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可以从以下几个方面进行优化
- 硬件
- 系统配置
- 数据表结构
- SQL语句和索引
一般来说，上述方式的实现成本（自上而下）由高到低，而效果（自上而下）由低到高。
使用慢查询日志
使用系统的慢查询日子来监控有问题的SQL。
- show variables like ‘slow_query_log’
- set global slow_query_log_file = ‘/home/mysql/log/slow_query_log.log’
- set global log_queries_no_using_indexes = on
- set global long_query_time = 1
慢查询分析工具
- pt-query-digest
如何发现有问题的SQL
- 查询次数多，且占用时间长的（通常为pt-query-digest分析中前几个SQL）；
- IO大得SQL（注意pt-query-digest中row examine项）；
- 未命中索引的SQL（注意pt-query-digest中row examine和row send的对比）。
如何分析SQL查询
- 使用explain命令分析SQL的执行计划
explain返回列的含义
- table 显示这一行的数据是关于哪个表的；
- type 显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为：const、eq_reg、ref、range、index和ALL；
- possible_keys 显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引；
- key 实际所用的索引。如果为空，则没有使用索引；
- key_en 使用索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好；
- ref 显示索引的哪一列被使用了。如果可能的话，是一个常数；
- rows MySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数；
- extra 列需要注意的返回值：using filesort ；using temporary。
如何选择合适的列建立索引
- 在where从句、order by从句、group by从句和on从句中出现的列；
- 索引字段越小越好；
- 离散度大的列放在复合索引的前列。
当使用复合索引时，建议将离散度高（唯一值多）的列放在复合索引的前者。
索引优化
- 去除重复索引；
- 去除冗余索引；
- 去除无用索引。
数据库结构优化
- 选择合适的数据类型
- 使用相对较小的数据类型
- 使用简单的数据类型
- 尽可能使用NOT NULL定义字段
- 尽可能少使用text类型，非用不可时可以考虑分表
- 表的范式优化
- 第三范式：数据表中不存在非关键字段对任意候选关键字段的传递函数依赖
- 表的反范式化优化
- 表的垂直拆分
- 不常用的字段放在一个表中
- 常用的字段放在一个表中
- 把大字段放在一个表中
- 表的水平拆分
文章来源：胡旭个人博客 => 【原】MySQL数据库优化笔记
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