点赞多大胆，就有多大产！有支持才有动力！将技术分享给每一个技术使用者和爱好者！

干货满满，摆好姿势，点赞发车！

 前言

数据库优化是一个老生常谈的问题，刚入门的小白或者工作N年的光头对这个问题应该都不陌生，你要面试一个中高级工程师那么他就想”哥俩好”一样那么粘，面试官肯定会问这个问题，这篇文章我们就和它哥俩好！而且这个问题就是一个送分题，数据库的优化方案基本就是那些，答案也都是固定的，大家只要好好准备这个问题就不会住你，可以在面试中安排面试官，不然就被面试官安排！话不多说下边就针对数据库优化展开讲！

相关文章

《MySQL索引从零上手使用》

《MySQL索引数据结构，看看什么是B+树吧》

《基于MyCat实现MySQL读写分离》

《基于MyCat实现MySQL数据拆分》

面试开始

小伙子看你简历上写了Mysql，数据库优化了解吗？

摸摸头之后笑着说数据库优化不是很了解嘿嘿~~~，这时和蔼的面试官头上出现了一抹红！

如果这时你正好想到了我这篇文章，那么你就会说数据库优化方面我还是很有研究的，请您听我慢慢道来……

首先

面试官我想解释一下为什么做数据库优化（这个你心里知道就好了，面试的时候就不要说了）

• 系统的数据都从数据库上来，数据库的吞吐量和速度一定程度决定系统的并发和响应速度
• 系统运行与数据量成正比，数据读处理尤其是查询自然就慢
• Mysql数据库的数据最终在磁盘上持久化存储，读写不如Redis等这些内存数据库

其次

面试官大人我想说一下数据库优化一般从以下几个方面来：

• 数据库设计：数据表设计遵循三范式，使用合适的数据类型，使用合适的存储引擎
• 适当创建索引
• 数据库扩展：数据库的分表分库，读写分离等
• SQL语句优化等

接下来我们一一说明解释

数据库设计

数据库设计3范式

数据库设计范式如果要满足N范式必须要先满足N-1范式

第一范式1NF：字段原子性

第一范式简单的说就是表中的字段是最小不可再分的，我们下边举个例子，我们看到以下一张用户表。里边的字段是不可再分的，这样就符合第一范式的原子性，可能有些朋友会疑问，这个地址还可以分成省份、城市、区/县三个字段，是的！如果是一个电商项目它需要再分，那么就不符合第一范式，所以具体还是看项目的需求，没有固定标准，在项目需求中它的设计已不可再分那么就符合第一范式！

第二范式2NF： 消除对主键的部分依赖

2NF的使用是需要满足1NF为前提，在表中添加一个业务字段，而主键不用来做业务处理，比如我们的商品表有商品id，商品id为商品的主键，但是需要创建一个商品编号列来专门处理业务，因为id太敏感，我们处理业务都是用商品编号来处理，比如展示商品时展示编号等等！

第三范式3NF：在2NF的基础上添加外键

3NF的使用必须满足2NF，要求表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，（表中的每一列只能依赖于主键），比如下面的例子，订单表中有客户相关信息，在分离出客户表之后，订单表中只需要有一个用户id即可（外键），而不能有其他的客户信息。因为其他的客户信息直接关联于用户id，而不是直接与订单id直接相关。如下图所示：

分离之后：

三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况，当然要特殊对待，数据库设计最重要的是看需求跟性能，需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库！需求才是粑粑

数据类型

尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型

更小的数据类型意味着更快，占用更少的磁盘，内存、缓存和处理时间

尽量使用整型表示字符串

因为字符集和校对规则，使处理字符比整型更复杂，比如：我们使用数据库内置的datetime类型存储时间而不是字符类型，我们使用整型存储ip而不是直接将ip字符串存到数据库中

尽可能使用not null

这个值是很烦人的，建字段时请尽量指定是否非空，NULL使得索引，统计，比较都变得更复杂，而且索引尽量不要创建到可以为null的字段上

字符串类型

VARCHAR是可变长字符串

比定长字符串（CHAR）更节省空间，仅使用必要的空间另外VARCHAR需要额外字节记录字符串长度（不同情况需要字节数不同）

CHAR类型是定长字符串

开发中基本很少用(一些公司甚至基本上不考虑这种类型了)，注意：字符串长度定义不是字节数，是字符数

日期和时间类型

datetime

使用8字节存储空间，保存从1001年到9999年的秒数。与时区无关，默认情况下,Mysql以一种可排序的格式显示它的值，例如：”2018-10-14 22：30：08″

timestamp

只使用4字节存储，保存1970年1月1日午夜以来的秒数，依赖于系统时区，和UNIX时间戳相同，转换函数分别为FROM_UNIXTIME()和UNIX_TIMESTAMP()，可以设置根据当前时间戳更新，比如我们熟悉的update_time字段

整数类型

UNSIGNED

属性表示不允许负值，可以使得正数的上限提高一倍，比如tinyint+unsigned可以使原本的-128~127的范围变为0~255

tinyint

我们一般用它存储状态值而不要用int，如果是Boolean类型，那么tinyint(1)当值为1和0时，查询结果自动转为true和false，条件参数相应的也可以直接传入true和false即可

INT(11)

不会限制值的范围，只是规定了一些客户端工具用来显示的字符的个数，所以对于存储和计算来说INT(11)和INT(1)相同

IP地址

实际上是32位无符号整数，用INT存储，Mysql提供转换函数为INET_ATON()和INET_NTOA()

小数

decimal不会损失精度，存储空间会随数据的增大而增大。double占用固定空间，较大数的存储会损失精度，通常存金额用decimal(11,2),这表示整数部分和小数部分分别为9位和2位注意！，当然可以根据具体的金额大小选择长度，注意这时候对应的java中用BigDecimal类来处理运算时要仔细，因为加减法和比较跟平常不一样

存储引擎

介绍

数据库存储引擎是数据库底层组件，数据库管理系统使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据操作。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎还可以获得特定的功能。我们可以通过SHOW ENGINES;

InnoDB存储引擎

InnoDB越做越好从MySQL5.5版本之后，MySQL的默认内置存储引擎已经是InnoDB，主要特点有

1. 容灾恢复性比较好
2. 支持事务，默认事务隔离界别为可重复读
3. 使用的锁粒度为行锁，可以支持更高的并发
4. 支持外键
5. 配合一些热备工具可以支持在线热备份
6. 在InnoDB中存在着缓冲管理，通过缓冲池，将索引和数据全部缓存起来，加快查询的速度
7. 对于InnoDB类型的表，其数据的物理组织形式是聚簇表。所有的数据按照主键来组织。根据主键进行排序，数据和索引放在一块，都位于B+数的叶子节点上

MyISAM存储引擎

在5.5版本之前，MyISAM是MySQL的默认存储引擎，该存储引擎并发性差，不支持事务，所以使用场景比较少，主要特点有

1. 不支持事务
2. 不支持外键，如果强行增加外键，不会提示错误，只是外键不其作用
3. 对数据的查询缓存只会缓存索引，不会像InnoDB一样缓存数据，而且是利用操作系统本身的缓存
4. 默认的锁粒度为表级锁，所以并发度很差，加锁快，锁冲突较少，所以不太容易发生死锁
5. 支持全文索引（MySQL5.6之后，InnoDB存储引擎也对全文索引做了支持），但是MySQL的全文索引基本不会使用，对于全文索引，现在有其他成熟的解决方案，比如：ElasticSearch，Solr，Sphinx等
6. 数据库所在主机如果宕机，MyISAM的数据文件容易损坏，而且难恢复

MEMORY存储引擎

将数据存在内存中，和市场上的Redis，memcached等思想类似，为了提高数据的访问速度，主要特点有

1. 支持的数据类型有限制，不支持TEXT和BLOB类型，对于字符串类型的数据，只支持固定长度的行，VARCHAR会被自动存储为CHAR类型
2. 支持的锁粒度为表级锁。所以，在访问量比较大时，表级锁会成为MEMORY存储引擎的瓶颈
3. 由于数据是存放在内存中，所以在服务器重启之后，所有数据都会丢失
4. 查询的时候，如果有用到临时表，而且临时表中有BLOB，TEXT类型的字段，那么这个临时表就会转化为MyISAM类型的表，性能会急剧降低

ARCHIVE存储引擎

ARCHIVE存储引擎适合的场景有限，由于其支持压缩，故主要是用来做日志，流水等数据的归档，主要特点有

1. 支持Zlib压缩，数据在插入表之前，会先被压缩
2. 仅支持SELECT和INSERT操作，存入的数据就只能查询，不能做修改和删除；
3. 只支持自增键上的索引，不支持其他索引

CSV存储引擎

数据中转试用，主要特点有

1. 其数据格式为.csv格式的文本，可以直接编辑保存
2. 导入导出比较方便，可以将某个表中的数据直接导出为csv，试用Excel办公软件打开

选择依据

如果没有特殊需求默认使用InnoDB引擎即可

MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。

Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键保证数据完整性。比如OA自动化办公系统

索引

已为客官备好，轻点哦《这小伙子把MySQL索引使用讲的真明白，真好，快来戳他》

索引数据结构在这在这《搞懂MySQL数据库索引数据结构这一篇足够从此不再萌萌哒》

MySQL读写分离

点一下就会《看了这篇文章觉得MySQL读写分离这么简单》

MySQL分表分库

一样点一下就成《手把手基于Mycat实现MySQL数据拆分》

SQL优化

这里列举出来一些用过的，看到的欢迎大家评论区补充讨论

1、查询尽量避免全表扫描，首先考虑在where、order by字段上添加索引

2、避免在where字段上使用NULL值，所以在设计表时尽量使用NOT NULL约束，有些数据会默认为NULL，可以设置默认值为0或者-1

3、避免在where子句中使用!=或<>操作符，Mysql只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE使用索引

4、避免在where中使用OR来连接条件，否则可能导致引擎放弃索引来执行全表扫描，可以使用UNION进行合并查询

      select id from t where num = 30 union select id from t where num = 40;

5、尽量避免在where子句中进行函数或者表达式操作

6、最好不要使用select * from t，用具体的字段列表代替”*”，不要返回用不到的任何字段

7、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如

select id from t where num IN(1,2,3)如果是连续的值建议使用between and，select id from t where between 1 and 3；

8、select id from t where col like %a%;模糊查询左侧有%会导致全表检索，如果需要全文检索可以使用全文搜索引擎比如es，slor

9、limit offset rows关于分页查询，尽量保证不要出现大的offset，比如limit 10000,10相当于对已查询出来的行数弃掉前10000行后再取10行，完全可以加一些条件过滤一下（完成筛选），而不应该使用limit跳过已查询到的数据。这是一个==offset做无用功==的问题。对应实际工程中，要避免出现大页码的情况，尽量引导用户做条件过滤

关注本系列文章的朋友应该发现，这里的未完待续已经消失，我们的MySQL优化就告一段落，主要从数据库设计、索引、数据库拆分和SQL语句上进行优化，更多优化方案希望大家通过评论区留言！

 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索