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  一查询优化   1创建索引  2缓存的配置  3slow_query_log分析  4分库分表5子查询优化 二数据转移   21插入数据  

  如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。

  虽然关系型数据库在海量数据中逊色于NoSQL数据库，但是如果你操作正确，它的性能还是会满足你的需求的。针对数据的不同操作，其优化方向也是不尽相同。对于数据移植，查询和插入等操作，可以从不同的方向去考虑。而在优化的时候还需要考虑其他相关操作是否会产生影响。就比如你可以通过创建索引提高查询性能，但是这会导致插入数据的时候因为要建立更新索引导致插入性能降低，你是否可以接受这一降低那。所以，对数据库的优化是要考虑多个方向，寻找一个折衷的最佳方案。

  一：查询优化

 

  1：创建索引。

  最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万条记录之后，再创建索引大约话费了几十分钟的样子。

  创建索引的弊端和场合。虽然创建索引可以很大程度上优化查询的速度，但是弊端也是很明显的。一个是在插入数据的时候，创建索引也需要消耗部分的时间，这就使得插入性能在一定程度上降低；另一个很明显的是数据文件变的更大。在列上创建索引的时候，每条索引的长度是和你创建列的时候制定的长度相同的。比如你创建varchar(100)，当你在该列上创建索引，那么索引的长度则是102字节，因为长度超过64字节则会额外增加2字节记录索引的长度。

  从上图可以看到我在YCSB_KEY这一列(长度100)上创建了一个名字为index_ycsb_key的索引，每条索引长度都为102，想象一下当数据变的巨大无比的时候，索引的大小也是不可以小觑的。而且从这也可以看出，索引的长度和列类型的长度还不同，比如varchar它是变长的字符类型(请看MySQL数据类型分析)，实际存储长度是是实际字符的大小，但是索引却是你声明的长度的大小。你创建列的时候声明100字节，那么索引长度就是这个字节再加上2，它不管你实际存储是多大。

  除了创建索引需要消耗时间，索引文件体积会变的越来越大之外，创建索引也需要看的你存储数据的特征。当你存储数据很大一部分都是重复记录，那这个时候创建索引是百害而无一利。请先查看MySQL索引介绍。所以，当很多数据重复的时候，索引带来的查询提升的效果是可以直接忽略的，但是这个时候你还要承受插入数据的时候创建索引带来的性能消耗。

  2：缓存的配置。

  在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端无法操作，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不同操作进行不断更新。通过其配置文件我们可以看到在MySQL中的缓存：

  在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，所以当你设置的足够大，数据可以完全缓存到内存，速度就会非常之快。

  但是，query cache也有它的弊端。当你对数据表做任何的更新操作(update/insert/delete)等操作，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，导致缓存数据全部失效。所以，当一个表格的更新数据表操作非常多的话，query cache是不会起到查询提升的性能，还会影响其他操作的性能。

  3：slow_query_log分析。

  其实对于查询性能提升，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。

  当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间(long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就可以分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。可以通过创建各种索引，可以通过分表等操作。那为什么要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面我们就简单介绍。

  4：分库分表

  分库分表应该算是查询优化的杀手锏了。上述各种措施在数据量达到一定等级之后，能起到优化的作用已经不明显了。这个时候就必须对数据量进行分流。分流一般有分库与分表两种措施。而分表又有垂直切分与水平切分两种方式。下面我们就针对每一种方式简单介绍。

  对于mysql，其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大的时候，操作系统对大文件的操作就会比较麻烦与耗时，而且有的操作系统就不支持大文件，所以这个时候就必须分表了。另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb，它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候，B+树就会从层次和节点上比较多，当查询一个节点的时候可能会查询很多层次，而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存，肯定会耗时的。除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁，那么当更改表结构的时候，这时候就会树进行加锁，当表文件大的时候，这可以认为是不可实现的。 

  所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。

5：子查询优化

  在查询中经常会用到子查询，在子查询的时候一般使用in或者exist关键词。针对in和exist在查询的时候当数据量大到一定程度以后，查询执行时间就差别比较大。但是，为了避免此类情况出现，最好的方式是使用join查询。因为在绝大多数情况下，服务器对join的查询优化要远远高于子查询优化。在比较高的版本5.6，mysql查询会自动把in查询优化成joint查询，就不会出现子查询比较慢的问题。有时候也可以采用distinct关键词来限制子查询的数量，但是需要注意的是distinct很多时候会转化为group by，这个时候就会出现一个 临时表，就会出现copy数据到临时表的时延。   更多的子查询优化 请点击。  

 二：数据转移

  当数据量达到一定等级之后，那么移库将是一个非常慎重又危险的工作。在移库中保证前后数据的一致性，各种突发情况的处理，移库过程中数据的变迁，每一个都是一个非常困难的问题。

  2.1：插入数据

  当进行数据迁移的时候，肯定会存在大数据的重新导入，你可以选择直接load文件，有的时候可能就需要代码插入了。这个时候就需要对插入语句进行一定的优化了。这个时候可以使用INSERT DELAYED语句，该语句是当你发出插入请求的时候，不是马上就插入到数据库而是放在缓存里面，等待时机成熟之后再进行插入。

待补充。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/snowwhite/p/4709223.html

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