数据库优化方案
- 优化索引，sql语句，分析慢查询
- 设计表的时候严格按照数据库设计规范来设计数据库
- 使用缓存，把京城访问并且不需要经常变化的数据放在缓存中，能够节约磁盘IO
- 优化硬件，采用ssd，使用磁盘队列技术（RAID0， RAID1，RAID5）
- 采用mysql自带的表分区技术，把数据分析分成不同文件，能够磁盘的读写效率
6.垂直分表，把一些不经常读的数据放在一张表当中，节约磁盘IO - 主从分离读写，采用主从复制把数据库的读操作和写操作分离开来
- 分库分表分机器，数据量特别大的时候，主要的原理是数据路由
- 选择合适的表引擎，参数上的优化
- 进行架构级别的缓存，静态化和分布式
- 不采用全文检索
- 采用更快的存储方恨少，例如nosql存储经常访问的数据
优化数据库的查询效率
- 存储引擎的选择，如果数据表需要食物处理，应该考虑Innodb，因为它完全符合ACID的特性，如果不需要食物处理，使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的
- 分表分库主从
- 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在shere以及orderby涉及的列上建立索引
- 应尽量避免在where子句当中使用，不等于或者大于小于操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 应尽量避免在where子句当中使用null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 应尽量避免在where子句当中使用or的判断，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- update语句如果只改一两个字段，不要update全部字段，否则频繁调用，会引起明显的性能消耗，同时带来的大量的日志
- 对于多张数据量的表进行join，要先分页在做join，否则逻辑读写高，性能差
