MySQL SQL优化与Redis实战技巧

"MySQL优化与Redis介绍" MySQL SQL优化主要集中在如何高效地利用索引来提升查询速度。B+Tree是MySQL中最常见的索引类型，它的特点是数据结构为多叉平衡树，非叶子节点作为叶子节点的索引，而叶子节点包含实际的数据。这种结构使得搜索速度得到显著提升，但插入、删除和更新操作可能会相对较慢。优化索引策略包括添加合适的索引（如针对缺失索引的情况）、选择区分度高的索引、创建组合索引遵循前缀原则、利用覆盖索引来提高效率、避免因隐式类型转换、子查询、特定运算符或函数导致的索引失效，以及合理使用`ORDER BY ... LIMIT`以利用索引避免全表扫描。 Redis是一种内存数据库，适用于高速读取场景。在Redis优化中，应特别关注O(N)命令，如`HGETALL`、`LRANGE`等，当数据量大时，这些命令可能导致性能下降。为解决这个问题，可以使用`HSCAN`、`SSCAN`和`ZSCAN`等迭代命令。设置合理的过期时间（TTL）对于缓存管理至关重要，以防止内存被长期占用。避免使用bigkey（过大的键值对），尤其是对于字符串类型，控制在10KB以内；对于集合类数据结构，如哈希、列表、集合和有序集合，元素数量不超过5000。为了防止热点键成为瓶颈，可以考虑在本地进行缓存，如PHP中的APC。此外，不同业务数据应分开存储，以减少相互影响。 在缓存选型上，要考虑现有的和可能的缓存架构，如Memcached和Redis集群（Redis-cluster）。根据业务需求判断是否需要高可用支持、数据是否需要持久化、是否存在批量操作需求以及对响应时间的要求。推荐使用Redis-cluster的原因在于其提供天然的分布式解决方案，能较好地处理数据分区和容错。对于性能敏感的应用，使用长连接可降低连接建立的开销，Predis驱动则能方便地处理与Redis-cluster的交互。