MySQL试着从5个角度优化MySQL数据库层

Posted 2022-05-12 小雨青年

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• • 一、前言
  • 二、分步解析
  • • 1. 数据建模
    • 2. 优化查询
    • 3. 慢SQL查询
    • 4. 分库 分表
    • 5.配置缓存层
  • 三、总结

一、前言

在我们的实际开发应用中，作为数据落地的一层，地位非常重要。

下面笔者从实战角度，分别5个层面，简述数据层的优化思路。

二、分步解析

1. 数据建模

在项目中，产品经理过来的需求之后，就是对需求进行业务分析，把实际的业务需求转化成抽象的存储结构。

这里我们不得不提的是数据库设计的三大范式。

第一范式（1NF）：字段不可分；
第二范式（2NF）：有主键，非主键字段依赖主键；
第三范式（3NF）：非主键字段不能相互依赖。

举个简单的例子，猫舍中有很多只猫，需要做统计和管理。

猫有身高和体重，如果把身高和体重都放在一个字段里，就违背了第一范式，因为是可以分两个字段存储的。

猫的毛发不同，洗护的注意事项也不同，但是洗护的事项和猫是具体哪一只没有直接联系，所以不应该放在一个表中，应该做单独的洗护表。

但是这三大范式在实际项目中，会根据具体查询做一定的冗余，并不需要绝对执行。

2. 优化查询

在确定数据表之后，我们进行具体业务的模块开发。其中涉及到的数据库查询操作，就对应如何优化查询。

见效最快的优化方式是添加合理的索引。

索引按照数据结构来说主要包含B+树和Hash索引。

B+树是左小右大的顺序存储结构，节点只包含id索引列，而叶子节点包含索引列和数据，这种数据和索 引在一起存储的索引方式叫做聚簇索引，一张表只能有一个聚簇索引。假设没有定义主键，InnoDB会选 择一个唯一的非空索引代替，如果没有的话则会隐式定义一个主键作为聚簇索引。

覆盖索引指的是在一次查询中，如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为
覆盖索引，而不再需要回表查询。

而要确定一个查询是否是覆盖索引，我们只需要explain sql语句看Extra的结果是否是“Using index”即可。

注意锁表，比如一次删除操作时，使用的列没有创建索引，导致删除操作扫描全表，这时造成锁表，数据不能写入。

3. 慢SQL查询

慢SQL指的是超出设定值时间的查询，大量的慢SQL会导致拖慢接口返回时间，需要逐个排查。

查看是否开启慢查询。

show variables like "slow_query_log%"

查看慢查询的时间。

show variables like "long_query_time"

4. 分库 分表

分库指的是不同的数据表放到不同的数据库服务器中，分表指的是一张数据表拆成多张数据表，可能位于同一台服务器或多台服

务器中。

分库分表解决的问题，一个是数据库的容量问题，另一个是数据库服务器性能压力问题。

如何做分库分表：

1. 去除数据表之间的关联，比如连表查询。
2. 拒绝外键，允许一定的数据冗余设计数据表。
3. 可以根据业务拆分，减少业务上对数据库的链接。
4. 可以根据负载拆分，减少对服务器的压力。

5.配置缓存层

mysql作为数据落地的一层，io压力还是很大的，虽然可以通过增加配置的方式提升性能，但是从成本考虑还是需要我们在架构上优化。

配置缓存层是一个经典的操作，比如Memcached、redis。

如何做缓存层的设计：

1. 频繁的数据，数据更新操作，先更新缓存层数据，再写入队列，延迟更新到数据库。
2. 重要的数据，缓存层和数据库同步更新。

三、总结

本文从5个角度简要概述了优化MySQL的要点，每个部分并没有非常详细。

希望抛砖引玉，给各位一些启发。