文档介绍：MySQL数据库优化总结       对于一个以数据为中心的应用,数据库的好坏直接影响到程序的性能,因此数据库性能至关重要。一般来说,要保证数据库的效率,要做好以下四个方面的工作:数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操作系统,这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小。下面我们逐个阐明:            一、数据库设计适度的反范式,注意是适度的我们都知道三范式,基于三范式建立的模型是最有效保存数据的方式,也是最容易扩展的模式。我们在开发应用程序时,设计的数据库要最大程度的遵守三范式,特别是对于OLTP型的系统,三范式是必须遵守的规则。当然,三范式最大的问题在于查询时通常需要join很多表,导致查询效率很低。所以有时候基于性能考虑,我们需要有意的违反三范式,适度的做冗余,以达到提高查询效率的目的。注意这里的反范式是适度的,必须为这种做法提供充分的理由。下面就是一个糟糕的实例: 在这里,为了提高学生活动记录的检索效率,把单位名称冗余到学生活动记录表里。单位信息有500条记录,而学生活动记录在一年内大概有200万数据量。如果学生活动记录表不冗余这个单位名称字段,只包含三个int字段和一个timestamp字段,只占用了16字节,是一个很小的表。而冗余了一个varchar(32)的字段后则是原来的3倍,检索起来相应也多了这么多的I/O。而且记录数相差悬殊,500VS2000000,导致更新一个单位名称还要更新4000条冗余记录。由此可见,这个冗余根本就是适得其反。下面这个冗余就很好可以看到,[学生考试总分]是冗余的,这个分数完全可以通过[得分情况]汇总得到。在【学生考试总分】里,一次考试一个学生只有一条记录,而在【得分情况】里,一个学生针对试卷里一个小题的一个小问一条记录,粗略的算一下比例大概是1:100。而且判卷子得分是不会轻易变的,更新的频率不高,所以说这个冗余是比较好的。   适当建立索引说起提高数据库性能,索引是最物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行个正确的’createindex’,查询速度就可能提高百倍千倍,这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的I/O。由于索引的存储结构不同于表的存储,一个表的索引所占空间比数据所占空间还大的情况经常发生。这意味着我们在写数据库的时候做了很多额外的工作,而这个工作只是为了提高读的效率。因此,我们建立一个索引,必须保证这个索引不会“亏本”。一般需要遵守这样的规则: 索引的字段必须是经常作为查询条件的字段; 如果索引多个字段,第一个字段要是经常作为查询条件的。如果只有第二个字段作为查询条件,这个索引不会起到作用; 索引的字段必须有足够的区分度; Mysql对于长字段支持前缀索引; 对表进行水平划分如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了。如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录。当然这需要数据在逻辑上可以划分。一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势。比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了。如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了。所以一个好的拆分依据是最重要的。这里有个比较好的实例         每个学生做过的题都记录在这个表里,包括对题和错题。每个题会对应一个或多个知识点,我们需要根据错题来分析学生在哪个知识点上掌握的不足。这个表很容易达到千万级,迫切需要拆分,那么根据什么来拆呢?从需求上看,无论是老师还是学生,最终会把焦点落在一个学生的身上。学生会关心自己,老师会关心自己班的学生。而且每个学科的知识点是不同的。所以我们很容易想到,联合学科和知识点两个字段来拆分这个表。这样拆下来,每个表大概2万条数据,检索效率非常高。    对表进行垂直划分有些表记录数并不多,可能也就2、3万条,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表时需要执行大量I/O,严重降低了性能。这个时候需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。         【试题内容】、【答案信息】两个表,最初是作为几个字段添加到【试题信息】里的,可以看到试题内容和答案这两个字段很长,在表里有3万记录时,表已经占了1G的空间,在列试题列表时非常慢。经过分析,发现系统很多时候是根据【册】、【单元】、类型、类别、难易程度等查询条件,分页显示试题详细内容。而每次检索都是这几个表做join,每次要扫描一遍1G的表,很郁闷啊。我们完全可以把内容和答案拆分成另一个表,只有显示详细内容的时候才读这个大表,由此就产生了【试题内容】、【答案信