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硬件优化

架构设计优化

SQL优化

索引优化

慢SQL优化

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硬件优化

CPU、内存、磁盘

架构设计优化

• 缓存
• 读写分离
• 分库分表

SQL优化

• 查询时尽量不要使用*
• 多表查询时一定要以小驱大
• 不要使用like左模糊和全模糊查询（最左匹配原则）
• 对于多插入的情况进行批量插入
• 查询时尽量不要对字段做空值判断
  • 当出现基于字段做空值判断的情况时，会导致索引失效，因为判断null的情况不会走索引，一般用not null定义字段，如果想为空的字段可以用个0、""这类空字符代替。
• 尽量避免深分页的情况出现
  • SELECT * FROM user_login_log LIMIT 1000000, 100;
  • SELECT * FROM user_login_log where id > 1000000 LIMIT 100;增加索引where条件，缩减数据范围
• 字段结构优化
  • 对于姓名字段，一般都会限制用户名长度，这时不要无脑用varchar，使用char类型更好。
  • 对于一些显然不会拥有太多数据的表，主键ID的类型可以从int换成tinyint、smallint、mediumit。
  • 对于日期字段，不要使用字符串类型，而更应该选择datetime、timestamp，一般情况下最好为后者。
  • 对于一些固定值的字段，如性别、状态、省份、国籍等字段，可以选择使用数值型代替字符串，如果必须使用字符串类型，最好使用enum枚举类型代替varchar类型。

索引优化

• 避免索引失效的问题
• 长字段建立索引，可以选用字段值的前N个字符创建索引（建立前缀索引）
• 不在做范围查询的字段上建立索引，可以选用hash结构代替B+Tree结构，因为Hash结构的索引是所有数据结构中最快的，散列度足够的情况下，复杂度仅为O(1)。
• 使用Explain执行分析工具
  • 关注type、key、rows、filtered、extra这几个字段
    • key：如果该值为空，则表示未使用索引查询，此时需要调整SQL或建立索引。
    • type：这个字段决定了查询的类型，如果为index、all就需要进行优化。
    • rows：这个字段代表着查询时可能会扫描的数据行数，较大时也需要进行优化。
    • filtered：这个字段代表着查询时，表中不会扫描的数据行占比，较小时需要进行优化。
    • Extra：这个字段代表着查询时的具体情况，在某些情况下需要根据对应信息进行优化。

慢SQL优化

慢SQL：查询的SQL语句耗费较长的时间

• 慢SQL日志
  • 开启慢sql日志，根据慢sql日志发现执行慢的sql，对sql进行优化处理，线上建议不用开启会影响性能，可以在准生产或者是压测的情况下开启来监控慢sql​
  • 开启慢查询日志 set global slow_query_log = on;
  • 查询默认的慢查询阈值（默认为10秒） show variables like 'long_query_time';
  • 手动修改慢查询阈值（设置为10ms） set global long_query_time = 0.01;
• 排查思路​
  • 慢sql日志 一般公司会有平台 如果有监控 可以配置慢sql报警​
  • 拿到慢sql 首先使用explain分析 注意看type和row 看type是否是在ref或之下
  • 如果是在explain分析没有发现问题 看performance具体分析是哪个环节耗时较长​
  • 如果都没有问题 再排查慢sql时刻的数据库负载情况
  • 使用show processlist 显示当前正在执行的mysql连接; show STATUS 查看mysql当前状况