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数据库优化中都有哪些内容

发布时间:2022-01-10 10:32:29 来源:亿速云 阅读:134 作者:iii 栏目:编程语言

这篇文章主要介绍了数据库优化中都有哪些内容的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇数据库优化中都有哪些内容文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

  一、问题分析

  考官主要是对数据库优化方面的考核,一般数据库优化分为性能和应用方面的,如你了解 sql 优化吗;百万数据怎么优化等

  二、 核心答案讲解

  1、根据服务层面 、配置 mysql 性能优化参数;

  2、从系统层面增强 mysql 的性能 、优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表,分库、读写分离等等。

  3、从数据库层面增强性能 、优化 SQL 语句,合理使用字段索引。

  4、从代码层面增强性能 、使用缓存和 NoSQL 数据库方式存储,如 MongoDB/Memcached/Redis 来缓解高并发下数据库查询的压力。

  5、减少数据库操作次数,尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。

  6、不常使用的数据迁移备份,避免每次都在海量数据中去检索。

  7、提升数据库服务器硬件配置,或者搭建数据库集群。

  8、编程手段防止 SQL 注入 、使用 JDBC PreparedStatement按位插入或查询;正则表达式过滤(非法字符串过滤);

  三、问题扩展

 

  1Sql 优化

  1)应尽量避免在 where 子句中使用!=<>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=0

  3)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;

  5select count(*) from table;这样不带任何条件的count 会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的;

  2、索引

  1)索引概念 、对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果我们把一个表的内容认为是一本字典,那索引就相当于字典的目录

  2)索引类型 :

  Oracle:

  逻辑上 :Single column 单行索引

  Concatenated 多行索引

  Unique 唯一索引

  NonUnique 非唯一索引

  Function-based 函数索引

  Domain 域索引

  物理上:

  Partitioned 分区索引

  NonPartitioned 非分区索引

  B-tree

  Normal 正常型 B

  Rever Key 反转型 B

  Bitmap 位图索引

  MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引

  3)何时使用索引

  ①主键,unique 字段;

  ②和其他表做连接的字段需要加索引;

  ③在 where 里使用>,&ge;,=,<,&le;,is null between

  等字段;

  ④使用不以通配符开始的 likewhere A like 'China%'

  ⑤聚集函数 MIN()MAX()中的字段;

  ⑥order by group by 字段;

  4)索引何时失效

  ①组合索引未使用最左前缀,例如组合索引(AB),where B=b 不会使用索引;

  ②like 未使用最左前缀,where A like '%China'

  ③搜索一个索引而在另一个索引上做 order bywhereA=a order by B,只使用 A 上的索引,因为查询只使用一个索引 ;

  ④or 会使索引失效。如果查询字段相同,也可以使用索引。例如 where A=a1 or A=a2(生效),where A=a orB=b(失效)

  ⑤如果列类型是字符串,要使用引号。例如 whereA='China',否则索引失效(会进行类型转换);

  ⑥在索引列上的操作,函数(upper()等)、or、!=(<>)not in 等;

  四、结合项目中使用

  1.常用但不经常修改的字段建索引(譬如商品表的商品名称等字段),达到检索速度增快,用户体验度增高的目的

  2. mycat 进行分库分表

  垂直拆分是基于数据库中的""进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。例如用户表,在字段很多的情况下(例如一个大表有 100 多个字段),通过"大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题

  水平分表

  水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果(如订单表)

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