mysql性能优化

引起慢查询的原因：
1.向数据库请求了不需要的数据
2.mysql是否在扫描额外的记录

优化步骤：
1.开启慢查询日志，找出慢SQL语句
2.通过explain查询和分析查询计划

一、SQL语句优化

具体优化：
Count,关联查询，group by,limit

count：
统计列时不统计NULL，count(*)统计行数；
count需要扫描大量的行才能获得精确结果，mysql层面只有索引覆盖扫描。如果不够，需要修改架构，也可以添加汇总表或memcached这样的缓存系统。“快速，精确和简单”。三者只能满足其二

关联查询：
从子查询到关联查询需要用distinct去重；
确保on,或者using字句有索引。当A表和B表用列C关联是，如果优化器的关联顺序是B、A，不需要再B表对应的列建立索引，没有用到的索引只会带来额外的负担。只需要在A表建立索引

group by:
group by后面字段没有索引，mysql会创建临时表和重排序，如果不希望排序，可以使用order by null

limit:
当一个数据库表过于庞大，LIMIT offset, length中的offset值过大，则SQL查询语句会非常缓慢，你需增加order by，并且order by字段需要建立索引；
查询根据确定的id返回记录
把limit偏移量限制低于某个数。。超过这个数等于没数据；

二、索引优化

建立合适的索引三原则
1：单行访问时很慢的。
2：按顺序访问范围数据是很快的。原因是顺序I/O不需要多次磁盘寻道；服务器也能够按需要的顺序读取数据，不需要额外的排序操作
3：索引覆盖的查询是很快的

维护索引和表：找到并修复损坏的表，维护准确的索引统计信息，减少碎片

三、数据库结构优化

选择合适的数据类型：
1、在可以正确存储数据的最小前提下存储最小的数据类型；
2、避免NULL，因为null列使索引，值比较更加复杂，还会使用更多的存储空间
3、数据库表范式和反范式设计
4、使用缓存表和汇总表

数据库表垂直和水平拆分：
垂直拆分：把原来一个很多列的表拆分成多个表，解决表宽度太宽的问题
拆分原则：
1、把不常用的字段放到一个表里
2、把大字段独立存到一个表里
3、把进程使用的字段存到一个表里

水平拆分:
解决单表数据量过大的问题，每个表结构完全一致
可以通过主键的hash算法，存储到不同的表中

系统配置和硬件优化：
本公司用的是阿里云RDS，已经优化好了