189 8069 5689
先看一下分页的基本原理（我拿的是CSDN那个百万级数据库来测试！）：SELECT * FROM `csdn` ORDER BY id DESC LIMIT 100000,2000;
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耗时： 0.813ms分析：对上面的mysql语句说明：limit 100000,2000的意思扫描满足条件的102000行，扔掉前面的100000行，返回最后的2000行。问题就在这里，如果是limit 100000,20000，需要扫描120000行，在一个高并发的应用里，每次查询需要扫描超过100000行，性能肯定大打折扣。在《efficient pagination using mysql》中提出的clue方式。利用clue方法，给翻页提供一些线索，比如还是SELECT * FROM `csdn` order by id desc，按id降序分页，每页2000条，当前是第50页，当前页条目id最大的是102000，最小的是100000。如果我们只提供上一页、下一页这样的跳转（不提供到第N页的跳转）。那么在处理上一页的时候SQL语句可以是：
SELECT * FROM `csdn` WHERE id=102000 ORDER BY id DESC LIMIT 2000; #上一页
耗时：0.015ms处理下一页的时候SQL语句可以是：
耗时：0.015ms这样，不管翻多少页，每次查询只扫描20行。效率大大提高了！但是，这样分页的缺点是只能提供上一页、下一页的链接形式。
1、选取最适用的字段属性
MySQL 可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL 从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：
DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：
SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
SELECT Name, Phone FROM client
UNION
SELECT Name, BirthDate FROM author
UNION
SELECT Name, Supplier FROM product
4、事务
尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
BEGIN;
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHERE item='book';
COMMIT;
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户
来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
...
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在 MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate"2001-01-01";
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/724;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount24*7;
上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：
SELECT * FROM books
WHERE name="MySQL"and name"MySQM"
最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。
在 Web 应用程序中跨大型数据集分页记录似乎是一个简单的问题，但实际上很难扩展。两种主要的分页策略是偏移/限制和游标。
我们将首先看一下这两种方法，然后稍作修改，可以使偏移/限制非常高效。
偏移/限制分页
偏移/限制方法是迄今为止最常见的方法，它通过跳过一定数量的记录（页）并将结果限制为一页来工作。
例如，假设您的应用程序配置为每页显示 15 条记录。您的 SQL 将如下所示：
这是最常见的，因为它非常简单，易于推理，并且几乎每个框架都支持它。
除了易于实现之外，它还具有页面可直接寻址的优点。例如，如果您想直接导航到第 20 页，您可以这样做，因为该偏移量很容易计算。
但是有一个主要的缺点，它潜伏在数据库处理偏移量的方式中。偏移量告诉数据库放弃从查询中返回的前N个结果。不过数据库仍然要从磁盘上获取这些行。
如果你丢弃的是100条记录，这并不重要，但如果你丢弃的是100,000条记录，数据库就会为了丢弃这些结果而做大量的工作。
在实践中，这意味着第一个页面会快速加载，之后的每一个页面都会变得越来越慢，直到你达到一个点，网络请求可能会直接超时。
基于游标的分页
基于游标的分页弥补了偏移/限制的一些不足，同时引入了一些自己的不足。
基于游标的分页是通过存储一些关于最后呈现给用户的记录的状态，然后根据这个状态来进行下一次查询。
因此，它不是按顺序获取所有的记录并丢弃前N条，而是只获取最后一个位置N之后的记录。
如果按ID排序，SQL可能看起来像这样。
你可能已经看到了其中的好处。因为我们知道上次向用户展示的ID，我们知道下一个页面将以一个更高的ID开始。我们甚至不需要检查ID较低的行，因为我们百分之百肯定地知道那些行不需要被显示。
在上面的例子中，我特别说明了ID可能不是连续的，也就是说，可能有缺失的记录。这使得我们无法计算出哪些记录会出现在某一页面上，你必须跟踪之前那一页面上的最后一条记录是什么。
与偏移/限制分页不同，使用游标分页时，页面不能直接寻址，你只能导航到 "下一页 "或 "上一页"。
不过光标分页的好处是在任何数量的页面上都很迅速。它也很适合无限滚动，在这种情况下，页面首先不需要可以直接寻址。
Laravel文档中有一些关于偏移量和游标之间的权衡的好的背景。
cursor -vs-offset-pagination
考虑到所有这些，让我们来看看一个偏移/限制优化，可以使它的性能足以在成千上万的页面上使用。
使用递延join的Offset/Limit
递延连接（deferred join ）是一种技术，它将对要求的列的访问推迟到应用了偏移量和限制之后。
使用这种技术，我们创建一个内部查询，可以用特定的索引进行优化，以获得最大的速度，然后将结果连接到同一个表，以获取完整的行。
它看起来像这样：
这种方法的好处可以根据你的数据集有很大的不同，但是这种方法允许数据库尽可能少地检查数据，以满足用户的意图。
查询中 "昂贵的 "select *部分只在与内部查询相匹配的15条记录上运行。所有数据的Select都被推迟了，因此被称为推迟join。
这种方法不太可能比传统的偏移/限制性能差，尽管它是可能的，所以一定要在你的数据上进行测试!
Laravel实现
我们如何把这一点带到我们最喜欢的网络框架，如Laravel和Rails？
让我们具体看看Laravel，因为我不知道Rails。
感谢Laravel的macroable特性，我们可以扩展Eloquent Query Builder来添加一个新的方法，叫做deferredPaginate。为了保持一致性，我们将模仿常规分页的签名。
我们将尝试做尽可能少的自定义工作，并将大部分工作留给 Laravel。
这是我们要做的：
这应该为我们提供 LaravelLengthAwarePaginator 和延迟连接的所有好处！
一个Github仓库
递延Join和覆盖索引
还没有完成...
使用递延Join的主要好处是减少了数据库必须检索然后丢弃的数据量。我们可以通过帮助数据库获得它需要的数据而更进一步，而无需获取底层行。
这样做的方法称为“覆盖索引covering index”，它是确保快速偏移/限制分页的最终解决方案。
覆盖索引是一个索引，在这个索引中，查询的所有需要的字段都包含在索引本身中。当一个查询的所有部分都能被一个索引 "覆盖 "时，数据库根本不需要读取该行，它可以从索引中获得它需要的一切。
请注意，覆盖索引并不是以任何特殊方式创建的。它只是指一个索引满足了一个查询所需要的一切的情况。一个查询上的覆盖索引很可能不是另一个查询上的覆盖索引。
在接下来的几个例子中，我们将使用这个基本的表，我把它填满了~1000万条记录。
让我们看一个仅select索引列的简单查询。在这种情况下，我们将从email表中进行select contacts。
在这种情况下，数据库根本不需要读取基础行。在MySQL中，我们可以通过运行一个解释并查看额外的列来验证这一点：
extra: using index告诉我们，MySQL能够只使用索引来满足整个查询，而不看基础行。
如果尝试select name from contacts limit 10， 我们将期望MySQL必须到该行去获取数据，因为名字name没有被索引。这正是发生的情况，由下面的解释显示。
extra不再显示 using index，所以我们没有使用覆盖索引。
假设你每页有15条记录，你的用户想查看第1001页，你的内部查询最终会是这样的。
select id from contacts order by id limit 15 OFFSET 150000
explain结果显示：
MySQL能够单看索引来执行这个查询。它不会简单地跳过前15万行，在使用offset是没有办法的，但它不需要读取15万行。(只有游标分页可以让你跳过所有的行）。
即使使用覆盖索引和延迟连接，当你到达后面的页面时，结果也会变慢，尽管与传统的偏移/限制相比，它应该是最小的。使用这些方法，你可以轻易地深入到数千页。
更好的覆盖索引
这里的很多好处取决于拥有良好的覆盖索引，所以让我们稍微讨论一下。一切都取决于您的数据和用户的使用模式，但是您可以采取一些措施来确保查询的最高命中率。
这将主要与 MySQL 对话，因为那是我有经验的地方。其他数据库中的情况可能会有所不同。
大多数开发人员习惯于为单列添加索引，但没有什么能阻止您向多列添加索引。事实上，如果您的目标是为昂贵的分页查询创建覆盖索引，您几乎肯定需要一个多列索引。
当你试图为分页优化一个索引时，一定要把按列排序放在最后。如果你的用户要按update_at排序，这应该是你复合索引中的最后一列。
看看下面这个包括三列的索引。
在MySQL中，复合索引是从左到右访问的，如果一个列缺失，或者在第一个范围条件之后，MySQL会停止使用一个索引。
MySQL 将能够在以下场景中使用该索引：
如果你跳过is_archived，MySQL将无法访问update_at，将不得不诉诸于没有该索引的排序，或者根本不使用该索引，所以要确保你有相应的计划。
主键始终存在
在MySQL的InnoDB中，所有的索引都附加了主键。这意味着（email）的索引实际上是（email，id）的索引，当涉及到覆盖索引和延迟连接时，这是相当重要的。
查询select email from contacts order by id完全被email上的一个索引所覆盖，因为InnoDB将id附加到了该索引上。
使用我们上面的综合例子，你可以看到这有什么好处。
因为复合索引涵盖了is_deleted, is_archived, updated_at, 和（通过InnoDB的功能）id，整个查询可以仅由索引来满足。
降序索引
大多数时候，用户都在寻找 "最新的 "项目，即最近更新或创建的项目，这可以通过按update_at DESC排序来满足。
如果你知道你的用户主要是以降序的方式对他们的结果进行排序，那么特别将你的索引设为降序索引可能是有意义的。
MySQL 8是第一个支持降序索引的MySQL版本。
如果你在explain的Extra部分看到向后索引扫描，你也许可以配置一个更好的索引。
前向索引扫描比后向扫描快~15%，所以你要按照你认为你的用户最常使用的顺序添加索引，并为少数使用情况承担惩罚。
太阳底下无新事
这种使用偏移/限制分页与延迟连接和覆盖索引的方法并不是银弹。
仅仅是递迟连接就可以让你的速度得到很好的提升，但是需要花一些额外的心思来设计正确的索引以获得最大的好处。
有一种观点认为，递延连接应该是框架中默认的偏移offset/限制limit方法，而任何时候覆盖索引的出现都只是一种奖励。我还没有在足够多的生产环境中测试过，所以还没有强烈主张这样做。
使用MySQL的递延Join连接实现高效分页 - Aaron
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：
和创建一样，可以加上 if exists
可两篇文章：
如：
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后，但可以指定位置。 FIRST ：添加最前
AFTER 字段名 ：添加指定字段之后
例子：
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ，代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。
单行
多行，注意 只有一个VALUES ：
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应
除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT
注意
当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
用法：
RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有：
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：
外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。
对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段，当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;
使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行
InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别（可重复读）
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。
这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。
1、表结构优化
在开始做一个应用的时候，数据库的表结构设计往往会影响应用后期的性能，特别是用户量上来了以后的性能。因此，表结构优化是一个很重要的步骤。
1.1、字符集
一般来说尽量选择UTF-8，虽然在存中午的时候GBK比UTF-8使用的存储空间少，但是UTF-8兼容各国语言，其实我们不必为了这点存储空间而牺牲了扩展性。事实上，后期如果要从GBK转为UTF-8所要付出的代价是很高的，需要进行数据迁移，而存储空间完全可以用花钱扩充硬盘来解决。
1.2、主键
在使用mysql的innodb的时候，innodb的底层存储模型是B+树，它使用主键作为聚簇索引，使用插入的数据作为叶子节点，通过主键可以很快找到叶子节点，从而快速获取记录。因此在设计表的时候需要增加一个主键，而且最好要自增。因为自增主键可以让插入的数据按主键顺序插入到底层的B+树的叶子节点中，由于是按序的，这种插入几乎不需要去移动已有的其它数据，所以插入效率很高。如果主键不是自增的，那么每次主键的值近似随机，这时候就有可能需要移动大量数据来保证B+树的特性，增加了不必要的开销。
1.3、字段
1.3.1、建了索引的字段必须加上not null约束，并且设置default值
1.3.2、不建议使用float、double来存小数，防止精度损失，建议使用decimal
1.3.3、不建议使用Text/blob来保存大量数据，因为对大文本的读写会造成比较大的I/O开销，同时占用mysql的缓存，高并发下会极大的降低数据库的吞吐量，建议将大文本数据保存在专门的文件存储系统中，mysql中只保存这个文件的访问地址，比如博客文章可以保存在文件中，mysql中只保存文件的相对地址。
1.3.4、varchar类型长度建议不要超过8K。
1.3.5、时间类型建议使用Datetime，不要使用timestamp，虽然Datetime占用8个字节，而timestamp只占用4个字节，但是后者要保证非空，而且后者是对时区敏感的。
1.3.6、建议表中增加gmt_create和gmt_modified两个字段，用来记录数据创建的修改时间。这两个字段建立的原因是方便查问题。
1.4、索引创建
1.4.1、这个阶段由于对业务并不了解，所以尽量不要盲目加索引，只为一些一定会用到索引的字段加普通索引。
1.4.2、创建innodb单列索引的长度不要超过767bytes，如果超过会用前255bytes作为前缀索引
1.4.3、创建innodb组合索引的各列索引长度不要超过767bytes，一共加起来不要超过3072bytes
2、SQL优化
一般来说sql就那么几种：基本的增删改查，分页查询，范围查询，模糊搜索，多表连接
2.1、基本查询
一般查询需要走索引，如果没有索引建议修改查询，把有索引的那个字段加上，如果由于业务场景没法使用这个字段，那么需要看这个查询调用量大不大，如果大，比如每天调用10W+，这就需要新增索引，如果不大，比如每天调用100+，则可以考虑保持原样。另外，select * 尽量少用，用到什么字段就在sql语句中加什么，不必要的字段就别查了，浪费I/O和内存空间。
2.2、高效分页
limit m,n其实质就是先执行limit m+n，然后从第m行取n行，这样当limit翻页越往后翻m越大，性能越低。比如
select * from A limit 100000,10，这种sql语句的性能是很差的，建议改成下面的版本:
selec id,name,age from A where id =(select id from A limit 100000,1) limit 10
2.3、范围查询
范围查询包括between、大于、小于以及in。Mysql中的in查询的条件有数量的限制，若数量较小可以走索引查询，若数量较大，就成了全表扫描了。而between、大于、小于等，这些查询不会走索引，所以尽量放在走索引的查询条件之后。
2.4、模糊查询like
使用 like %name%这样的语句是不会走索引的，相当于全表扫描，数据量小的时候不会有太大的问题，数据量大了以后性能会下降的很厉害，建议数据量大了以后使用搜索引擎来代替这种模糊搜索，实在不行也要在模糊查询前加个能走索引的条件。
2.5、多表连接
子查询和join都可以实现在多张表之间取数据，但是子查询性能较差，建议将子查询改成join。对于mysql的join，它用的是Nested Loop Join算法，也就是通过前一个表查询的结果集去后一个表中查询，比如前一个表的结果集是100条数据，后一个表有10W数据，那么就需要在100*10W的数据集合中去过滤得到最终的结果集。因此，尽量用小结果集的表去和大表做join，同时在join的字段上建立索引，如果建不了索引，就需要设置足够大的join buffer size。如果以上的技巧都无法解决join所带来的性能下降的问题，那干脆就别用join了，将一次join查询拆分成两次简单查询。另外，多表连接尽量不要超过三张表，超过三张表一般来说性能会很差，建议拆分sql。
3、数据库连接池优化
数据库连接池本质上是一种缓存，它是一种抗高并发的手段。数据库连接池优化主要是对参数进行优化，一般我们使用DBCP连接池，它的具体参数如下：
3.1 initialSize
初始连接数，这里的初始指的是第一次getConnection的时候，而不是应用启动的时候。初始值可以设置为并发量的历史平均值
3.2、minIdle
最小保留的空闲连接数。DBCP会在后台开启一个回收空闲连接的线程，当该线程进行空闲连接回收的时候，会保留minIdle个连接数。一般设置为5，并发量实在很小可以设置为1.
3.3、maxIdle
最大保留的空闲连接数，按照业务并发高峰设置。比如并发高峰为20，那么当高峰过去后，这些连接不会马上被回收，如果过一小段时间又来一个高峰，那么连接池就可以复用这些空闲连接而不需要频繁创建和关闭连接。
3.4、maxActive
最大活跃连接数，按照可以接受的并发极值设置。比如单机并发量可接受的极值是100，那么这个maxActive设置成100后，就只能同时为100个请求服务，多余的请求会在最大等待时间之后被抛弃。这个值必须设置，可以防止恶意的并发攻击，保护数据库。
3.5、maxWait
获取连接的最大等待时间，建议设置的短一点，比如3s，这样可以让请求快速失败，因为一个请求在等待获取连接的时候，线程是不可以被释放的，而单机的线程并发量是有限的，如果这个时间设置的过长，比如网上建议的60s，那么这个线程在这60s内是无法被释放的，只要这种请求一多，应用的可用线程就少了，服务就变得不可用了。
3.6、minEvictableIdleTimeMillis
连接保持空闲而不被回收的时间，默认30分钟。
3.7、validationQuery
用于检测连接是否有效的sql语句，一般是一条简单的sql，建议设置
3.8、testOnBorrow
申请连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能
3.9、testOnReturn
归还连接的时候对连接进行检测，不建议开启，严重影响性能
3.10、testWhileIdle
开启了以后，后台清理连接的线程会没隔一段时间对空闲连接进行validateObject，如果连接失效则会进行清除，不影响性能，建议开启
3.11、numTestsPerEvictionRun
代表每次检查链接的数量，建议设置和maxActive一样大，这样每次可以有效检查所有的链接。
3.12、预热连接池
对于连接池，建议在启动应用的时候进行预热，在还未对外提供访问之前进行简单的sql查询，让连接池充满必要的连接数。
4、索引优化
当数据量增加到一定程度后，靠sql优化已经无法提升性能了，这时候就需要祭出大招：索引。索引有三级，一般来说掌握这三级就足够了，另外，对于建立索引的字段，需要考虑其选择性。
4.1、一级索引
在where后面的条件上建立索引，单列可以建立普通索引，多列则建立组合索引。组合索引需要注意最左前缀原则。
4.2、二级索引
如果有被order by或者group by用到的字段，则可以考虑在这个字段上建索引，这样一来，由于索引天然有序，可以避免order by以及group by所带来的排序，从而提高性能。
4.3、三级索引
如果上面两招还不行，那么就把所查询的字段也加上索引，这时候就形成了所谓的索引覆盖，这样做可以减少一次I/O操作，因为mysql在查询数据的时候，是先查主键索引，然后根据主键索引去查普通索引，然后根据普通索引去查相对应的记录。如果我们所需要的记录在普通索引里都有，那就不需要第三步了。当然，这种建索引的方式比较极端，不适合一般场景。
4.4、索引的选择性
在建立索引的时候，尽量在选择性高的字段上建立。什么是选择性高呢？所谓选择性高就是通过这个字段查出来的数据量少，比如按照名字查一个人的信息，查出来的数据量一般会很少，而按照性别查则可能会把数据库一半的数据都查出来，所以，名字是一个选择性高的字段，而性别是个选择性低的字段。
5、历史数据归档
当数据量到了一年增加500W条的时候，索引也无能为力，这时候一般的思路都是考虑分库分表。如果业务没有爆发式增长，但是数据的确在缓慢增加，则可以不考虑分库分表这种复杂的技术手段，而是进行历史数据归档。我们针对生命周期已经完结的历史数据，比如6个月之前的数据，进行归档。我们可以使用quartz的调度任务在凌晨定时将6个月之前的数据查出来，然后存入远程的hbase服务器。当然，我们也需要提供历史数据的查询接口，以备不时之需。
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