数据库优化的思路

数据库优化的思路

1.SQL语句优化

1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，

如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03）

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

4）用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤2.索引优化看上文索引

3.数据库结构优化

1）范式优化： 比如消除冗余（节省空间。。）

2）反范式优化：比如适当加冗余等（减少join）

3）拆分表： 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。

这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另

外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。

4）拆分其实又分垂直拆分和水平拆分：

案例： 简单购物系统暂设涉及如下表：

1.产品表（数据量10w，稳定）

2.订单表（数据量200w，且有增长趋势）

3.用户表 （数据量100w，且有增长趋势） 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分，

mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分： 解决问题：表与表之间的io竞争

不解决问题：单表中数据量增长出现的压力 方案： 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个server上 水平拆分：

解决问题：单表中数据量增长出现的压力

不解决问题：表与表之间的io争夺方案： 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单 产品表 未完

成订单放一个server上 已完成订单表盒男用户表放一个server上 女用户表放一个server上(女的爱购物 哈哈)