作多的业务表，推荐使用MyISAM；
• 临时表使用Memory；
• 并发数量大、更新多的业务选择使用InnoDB；
• 不知道选啥直接默认。

4.2 优化字段

字段优化的终原则是：使用可以正确存储数据的小的数据类型。

4.2.1 整数类型

MySQL提供了6种整数类型，分别是

• tinyint
• smallint
• mediumint
• int
• integer
• bigint

不同的存储类型的大存储范围不同，占用的存储的空间自然也不同。

例如，是否被删除的标识，建议选用tinyint，而不是bigint。

4.2.2 字符类型

你是不是直接把所有字符串的字段都设置为varchar格式了？甚至怕不够，还会直接设置成varchar(1024)的长度？

如果不确定字段的长度，肯定是要选择varchar，但是varchar需要额外的空间来记录该字段目前占用的长度；因此如果字段的长度是固定的，尽量选用char，这会给你节约不少的内存空间。

4.2.3 非空

非空字段尽量设置成NOT NULL，并提供默认值，或者使用特殊值代替NULL。

因为NULL类型的存储和优化都会存在性能不佳的问题，具体原因在这里就不展开了。

4.2.4 不要用外键、触发器和视图功能

这也是「阿里巴巴开发手册」中提到的原则。原因有三个：