数据库的优化的一些策略

Posted 2022-08-24 super尚

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