5.1 开通云数据库RDS

进入阿里云控制台，在产品与服务 > 云数据库RDS版 > 实例列表，点击右上角创建实例，RDS实例的创建只有一步，各项选定后右侧立即购买支付完成后开始创建实例。

5.2 连接云数据库RDS

实例创建后回到云数据库RDS ，在实例列表会显示刚创建的实例，运行状态是创建中，经过几分钟的初始化状态变成运行中则该实例可以使用。点击该实例右侧管理进入该实例基本信息页面，在页面里可以看到该实例的两个连接地址内网地址和 外网地址。内网地址是指该实例所在VPC内的IP才可以连接。外网地址是指该实例允许其所在VPC之外的IP直接连接，比如想从本地电脑直连数据库。这种方式在开发测试时可行，在线上生产环境存在安全问题所以不提倡，线上环境一般是只允许内网连接。

连接前，在账号管理里创建用于连接数据库的账号密码。

内网连接

1. 先登录到之前创建的ECS云服务器上，并且保证该服务器跟RDS在同一VPC内。

ssh -i ~/.ssh/mx.pem root@59.110.173.162

2. 服务器上安装MySQL客户端

yum install mysql -y

3. 连接数据库

mysql -uroot -hrm-2zenrqfr9iy0vbw17.mysql.rds.aliyuncs.com -p

外网连接

RDS默认不允许外网直接连接，需要在RDS实例的数据安全性里添加IP白名单后才可以外网连接，如果白名单IP设置成 0.0.0.0/0则意味着所有外网地址都可以连接该实例，连接方式同内网连接相同，不过不需要连接端跟RDS实例在同一VPC里，即本地电脑也可以直接连接。

连接成功

5.3 SQL必知必会

1. 数据库

查看已有数据库

show databases;

创建数据库

create database test;

删除数据库

drop database test;

选用数据库

create table test;

use test;

2. 表

查看已有表

show tables;

创建新表

create table user(

id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

name varchar(127) NOT NULL DEFAULT '',

PRIMARY KEY (id)

)DEFAULT CHARSET=utf8;

删除表

drop table user;

常用表字段的基本数据结构

int，tinyint，smallint

char，varchar(255)，text

timestamp, datetime

修改表

alter table user add column age int(11) not null default 0;

插入数据

insert into user(age, name) values(18, 'John'),(20, 'Tom');

删除数据

delete from user where id=3;

添加索引

alter table user add index idx_name(name);

3.单表查询

select name from user where id=1;

4.多表关联查询

create table address(

  id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  user_id int(11) unsigned NOT NULL default 0,

  addr varchar(255) NOT NULL default '',

  PRIMARY KEY (id)

)DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into address(user_id, addr) values(1, '朝阳区亚运村路'),(1, '学院路北京大学');

LEFT JOIN（获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录）

select user.id, user.name, user.created_at, address.id from user left join address on user.id=address.user_id;

RIGHT JOIN（用于获取右表所有记录，即使左表没有对应匹配的记录）

select user.id, user.name, user.created_at, address.id from user right join address on user.id=address.user_id;

INNER JOIN（获取两个表中字段完全匹配的记录）

select user.id, user.name, user.age, user.created_at, address.id, address.addr from user inner join address on user.id=address.user_id;

5. MySQL函数

select count(*) from user;

select max(age) from user;

select avg(age) from user;

6. limit / like / in / between

select * from user limit 0,10;

select * from user limit 10;

select * from user where name like 'Joh%';

select * from user where id in (1,2,3);

select * from user where age between 10 and 20; 

7. 综合

SELECT u.id AS uid, u.name, u.age, a.id AS aid, a.addr

FROM user  AS u

LEFT JOIN address AS a

ON u.id = a.user_id

WHERE u.id in (1,2,3,4)

AND u.name like 'Joh%'

ORDER BY u.name desc

LIMIT 0,10;

5.4 优化查询

如何判断一条查询语句是否高效？最直接有效的方式是查看这条查询语句是否使用索引。那如何查看执行语句是否使用索引呢？答案是 EXPLAIN, 在查询语句前面加上 EXPLAIN来查看MySQL给出的解释，比如

EXPLAIN

SELECT u.id AS uid, u.name,  u.age, a.id AS aid, a.addr

FROM user  AS u

LEFT JOIN address AS a

ON u.id = a.user_id

WHERE u.id in (1,2,3,4)

AND u.name like 'Joh%'

ORDER BY u.name desc

LIMIT 0,10;

下面的分析结果可以看到，只用到了user表的主键索引，两表之间的关联查询没有使用任何索引。

单列索引

依据 u.id = a. user_id，在字段address.user_id添加索引：

alter table address add index idx_user_id(user_id);

依据 u.name like 'joh%' 和 order by u.name desc, 在字段 user.name添加索引：

alter table user add index idx_name(name);

再执行一次上述 EXPLAIN语句，结果已经用上了刚才添加的索引：

联合索引

如果一条查询语句的过滤条件涉及多个字段，添加联合索引会比单一索引更有效，根据查询条件字段所出的位置决定添加联合索引的次序，比如这条查询分析：

EXPLAIN

SELECT *

FROM user AS u

WHERE u.name like 'Joh%'

AND age = 0

ORDER BY u.name desc, age desc

LIMIT 0,10;

可以到只用了之前添加的单列索引，type是range。

依据查询条件中同时过滤 name 和 age，对这两个字段添加联合索引：

alter table user add index idx_name_age(name, age);

再执行一次上述 EXPLAIN语句， 分析结果：

可见优先用上了联合索引 idx_name_age,并且type类型变成了index。

索引的效果

因为用于演示的数据太少，即使添加完索引，查询效率也感觉不到明显提升。但当一个表的数据达到百万条的时候，这种优化效果就非常明显。尤其项目上线后如果用户请求急剧增加，一条没有使用索引的关联查询语句会导致全表扫描，查询阻塞过多的情况下会让数据库CPU使用率陡增至100%，直至请求无反应，而解决这个严重的问题其实非常简单，只需要EXPLAIN这条查询语句然后在相应字段添加索引。

5.5 读写分离

上一节是在数据库语句方面做出优化，保障项目在单一数据库下达到性能最优。当服务的用户增多，数据量增大，并发访问增加，单一数据库已经不足以支撑业务时，就要考虑建立数据库群来分担压力。实际项目中，大部分的请求是在读取数据而少部分请求在写入数据，因而建立主从架构、读写分离的数据库群可以有效的分离请求，让主数据库负责数据的写入和更改，从数据库负责数据读取，从数据库只从主数据库更新数据达到数据同步。

阿里云RDS添加只读实例极其简单，前提是主数据库实例在创建时系列必须选高可用版。在主数据库实例的基本信息右侧实例分布列表找到只读实例，点击添加只读实例，后续步骤是创建RDS实例的正常流程。

只读实例创建完成后，在主实例基本信息的实例分布里会显示只读实例的数量，一个主实例可以建多个只读实例。主从数据库结构搭建好之后，插入或更新到主数据库的数据会自动同步到每一个只读数据库，同步几乎是实时的感觉不到延迟，尤其当主从数据库处于同一个VPC内会优先走内网同步。当发现数据同步延时确实比较严重的时候，可以尝试设置只读数据库多线程同步。主从结构的数据库设计是分布式数据库中最常见的模式，当项目后期数据量暴增，数据库性能又到了一个新的瓶颈，就需要考虑采用分库、分表的设计了，分库的逻辑就是根据业务把不同功能模块的数据分到不同的数据库中；分表的逻辑是同一个表数据过多，把其数据分割到结构字段完全一样的多个表中。分库、分表需要根据不同业务具体分析，在此不做过多讲解。