数据库永远是应用最关键的一环，同时越到高并发阶段，数据库往往成为瓶颈，如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计，则后期数据库横向扩展，分库分表都会遇到困难。
对于互联网公司来讲，一般都会使用Mysql数据库。
一、数据库的总体架构
我们首先来看Mysql数据的总体架构如下：
这是一张非常经典的Mysql的系统架构图，通过这个图可以看出Mysql各个部分的功能。
当客户端连接数据库的时候，首先面对的是连接池，用于管理用户的连接，并会做一定的认证和鉴权。
连接了数据库之后，客户端会发送SQL语句，而SQL接口这个模块就是来接受用户的SQL语句的。
SQL语句往往需要符合严格的语法规则，因而要有语法解析器对语句进行语法解析，解析语法的原理如同编译原理中的学到的那样，从语句变成语法树。
对于用户属于的查询可以进行优化，从而可以选择最快的查询路径，这就是优化器的作用。
为了加快查询速度，会有查询缓存模块，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。
上面的所有的组件都是数据库服务层，接下来是数据库引擎层，当前主流的数据库引擎就是InnoDB。
对于数据库有任何的修改，数据库服务层会有binary log记录下来，这是主备复制的基础。
对于数据库引擎层，一个著名的图如下：
在存储引擎层，也有缓存，也有日志，最终数据是落到盘上的。
存储引擎层的缓存也是用于提高性能的，但是同数据库服务层的缓存不同，数据库服务层的缓存是查询缓存，而数据库引擎层的缓存读写都缓存。数据库服务层的缓存是基于查询逻辑的，而数据库引擎引擎的缓存是基于数据页的，可以说是物理的。
哪怕是数据的写入仅仅写入到了数据库引擎层中的缓存，对于数据库服务层来讲，就算是已经持久化了，当然这个时候会造成缓存页和硬盘上的页的数据的不一致，这种不一致由数据库引擎层的日志来保证完整性。
所以数据库引擎层的日志和数据库服务层的也不同，服务层的日志记录的是一个个的修改逻辑，而引擎层的日志记录的是缓存页和数据页的物理差异。
二、数据库的工作流程
在收到一个查询的时候，Mysql的架构中的各个组件是如此工作的：
客户端同数据库服务层建立TCP连接，连接管理模块会建立连接，并请求一个连接线程。如果连接池中有空闲的连接线程，则分配给这个连接，如果没有，在没有超过最大连接数的情况下，创建新的连接线程负责这个客户端。
在真正的操作之前，还需要调用用户模块进行授权检查，来验证用户是否有权限。通过后，方才提供服务，连接线程开始接收并处理来自客户端的SQL语句。
连接线程接收到SQL语句之后，将语句交给SQL语句解析模块进行语法分析和语义分析。
如果是一个查询语句，则可以先看查询缓存中是否有结果，如果有结果可以直接返回给客户端。
如果查询缓存中没有结果，就需要真的查询数据库引擎层了，于是发给SQL优化器，进行查询的优化。如果是表变更，则分别交给insert, update, delete, create，alter处理模块进行处理。
接下来就是请求数据库引擎层，打开表，如果需要的话获取相应的锁。
接下来的处理过程就到了数据库引擎层，例如InnoDB。
在数据库引擎层，要先查询缓存页中有没有相应的数据，如果有则可以直接返回，如果没有就要从磁盘上去读取。
当在磁盘中找到相应的数据之后，则会加载到缓存中来，从而使得后面的查询更加高效，由于内存有限，多采用变通的LRU表来管理缓存页，保证缓存的都是经常访问的数据。
获取数据后返回给客户端，关闭连接，释放连接线程，过程结束。
三、数据库索引的原理
在整个过程中，最容易称为瓶颈点的是数据的读写，往往意味着要顺序或者随机读写磁盘，而读写磁盘的速度往往是比较慢的。
如果加快这个过程呢？相信大家都猜到了就是建立索引。
为什么索引能够加快这个过程呢？
相信大家都逛过美食城，里面众多家餐馆琳琅满目，如果你不着急呢，肚子不饿，对搜索的性能没有要求，就可以在商场里面慢慢逛，逛一家看一家，知道找到自己想吃的餐馆。但是当你饿了，或者你们约好了餐馆，你一定想直奔那个餐馆，这个时候，你往往会去看楼层的索引图，快速的查找你目标餐馆的位置，找到后，直奔主题，就会大大节约时间，这就是索引的作用。
所以索引就是通过值，快速的找到它的位置，从而可以快速的访问。
索引的另外一个作用就是不用真正的查看数据，就能够做一些判断，例如商场里面有没有某个餐馆，你看一下索引就知道了，不必真的到商场里面逛一圈，再如找出所有的川菜馆，也是只要看索引就可以了，不用一家一家川菜馆跑。
那么在Mysql中，索引是如何工作的呢？
Mysql的索引结构，往往是一棵B+树。
一棵m阶B+树具有如下的性质：
节点分索引节点和数据节点。索引节点相当于B树的内部节点，所有的索引节点组成一棵B树，具有B树的所有的特性。在索引节点中，存放着Key和指针，并不存放具体的元素。数据节点相当与B树的外部节点，B树的外部节点为空，在B+树中被利用了起来，用于存放真正的数据元素，里面包含了Key和元素的其他信息，但是没有指针。
整棵索引节点组成的B树仅仅用来查找具有某个Key的数据元素位于哪个外部节点。在索引节点中找到了Key，事情没有结束，要继续找到数据节点，然后将数据节点中的元素读出来，或者二分查找，或者顺序扫描来寻找真正的数据元素。
M这个阶数仅仅用来控制索引节点部分的度，至于每个数据节点包含多少元素，与m无关。
另外有一个链表，将所有的数据节点串起来，可以顺序访问。
这个定义的比较抽象，我们来看一个具体的例子。
从图中我们可以看出，这是一个3阶B+树，而一个外部数据节点最多包含5项。如果插入的数据在数据节点，如果不引起分裂和合并，则索引节点组成的B树就不会变。
如果在71到75的外部节点插入一项76，则引起分裂，71,72,73成为一个数据节点，74,75,76成为一个数据节点，而对于索引节点来讲相当于插入一个Key为74的过程。
如果在41到43的外部节点中删除43，则引起合并，41,42,61,62,63合并成一个节点，对于索引节点来讲，相当于删除Key为60的过程。
查找的时候，由于B+树层高很小，所以能够比较快速的定位，例如我们要查找值62，在根节点发现大于40则访问右面，小于70则访问左面，大于60则访问右面，在叶子节点的第二个，就找到了62，成功定位。
在Mysql的InnoDB中，有两种类型的B+树索引，一种称为聚簇索引，一种称为二级索引。
聚簇索引的叶子节点就是数据节点，往往是主键作为聚簇索引，二级索引的叶子节点存放的是KEY字段加主键值。因而通过二级索引访问数据，要访问两次索引。
还有一种索引的形式称为组合索引，或者复合索引，可以在多个列上建立索引。
这种索引的排序规则为，先比较第一列，在第一列相等的情况下，比较第二列，以此类推。
四、数据库索引的优缺点
数据库索引的优势最明显的就是减少I/O，下面分析几种场景。
对于=条件的字段，可以直接通过查找B+树的方式，通过很少的硬盘读取次数(相当于B+树层高)，就能够到达叶子节点，然后直接定位到数据的位置。
对于范围的字段，由于B+树里面都是排好序的，范围可以很快的通过树进行定位。
同理对于orderby/group by/distinct/max/min，由于B+树是排好序的，也是能够很快的得到结果的。
还有一个常见的场景称为索引覆盖数据。例如A, B两个字段作为条件字段，常出现A=a AND B=b，同时select C, D时候，往往会建联合索引(A, B)，是一个二级索引，所以搜索的时候，通过二级索引的B+树能够很快的找到相应的叶子节点和记录，但是记录中有的是聚簇索引的ID，所以还需要查找一次聚簇索引的B+树，找到真正的表中的记录，然后在记录中，将C,D读取出来。如果建立联合索引的时候为(A, B, C, D)，则在二级索引的B+树中就有了所有的数据，可以直接返回了，减少了一次搜索树的过程。
当然索引肯定是有代价的，天下没有免费的午餐。
索引带来的好处多是读的效率的提高，而索引带来的代价就是写的效率的降低。
插入和修改数据，都有可能意味着索引的改变。
插入的时候，往往会在主键上建设聚簇索引，因而主键最好使用自增长，这样插入的数据就总是在最后，而且是顺序的，效率比较高。主键不要使用UUID，这样顺序比较随机，会带来随机的写入，效率比较差。主键不要使用和业务有关，因为与业务相关意味着会被更新，将面临着一次删除和重新插入，效率会比较差。
通过上面对于B+树的原理的介绍，我们可以看出B+树的分裂代价还是比较大的，而分裂往往就产生于插入的过程中。
而对于数据的修改，则基本相当于删除再插入，代价也比较大。
对于一些字符串的列的二级索引，往往会造成随机的写入和读取，对I/O的压力也比较大。
五、解读数据库军规背后的原理
了解了这两种索引的原理，我们就能够解释为什么很多所谓的数据库的军规长这个样子了。下面我们来一一解释。
什么情况下应该使用组合索引而非单独索引呢？
假设有条件语句A=a AND B=b，如果A和B是两个单独的索引，在AND条件下只有一个索引起作用，对于B则要逐个判断，而如果使用组合索引(A, B)，只要遍历一棵树就可以了，大大增加了效率。但是对于A=a OR B=b，由于是或的关系，因而组合索引是不起作用的，因而可以使用单独索引，这个时候，两个索引可以同时起作用。
为什么索引要有区分度，组合索引中应该讲有区分度的放在前面？
如果没有区分度，例如用性别，相当于把整个大表分成两部分，查找数据还是需要遍历半个表才能找到，使得索引失去了意义。
如果有组合索引，还需要单列索引吗？
如果组合索引是(A, B)，则对于条件A=a，是可以用上这个组合索引的，因为组合索引是先按照第一列进行排序的，所以没必要对于A单独建立一个索引，但是对于B=b就用不上了，因为只有在第一列相同的情况下，才比较第二列，因而第二列相同的，可以分布在不同的节点上，没办法快速定位。
索引是越多越好吗？
当然不是，只有在必要的地方添加索引，索引不但会使得插入和修改的效率降低，而且在查询的时候，有一个查询优化器，太多的索引会让优化器困惑，可能没有办法找到正确的查询路径，从而选择了慢的索引。
为什么要使用自增主键
因为字符串主键和随机主键会使得数据随机插入，效率比较差，主键应该少更新，避免B+树和频繁合并和分裂。
为什么尽量不使用NULL
NULL在B+树里面比较难以处理，往往需要特殊的逻辑进行处理，反而降低了效率。
为什么不要在更新频繁的字段上建立索引
更新一个字段意味着相应的索引也要更新，更新往往意味着删除然后再插入，索引本来是一种事先在写的阶段形成一定的数据结构，从而使得在读的阶段效率较高的方式，但是如果一个字段是写多读少，则不建议使用索引。
为什么在查询条件里面不要使用函数
例如ID+1=10这种条件，索引是事先写入的时候生成好的，ID+1这种操作在查询阶段，索引无能为例，没办法把所有的索引都先做一个计算，然后再比较吧，代价太大了，因而应该使用ID=10-1。
为什么不要使用NOT等负向查询条件
你可以想象一下，对于一棵B+树，跟节点是40，如果你的条件是等于20，就去左面查，你的条件等于50，就去右面查，但是你的条件是不等于66，索引应该咋办？还不是遍历一遍才知道。
为什么模糊查询不要以通配符开头
对于一棵B+树来讲，如果根是字符def，如果通配符在后面，例如abc%，则应该搜索左面，例如efg%，则应该搜索右面，如果通配符在前面%abc，则不知道应该走哪一面，还是都扫描一遍吧。
为什么OR要改成IN，或者使用Union
OR查询条件的优化往往比较难找到最佳的路径，尤其是OR的条件比较多的时候，尤其如此，对于同一个字段，使用IN就好一些，数据库会对IN里面的条件进行排序，并统一通过二分搜索的方法处理。对于不同的字段，使用Union，则可以让每一个子查询都使用索引。
为什么数据类型应该尽量小，常用整型来代替字符型，长字符类型可以考虑使用前缀索引？
因为数据库是按照页存放的，每一页的大小是一样的，如果数据类型比较大，则页数会比较多，每一页放的数据会比较少，树的高度会比较高，因而搜索数据要读取的I/O数目会比较多，插入的时候节点也容易分裂，效率会降低。使用整型来代替字符型多是这个考虑，整型对于索引有更高的效率，例如IP地址等。如果有长字符类型需要使用索引进行查询，为了不要使得索引太大，可以考虑将字段的前缀进行索引，而非整个字段。
六、查询优化的方法论
要找到需要优化的SQL语句，首先要收集有问题的SQL语句。
MySQL 数据库提供了慢SQL日志功能，通过参数slow_query_log，获取执行时间超过一定阈值的SQL语录列表。
没有使用索引的SQL语句，可以通过long_queries_not_using_indexes参数开启。
min_examined_row_limit，扫描记录数大于该值的SQL语句才会被记入慢SQL日志。
找到有问题的语句，接下来就是通过explainSQL，获取SQL的执行计划，是否通过索引扫描记录，可以通过创建索引来优化执行效率。是否扫描记录数过多。是否持锁时间过长，是否存在锁冲突。返回的记录数是否较多。
接下来可以定制化的优化。没有被索引覆盖的过滤条件涉及的字段，在区分度较大的字段上创建索引，如果涉及多个字段，尽量创建联合索引。
扫描记录数非常多，返回记录数不多，区分度较差，重新评估SQL语句涉及的字段，选择区分度高的多个字段创建索引
扫描记录数非常多，返回记录数也非常多，过滤条件不强，增加SQL过滤条件
schema_redundant_indexes查看有哪些冗余索引。
如果多个索引涉及字段顺序一致，则可以组成一个联合索引schema_unused_indexes查看哪些索引从没有被使用。
七、读写分离的原理
数据库往往写少读多，所以性能优化的第一步就是读写分离。
主从复制基于主节点上的服务层的日志实现的，而从节点上有一个IO线程读取这个日志，然后写入本地。另有一个线程从本地日志读取后在从节点重新执行。
如图是主从异步复制的流程图。在主实例写入引擎后就返回成功，然后将事件发给从实例，在从实例上执行。这种同步方式速度较快，但是在主挂了的时候，如果还没有复制，则可能存在数据丢失问题。
数据库同步复制也不同，是当从节点落盘后再返回客户端，当然这样会使得性能有所降低，网易数据库团队是通过组提交，并行复制等技术将性能提上来。
有了主从复制，在数据库DAO层可以设置读写分离策略，也有通过数据库中间件做这个事情的。
其实数据库日志还有很多其他用处，如使用canal(阿里巴巴开源项目: 基于mysql数据库binlog的增量订阅&消费)订阅数据库的binlog，可以用于更新缓存等。
原文地址：https://www.cnblogs.com/linxiran/p/9498490.html