• 数据库的优化的一些策略


    1、使用缓存

    在开发的过程中会出现一些比较复杂的难以优化的查询,同时如果对查询的时效性要求不高的话,可以使用缓存,如Redis。比如在查询每月或者每周报表的时候,可以定期提前查好(比如周报前一晚),然后放在缓存中,查询的时候可以不通过数据库直接返回缓存中查好的数据。

    另外对时效性要求不高,且可能会出现在同一时刻大量访问的数据,也可以放在缓存中,如在某一时刻有大量用户登录,而验证用户登录的账号密码是属于不怎么改变的,可以直接在缓存中进行访问。

    2、读写分离(集群、主从复制

    项目数据库通常都是运行在一台服务器上,一旦上线,遇到高并发场景性能会受限。使用多台服务器,其中一个为master,其余的为slave。写操作只会在master上,而读操作是在各个slave上,这就是读写分离。

    为了使master数据库上更新的数据能够准确地被读到,就需要使用“主从复制”技术。就是master会将所有的写操作同步到binlog文件,然后slave会有专门的I/O线程来读取master中的binlog,将写操作同步到当前节点。

    3、分库分表

    分库分表又可以分为:水平分库垂直分库水平分表垂直分表

    水平分表:对表进行水平切分,减轻数据库存储压力;

    垂直分表:对表的字段进行切分,通常将热字段(经常使用的字段)和冷字段(不经常使用)放在不同的表中,提升查询速度;

    水平分库:是伴随着水平分表的,就是将多个表进行水平切分;

    垂直分库:主要是通过将相同业务相关的表放在一个库中,将业务进行拆分。

    “ 水平分”主要是为了解决存储的瓶颈,“垂直分”只要是为了减轻并发压力。

    4、消息队列削峰

    在同一时刻有大量用户直接请求数据库,可能会压垮数据库,这个时候也可以采用MQ(消息队列)。不论多少个请求,都会存入MQ,而数据库会按照一定频率从MQ中“消费”请求。

    5、查看慢查询,优化SQL

    • 少用select *
    • 不用外键、触发器、视图
    • 尽量设置非空,因为NULL类型的存储和优化性能都比较差
    • 使用正确且存储数据的最小的数据类型,如果字符串的长度确定,尽量使用char类型,varchar会使用额外的空间来记录长度;
    • 建立索引,对需要经常查询的字段简历索引
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