2015数据库优化实战：策略与技巧

数据库优化是提高系统性能和响应速度的关键环节，它涉及到多个方面，包括架构设计、索引策略、SQL编写和查询优化等。以下是根据多年经验总结的一些关键知识点： 1. 架构模型优化： - 选择合适的字段类型：优先使用整数型（INT）而非浮点数（DECIMAL）或字符型，例如，避免使用DECIMAL(4,0)。 - 索引策略：索引应尽可能选择数字型，对于字符型，可以使用前缀索引，因为MySQL对字符串索引处理较慢。枚举类型也是一种高效的选择。 - NULL值管理：尽量避免字段值为NULL，因为它可能会影响查询效率。 - 数据类型选择：VARCHAR优于TEXT，除非确实需要存储大量文本。 - 大数据类型处理：如果遇到二进制多媒体或超大文本，考虑拆分成单独表以减小单表负担。 2. 字符集一致性： - 统一数据库的字符集，确保数据的一致性和兼容性。 3. 性能计算优化： - 避免在数据库中进行复杂的运算，如MD5哈希，这些应在应用程序层处理。 4. 表设计原则： - 控制表的数量和规模：一个库的表数量不超过400个，单表数据量INT不超过1千万，CHAR不超过500万。 - 表结构简洁：保持字段少而精，每个表的字段数尽量低于50个。 - 范式设计与冗余：遵循范式理论设计表结构，但也要根据实际需求适度添加冗余，提高查询性能。 5. 索引管理： - 存储引擎限制：MyISAM引擎中，索引键长度总和不超过1000字节，且MySQL不支持函数索引。 - 查询限制：不等式运算（!=,<>）、函数运算后的字段、JOIN条件类型不一致、LIKE操作的条件开头有通配符、非等值查询等情况下，索引无法发挥作用。 - 字符串索引技巧：对于字符字段，可以创建前缀索引以节省空间。 6. SQL编写与执行优化： - 小步快跑：避免一次性执行大量操作，提倡批量导入使用`LOAD DATA INFILE`，更新少量数据一次。 - 减少复杂查询：尽量避免使用子查询，尤其是SELECT *，只取需要的列。 - WHERE条件优化：先利用索引，然后按照=、IN、<>等简单条件，最后处理复杂条件，确保易于过滤的条件优先。 - 利用UNION或UNION ALL替代OR：在去重需求不明确时，使用UNIONALL。 7. 存储过程和触发器使用： - 在生产环境中，线上尽量减少存储过程、触发器的使用，避免函数处理过多，以减轻数据库负载。 通过以上策略，可以显著提升数据库的性能，降低维护成本，确保系统的稳定运行和高效响应。在实际操作中，要根据具体应用场景不断调整和优化，以适应变化的需求。