数据库优化

一、为什么要进行数据库优化？

当完成一个项目后，如果需要优化该项目的性能和提高并发性，就要用到数据库优化操作

二、如何进行数据库优化？

2.1在设计数据库表时要使用三范式设计，那什么是三范式呢？

           第一范式（1NF）：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分，1NF是所有关系型数据库的最基本要求

           第二范式（2NF）：2NF在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖

           第三范式（3NF）：3NF在2NF的基础之上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖

          BCNF范式：在 3NF 的基础上消除主属性对于码的部分与传递函数依赖。

    三范式基本上解决了数据冗余过大，插入异常，修改异常，删除异常的问题，体现了以空间换时间的理念

2.2建立MySQL索引：

            1.索引类型：主键 、唯一索引(unique index)、普通索引(key   index)、组合索引、外键

2.其中组合索引使用时必须遵循最左原则：

                      比如如果建立组合索引的字段是usernama，city，age，

                      那么查询时只有usernname,city,age、usernname,city、usernname 才会用到该索引

            3.建立索引的优缺点：

                       优点：大大提高了数据库查询效率

                       缺点：降低了更新表的速度（增删改），原因是MySQL索引建立后会生成一个索引文件，

                                 该索引文件使用的是二叉树数据结构，当我们每次更新表数据时，

                                 它对应的索引文件都需要进行重构，如果索引太多而该表的数据又经常更新的话，

                                 就会频繁的重构索引文件，导致速度大大降低

2.3 SQL语句优化：

            1.查询数据时不要使用select *

            2.能使用联合查询，不使用嵌套（子查询），能不使用联合查询，尽量不用联合查询

            3.如果数据量很大的时候，就不再使用外键，因为维护外键有额外的开销，影响性能，可以在代码中控制数据一致

            4.使用慢查询分析工具分析效率低的sql语句   

2.4使用缓存：

            使用内存型数据库redis缓存数据，减少数据库查询操作

2.5数据库使用读写分离架构：

            1.读写分离的架构如下图所示：

                2.该架构的实现方法将主数据库的数据备份到多个从数据库中，当主数据库执行sql语句时，

                   它会将sql语句发给所有从数据库执行，保证了数据的一致性，我们把这种操作称为主从热备份 

    2.6当数据量非常庞大的时候，可以使用分库分表：

                1.分库分表的几种类型详解：

                          a.垂直分表：

                                    概念：垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”

                                              将表中的部分字段拆分到扩展表中

                                    优点：在字段很多的情况下，拆分开确实更便于开发和维护，某种意义上也能避免“跨页”的问题                                                （MySQL底层都是通过“数据页”来存储的，“跨页”问题可能会造成额外的性能开销）

                          b.垂直分库：

                                    概念：按照业务模块来划分出不同的数据库，避免将所有数据表放到同一个数据库中

                                    优点：数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，

                                              垂直分库一定程度上能够突破 IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈，

                                              是大型分布式系统中优化数据库架构的重要手段。

                                    缺点：拆分时一定要注意拆分的各个库之间必须相互独立，不然拆分后会遇到很多问题

                          c.水平分表

                                    概念：将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中

                                             （这些表保存在同一个数据库中）

                                    优点：能够降低单表的数据量，一定程度上可以缓解查询性能瓶颈

                                    缺点：本质上这些表还保存在同一个库中，所以库级别还是会有 IO 瓶颈。

                                              所以，一般不建议采用这种做法。

                          d.水平分库分表：

                                    概念：将水平分表分出的表分别存放在不同的数据库中

                                    优点：在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，

                                              突破 IO、连接数、硬件资源的瓶颈。

                                    缺点：硬件成本较高，也会带来一些复杂的技术问题和挑战

                                            （例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等）