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数据库的那些事(全是干货)

转载   萤火的萤   2018-11-14   浏览量:13


谈到数据库,大家第一想法就是怎么去优化,怎么让查询操作更快。我认为最好的方式就是从开始数据库设计的时候就要尽量考虑周全。如果不幸是个老项目,就得从优化入手了。接下就从设计和优化谈一下我的一些认识和经验。

数据库的那些事(全是干货)

1:数据库的设计

一个好的数据库设计方案对于数据库的性能常?;崞鸬绞掳牍Ρ兜男Ч?。数据库的设计包含数据库架构和业务表的设计。

1)数据库架构

根据不同的数据量和访问量,来设计不同的架构。适合自己的才是最好的。

  • 单实例:数据读取和写入都是一个数据库实例。(备份实例不算在内)。这个适用于小型的企业内部系统。缺点是只适合数据量少的场景,优点是能达到数据的强一致性。

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  • 垂直拆分,多实例。不同的业务走不同的实例。同样也是适用于单个业务,数据量不大,并且每个业务相对独立,不产生关联。

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  • 读写分离,主从架构。通过主从结构,主库抗写压力,通过从库来分担读压力。适用于写少读多,数据一致性的实时性要求不高的应用。

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  • 主从,集群结构。适用于写多,读也多的应用。实现是最为复杂的一种,需要考虑数据如何路由,后期扩容也相对麻烦。需要设计初期在理解业务的基础上,选择好合适的路由策略。例如range,hash等数据库的那些事(全是干货)

  • 云数据库:阿里云rds等。适合没有专业数据库运维团队的公司,使用非常方便和简单。

2)业务表的设计

常见业务表分类:

(1)配置表

这种表通常存放业务一些基础的配置信息或者字典信息。表的数据量一般都比较小,修改变化的操作不太频繁,通常都是Select查询操作。

(2)状态表

这种表通常存放在业务系统中实体读象的状态信息,常见的有用户信息表,订单信息表等。这种表的数据量与实体读象的规模有直接关系,比如一个APP有多少注册用户,通常这个APP的用户表都会有多少条记录。状态表的变化通常比较频繁,而且Insert、Update、Select操作都会有,Delete操作是否有,通?;岣菀滴袂榭龅墓娑ň龆?。

(3)日志表

这种表通常用来记录业务系统中某种实体的状态信息,常见的有用户登录表、充值信息记录表等。这种表的数据规模通常比较大,而且如果业务状态变化频繁,记录的变化信息比较多,这种表的数据量和插入性能都要求比较高。日志表的操作,通?;嵋訧nsert操作为主,个别业务会对日志表进行查询。MySQL五种特殊需求架构中的高性能写入架构,主要就是应用这种表的需求。

(4)归档表

这种表,是将上面三种OLTP业务表的数据进行归档或者冷热分离的表。对线上业务三类表进行数据归档、冷热分离,一方面可以控制线上业务表的数据规模,保证业务表性能;另一方面进行归档后,可用于对归档历史数据进行更好的查询反映和支持。归档表的数据量大小与对应的线上表大小、归档周期有关。归档表的操作,除了归档过程的数据加载外,主要就是Select查询操作了,归档后就算是只读表。

(5)统计数据表

统计数据表,是指业务有离线统计分析需求时,需要将各种线上表和归档表的数据,通过ETL过程流转到线上OLAP统计分析系统中的原始数据表。这类表通常数据量会非常大,一个OLAP统计分析平台会汇总多个线上业务系统的数据进行统计分析。统计数据表的操作,除了数据流转动作外,主要就是各种统计分析程序的访问计算。

(6)统计结果表

统计结果表是在业务有离线统计分析需求时,各种统计分析过程访问统计数据表中的数据,按照一定的逻辑进行统计分析后的结果数据。这种统计结果数据,通常数据量会比较小。统计结果表的操作,处理结果流转动作外,主要就是供访问接口进行Select查询。

对业务表类型的梳理,可以对所有的业务系统进行一个大体的划分,做到心中有数。

下面是设计表的一些经验:

  • 将字段很多的表分解成多个表:对于字段较多的表,如果有些字段的使用频率很低,可以将这些字段分离出来,因为当一个表的数据量很大时,会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

  • 增加中间表:对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率。

  • 增加冗余字段:合理的加入冗余字段可以提高查询速度。(冗余字段会导致一些问题,比如,冗余字段的值在一个表中被修改了,就要同步关联的表,否则会导致数据不一致。这要根据实际情况,平衡数据库性能,进行冗余字段的设计。)

  • 所有字段均定义为NOT NULL,除非你真的想存储null。

  • 提前做好数据量的预估,进行分表设计。不要等需要拆分时再拆,一般把表的数据量控制在千万级别。当单表数据量达到一定程度时(MySQL5.x时代的性能拐点则为1KW - 2KW行级别,具体需根据实际情况测试),为了提升性能,最为常用的方法就是分表。分表的策略可以是垂直拆分(比如:不同订单状态的订单拆分到不同的表),也可以是水平拆分(比如:按月将订单拆分到不同表)。如果在业务层分表,会将逻辑变得复杂,而且分散??梢砸敕直淼闹屑浼帘畏直砗蟮南附?,让业务层像查询单表一样查询分表后的数据。比如Mycat。(访问量不大,但是表数据很多的表,我们可以采取分区表,实现起来也比较简单)

  • 选择统一的字符集。MySQL采用“阶梯”式的方式来设定字符集默认值,每个数据库,每张表都有自己的默认值,它们逐层继承,最终最靠底层的默认设置将影响你创建的对象。不同字符集和校对规则之间的转换可能会带来额外的系统开销,影响数据库的性能。

  • 合理的设置主键和索引。

    主键分自增主键和业务主键。

    自增主键:写入、查询效率和磁盘利用率都高,但每次查询都需要两级索引,因为线上业务不会有直接使用主键列的查询。

    业务主键:写入、查询效率和磁盘利用率都低,但可以使用一级索引,依赖覆盖索引的特性,某些情况下在非主键索引上也可以实现1次索引完成查询

    一般情况下都是采用业务主键。

    索引大概分为三类。

    主键索引:InnoDB会自动在表的主键上创建索引,数据结构使用B+Tree。

    非主键索引:非主键列上的索引为二级索引(因为一次查询需要查找两个索引树)

    联合索引:联合索引也叫多列索引,索引结构的key包含多个字段,排序时先第一列比较,如果相同再按第二列比较,以此类推。

2:数据库的优化(mysql)

说起mysql优化,一定要了解一下mysql原理,这样才能深入的理解那些sql规则。下图展示了MySQL的逻辑架构图。

数据库的那些事(全是干货)

MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的:在任一时刻,要么是服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务器发送数据,这两个动作不能同时发生。一旦一端开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应它,所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送,也没有办法进行流量控制??突Ф擞靡桓龅ザ赖氖莅檠肭蠓⑺透衿?,所以当查询语句很长的时候,需要设置max_allowed_packet参数。当服务器响应客户端请求时,客户端必须完整的接收整个返回结果,而不能简单的只取前面几条结果,然后让服务器停止发送。因而在实际开发中,尽量保持查询简单且只返回必需的数据,减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯,这也是查询中尽量避免使用SELECT *以及加上LIMIT限制的原因之一。

1)sql的优化。通过explain和show profiles进行执行计划分析,找出问题,进行针对性的优化。其中创建高效索引是最有效的一个手段。

  • 多列索引和索引顺序:

    出现多个索引做相交操作时(多个AND条件),通常来说一个包含所有相关列的索引要优于多个独立索引。

    在选择性高的字段上建立索引,可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。对于多列索引,哪个索引字段在前面,取决于索引的选择性的高低。选择性高的索引排在前面,有利于提高查询效率。例如联合索引(user_group_id,trade_amount)用户的群组肯定比订单的交易金额的选择性高。

  • 覆盖索引:如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值,那么就没有必要再回表查询,这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具,可以极大的提高性能,因为查询只需要扫描索引会带来许多好处:

  • 优化关联查询:以小表驱动大表。

  • 子查询尽量换成join。这是因为join,MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需求。

  • 确保任何的GROUP BY和ORDER BY中的表达式只涉及到一个表中的列,这样MySQL才有可能使用索引来优化。

  • 优化LIMIT分页:一个常见的问题是当偏移量非常大的时候,比如:LIMIT 10000 20这样的查询,MySQL需要查询10020条记录然后只返回20条记录,前面的10000条都将被抛弃,这样的代价非常高。优化这种查询一个最简单的办法就是尽可能的使用覆盖索引扫描,而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。对于偏移量很大时,这样做的效率会提升非常大??悸窍旅娴牟檠?/span>

    修改前:SELECT film_id,description FROM film ORDER BY title LIMIT 50,5;

    修改后:

    SELECT film.film_id,film.description

    FROM film INNER JOIN (

    SELECT film_id FROM film ORDER BY title LIMIT 50,5

    ) AS tmp USING(film_id);

  • 优化UNION:除非确实需要服务器去重,否则就一定要使用UNION ALL,如果没有ALL关键字,MySQL会给临时表加上DISTINCT选项,这会导致整个临时表的数据做唯一性检查,这样做的代价非常高。

  • 避免导致索引失效的写法

    (1)负向条件查询不能使用索引(not in/not exists都不是好习惯)

    (2)前导模糊查询不能使用索引(like'XX%')

    (3)数据区分度不大的字段不宜使用索引

    (4)在属性上进行计算不能命中索引

    (5)复合索引最左前缀不满足

  • 强制类型转换会全表扫描

  • 如果明确知道只有一条结果返回,limit 1能够提高效率

2)合理设置mysql的部分参数,达到最高效。

  • thread_pool_size:如果主引擎(primary storage engine)为InnoDB,thread_pool_size最佳设置可能在16和36之间,最常见的优化值倾向于24到36。

  • thread_pool_stall_limit:用处理被阻塞和长时间运行的语句,确保服务器不完全被阻塞。设置过长会导致线程被阻塞,引起性能问题。

  • tmp_table_size:通过设置tmp_table_size选项来增加一张临时表的大小,例如做order by ,GROUP BY操作生成的临时表。如果调高该值,MySQL同时将增加heap表的大小,可达到提高联接查询速度的效果,建议尽量优化查询,要确保查询过程中生成的临时表在内存中,避免临时表过大导致生成基于硬盘的MyISAM表。


转载自://blog.51cto.com/14009535/2316956

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