一、常见数据库的优化操作
1、表的设计要符合三范式。
2、添加适当的索引，索引对查询速度影响很大，必须添加索引。主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引
3、添加适当存储过程，触发器，事务等。
4、读写分离（主从数据库）
5、对sql语句的一些优化，（查询执行速度比较慢的sql语句）
6、分表分区
分表：把一张大表分成多张表。分区：把一张表里面的分配到不同的区域存储，
7、对mysql服务器硬件的升级操作。
二、适时提高效率
第一范式
原子性：表里面的字段不能再分割，只要是关系型数据库，就天然的自动满足第一范式。
关系型数据库：（有行和列的概念）mysql,sql server,oracle,db2,infomix,sybase,postgresql
在设计时，先有库-》表-》字段-》具体记录（内容）：在存储数据时，要设计字段。
非关系型数据库（泛指nosql数据库）：memcache/redis/momgodb/等
第二范式
一个表中没有完全相同的记录，通过一个主键即能解决。
第三范式
表中不能存储冗余数据，
反三范式设计
三、定位慢查询
慢查询：找出在一个网站中，查询速度比较慢的语句，可以开启一个日志文件，记录查询速度比较慢的sql语句。在默认情况下，慢查询日志是关闭的，默认记录时间是超过10秒 的sql语句。
1、以记录慢查询的方式来启动mysql,
先关闭mysql,进入到mysql的安装目录。
关闭mysql服务：可以通过计算机-》管理->服务-》mysqld的服务名称，单击停止。
{mysql的安装目录}>bin/mysqld.exe --safe-mode --slow-query-log
通过慢查询日志定位执行效率较低的SQL语句。慢查询日志记录了所有执行时间超过long_query_time所设置的SQL语句。
2、查看慢查询日志的存储路径。
开启了慢查询日志后，会建立一个慢查询日志文件。该日志文件保存在数据库的目录下，数据库的目录可以通过配置文件查看。
慢查询日志存放在mysql的data目录下. 在my.ini配置文件有data目录
#Pathto the database root
datadir="C:/Documentsand Settings/All Users/Application Data/MySQL/MySQL Server 5.5/Data/“
3、进程测试：
查看当前数据库下慢查询记录时间：
show variables like ‘long_query_time’;
修改慢查询时间：
set long_query_time=2;
通过如下的一个函数来进行测试：
benchmark(count,expr)函数可以测试执行count次expr操作需要的时间
一般情况下，出现查询比较慢的语句，是没有添加索引导致的。
四、索引
建立的测试表：
create table user( id int primary key auto_increment, name varchar(32) not null default '', age tinyint unsigned not null default 0, email varchar(32) not null default '', classid int not null default 1 )engine myisam charset utf8; insert into uservalues(null,'xiaogang',12,'[email protected]',4), (null,'xiaohong',13,'[email protected]',2), (null,'xiaolong',31,'[email protected]',2), (null,'xiaofeng',22,'[email protected]',3), (null,'xiaogui',42,'[email protected]',3);
创建一个班级表：
create table class( id int not null default 0, classname varchar(32) not null default '' )engine myisam charset utf8; insert into classvalues(1,'java'),(2,'.net'),(3,'php'),(4,'c++'),(5,'ios');
1、主键索引
可以在建立表的添加createtable emp(id int primary key)
可以在建立完表之后，添加：altertable tablename add primary key(列1,列2)
主键索引的特点：
（1）一个表中最多只有一个主键索引
（2）一个主键索引可以指向多个列
（3）主键索引的列，不能有重复的值，也不能有null
（4）主键索引的效率高。
2、唯一索引
可以在建立表的时候添加：createtable emp(name varchar(32) unique)
在建完表之后，添加：
alter table tablename add unique [索引名](列名)
唯一索引的特点：
（1）一个表中可以有多个唯一索引
（2）一个唯一索引可以指向多个列 ，
比如alter tabletablename add unique [索引名](列1，列2)
（3）如果在唯一索引上，没有指定not null，则该列可以为空，同时可以有多个null,
（4）唯一索引的效率较高。
3、普通索引
使用普通索引主要是提高查询效率
添加alter table tablename add index [索引名]（列1，列3）
4、全文索引
mysql自带的全文索引mysql5.5不支持中文，支持英文，同时要求表的存储引擎是myisam。如果希望支持中文，有两个方案，
（1）使用aphinx中文版coreseek (来替代全文索引)
（2）插件mysqlcft。
5、查看索引
（1）show index from 表名
（2）show indexes from 表名
（3）show keys from 表名
（4）desc 表名
6、删除索引
（1）主键索引的删除：
alter table tablename drop primary key;要注意：在删除主键索引时，要首先去掉auto_increment属性。
（2）唯一索引的删除
alter table tablename drop index 唯一索引的名字
（3）普通索引的删除：
alter table tablename drop index 普通索引的名字
7、添加索引主要的问题：
（1）较频繁的作为查询条件字段应该创建索引
select* from emp where empno = 1
唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
select* from emp where sex = ‘男‘
更新非常频繁的字段不适合创建索引
select* from emp where logincount = 1
（2）不会出现在WHERE子句中字段不该创建索
索引是由代价的，虽然是查询速度提高了，但是，会影响增该删的效率。而且索引文件会占用空间。
五、explain的使用
该工具能够分析sql执行效率，但是并不执行sql语句。主要是查看sql语句是否用到索引。
语法：explain sql语句\G 或 desc sql语句\G
使用索引时：
没有使用索引时：
explain工具的参数说明：
会产生如下信息：
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表
type:表示表的连接类型
possible_keys:表示查询时，可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
rows:扫描出的行数(估算的行数)
Extra:执行情况的描述和说明
六、索引
1、对于创建的多列(复合)索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。
mysql> alter table user add index (name,email); Query OK, 5 rows affected (0.08 sec) Records: 5 Duplicates: 0 Warnings: 0
该查询条件没有使用到最左边的列，所以没有使用到索引。
该条件中使用了复合索引的最左边的列，因此该查询会使用到索引。
2、对于使用like的查询，查询如果是”%XXX”,不会使用到索引，‘XXX%’会使用到索引。
注意：在有些情况下，还是会用到like查询，比如通过歌词搜索歌名，通过剧情搜索电影名称。借助于工具，sphinx里面的coreseek软件。
3、如果条件中有or，则要求or的索引字段都必须有索引，否则不能用到索引。
该email添加索引后，在测试，会用到索引
4、如果列类型是字符串，一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。
5、优化group by语句
默认情况下， mysql对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1,col2类型，如果查询中包括group by 但用户想要避免排序结果的消耗，则可以使用order by null禁止排序。
6、当取出的数据量超过表中数据的20%，优化器就不会使用索引，而是全表扫描。扫描的行数太多了，优化器认为全表扫描比索引来的块。
7、查看索引的使用情况
注意：
handler_read_key:这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。
handler_read_rnd_next:这个值越高，说明查询低效。
8、对应大批量插入数据
对于MyISAM：
先禁用索引：
alter table table_name disable keys;
loading data//insert语句; 执行插入语句
执行完成插入语句后，开启索引，统一添加索引。
alter table table_name enable keys;
对于Innodb：
1，将要导入的数据按照主键排序
2，setunique_checks=0,关闭唯一性校验。
3，setautocommit=0,关闭自动提交。
七、并发处理的锁机制
比如执行如下操作：
（1）从数据库中取出id值，
（2）进行加1操作。
（3）修改完成后，再保存到数据库中。
比如原来 id的值为100,==》101
以上步骤执行100次，最后变成200
有两个用户同时执行的话。
a用户：
100
101
b用户：
100
101
通过锁机制来进行解决
锁机制：在执行时，只有一个用户获得锁，其他用户处于阻塞状态，需要等待解锁。
mysql 的锁有以下几种形式：
表级锁：开销小，加锁快，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。myisam引擎属于这种类型。
行级锁：开销大，加锁慢，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。innodb属于这种类型。
1、表锁的演示；
对myisam表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其他进程的操作。
表添加读锁后，其他进程对该表只能查询操作，修改时会被阻塞。
当前进程，能够执行查询操作，不能执行修改操作。不能对没有锁定的表进行操作。
锁表的语法：
lock table 表名 read|write
也可以锁定多个表，语法是：locktable 表1 read|wirte,表2 read|wirte
对myisam表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对锁定表的任何操作，不能读写，
表加写锁后，则只有当前进程对锁定的表，可以执行任何操作。其他进程的操作会被阻塞。
2、行锁的演示
innodb存储引擎是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这就意味着：只有通过索引条件检索数据，innodb才会使用行级锁，否则，innodb使用表锁。
行锁的语法：
begin
sql语句
commit
开启行锁后，当前进程在针对某条记录执行操作时，其他进程不能操作和当前进程相同id的记录。
php里面有文件锁，在实际的项目中多数使用文件锁，因为表锁，会阻塞，当对一些表添加写锁后，其他进程就不能操作了。这样会阻塞整个网站，会拖慢网站的速度。
类似的问题：
一件商品，库存量还有一件，这时有两个用户同时请求下订单，如何防止都下订单成功，却没有货发。
八、分表
分表：把一个大表分成几个小表：
垂直分割：
在dedecms里面，垂直分割：
在一个数据库中想要存储各种数据，比如说文章数据，电影，音乐，商品数据，
内容主表+附加表：
内容主表：存储各种数据的一些公共信息，比如数据的名称，添加时间等，
可以使用多个附加表，附加表存储一些数据的独特的信息。
主要原因：是内容主表里面的数据访问比较频繁。
水平分割：
通过id取模
九、分区
就是把一个表存储到磁盘不同区域，仍然是一张表。
1、基本的概念：
mysql5.1后有4种分区类型：
（1）Range（范围）–这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区。
（2）List（预定义列表）–这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割
（3）Hash（哈希）–这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。
（4）Key（键值）-上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。
2 range分区：
假如你创建了一个如下的表，该表保存有20家超市的职员记录，这20家超市的编号从1到20.如果你想将其分成4个小分区，可以采用range分区，创建的数据表如下。
创建range分区语法：
create table emp(
id int not null,
namevarchar(32) not null default '' comment ‘职员的名称’,
store_id int not null comment ‘超市的编号范围是1-20’
)engine myisam charset utf8
partition by range(store_id)(
partition p0 values less than(6), //是store_id的值小于6的存储区域。
partition p1 values less than(11), //是store_id的值大于等于6小于11的存储区域。
partition p2 values less than(16),
partition p3 values less than(21)
)
insert into emp values(1,’哈哈’,1)--à数据是存储到p0区
insert into emp values(23,’呵呵呵’,15)--à数据是存储到p2区
insert into emp values(100,’嘻嘻嘻’,11)=à数据是存储到p2区。
测试使用取出数据时是否用到分区：
在取出数据时，条件中必须partitionby range(store_id)，range里面的字段。
3、list分区与range分区有类似的地方
例子：假如你创建一个如下的一个表，该表保存有20家超市的职员记录，这20家超市的编号从1到20.而这20家超市分布在4个有经销权的地区，如下表所示：
create table emp( id int not null, name varchar(32) not null default '', store_id int not null ) partition by list(store_id)( partition p0 values in(5,6,7,8), partition p1 values in(11,3,12,11), partition p2 values in(16), partition p3 values in(21) )
注意：在使用分区时，where后面的字段必须是分区字段，才能使用到分区。
4、分区表的限制
（1）只能对数据表的整型列进行分区，或者数据列可以通过分区函数转化成整型列
（2）最大分区数目不能超过1024
（3）如果含有唯一索引或者主键，则分区列必须包含在所有的唯一索引或者主键在内
（4）按日期进行分区很非常适合，因为很多日期函数可以用。但是对于字符串来说合适的分区函数不太多 。
十、其他
1、选择合适的存储引擎（myisam innodb）
? MyISAM:默认的MySQL存储引擎。如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性要求不是很高。其优势是访问的速度快。(尤其适合论坛的帖子表)
? InnoDB：提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM，写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间(如果对安全要求高，则使用innodb)。[账户，积分]
? Memory/heap [一些访问频繁，变化频繁，又没有必要入库的数据：比如用户在线状态]
? 说明: memory表的数据都在内存中，因此操作速度快，但是缺少是当mysql重启后，数据丢失，但表的结构在.
? 注：从mysql5.5.x开始，默认的存储引擎变更为innodb，innodb是为处理巨大数据量时拥有最大性能而设计的。它的 cpu效率可能是任何其他基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。
2、数据类型的选择
（1）在精度要求高的应用中，建议使用定点数来存储数值，以保证结果的准确性。decimal不要用float
（2）要用于存储手机号，哪个类型比较合适。假如我们要用char(11),如果字符集是utf8 则占用多少个字节。11*3==33,如果是gbk字符集则占用11*2=22个字节，
如果用bigint型存储，则占用8个字节，
（3）如果要存储ip地址。假如用char(15)è占用很多字节，能否用整型来存储呢？
可以通过一个函数，把ip地址转换成整数。可以使用int来存储
inet_aton()：把ip地址转换成整数。
inet_ntoa()：把整数转换成ip地址。
取出时：
（4）根据需求选择最小整数类型。比如用户在线状态：离线，在线，离开，忙碌，隐式等，可以采用0,1,2,3,5来表示，没有必要用char()或varchar()型来存储字符串。
3、myisam表的定时维护
对于myisam 存储引擎而言，需要定时执行optimize table 表名，通过optimize table语句可以消除删除和更新造成的磁盘碎片，从而减少空间的浪费。
语法格式：optimizetable 表名
清理完成碎片之后会减少空间的浪费！