MySQL調優 優化需要考慮哪些方面
優化目標與方向定位
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總體目標：使得回應時間更快，吞吐量更大， （throughout --- 吞吐量：單位時間內處理事務的數量）
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如何找到需要優化的地方
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使用反饋，比如做出一些操作后導致效率降低
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分析日志，
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監控服務器資源，系統，記憶體，I/O
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監控資料庫運行狀況
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可優化維度
設計優化
- 選擇適合的DBMS
- 對表恰當的設計
- 盡量遵循第三范式，減少冗余的同時減少增刪改時出錯的可能，
- 適當地"反范式"，以空間換時間，提高多表聯查的效率，
- 選擇恰當的欄位型別，盡量選擇資料型別，盡量選擇字符長度小的字符型別，
查詢優化
- 對SQL查詢進行邏輯優化 --- 就是使用恰當的SQL陳述句讓查詢速度更快
- 比如“小表驅動大表”的EXISTS和IN
- 比如子查詢優化，簡化查詢條件等等
- 對SQL查詢進行物理優化 --- 就是通過索引或表鏈接的方式進行優化，本質上是對Server層優化器和執行器進行“人工輔助”，人為地減輕優化器和執行器的壓力，
- 索引
- 為表設計精簡且高效的索引 --- 索引不是越多越好，索引需要占據存盤空間，過多的索引也會提高優化器選擇索引的難度，比如欄位內資料重復度高時不建立索引，如性別
- 若在where中對索引欄位進行了運算式計算，會造成該欄位索引失效，
- 設計聯合索引時選擇恰當的順序 --- 最左前綴原則
- 表連接
- 單表：全表掃描或區域掃描
- 兩表：合并連接，HASH連接，嵌套回圈連接
- 多表：連接順序
- 索引
外置快取
資料都是存放在資料庫（磁盤）中的，在有使用需要的時候就會將磁盤資料調入記憶體，但當用戶量增大時，使用大量資料，頻繁讀取磁盤會消耗大量資源，因此我們可以事先將常用的資料放入記憶體中來提高查詢效率，
- 鍵值存盤資料庫 Redis 和 Memcached 等
- Redis 支持持久化且支持的資料型別和資料結構比Memcached多，Memcached僅進行記憶體存盤且僅支持鍵值對存盤，
- 對于查詢回應要求高的場景可以考慮上述記憶體資料庫，不過增加的開發人員的作業量，
庫級優化
一般來說現在常見的關系型資料庫單表可以存盤億級的資料量，
當資料量達到億級以上時可以采用以下方案進行庫級優化，
- 讀寫分離：使用主從資料庫代替單一資料庫，降低單一資料庫時的負載，主庫完成寫操作，從庫完成讀操作，
- 分庫分表
- 垂直切分
- 垂直分庫：資料表過多時，對表進行劃分，將相關聯的資料表存放在一個庫中
- 垂直分表：資料表列較多時，對列進行劃分并拆分成多個表，將經常一起使用的列存入一張表中
- 水平切分
- 表中資料量達到億級以上時，在保持相同的表結構的情況下，將表按照某一屬性拆分成不同小表，
- 垂直切分
- 分庫分表也會增加維護和使用成本，要加以平衡，
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