超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷

1 优化一览图

2 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置

21 软优化

211 查询语句优化

1首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息

2例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息

212 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高

213 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

214 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

215 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时

216 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询

217 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费

1 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁

22 硬优化

221 硬件三件套

1配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程

2配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度

3配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力

222 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能MySQL服务的配置参数都在mycnf或myini,下面列出性能影响较大的几个参数

223 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

224 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了

mysqlsource是一个Kafka Connect插件，用于将MySQL数据库中的数据导入到Kafka集群中。当数据不中断时，意味着MySQL数据库中的数据持续发生变化，并且mysqlsource能够及时地捕捉到这些变化并将其推送到Kafka集群中。

这可能是由于以下原因导致的：

1 数据库中的数据持续不断地发生变化，例如有新的数据插入或旧的数据被更新。

2 mysqlsource插件已正确配置并且能够正常运行，能够及时地捕捉到数据变化并将其推送到Kafka集群中。

3 Kafka集群正常运行，能够接收并处理mysqlsource插件推送的数据。

在实际生产环境中，为了确保数据不中断，需要对mysqlsource插件、MySQL数据库和Kafka集群进行监控和维护。例如，可以使用监控工具来检查mysqlsource插件是否正常运行，使用日志分析工具来快速定位问题，并且需要定期备份和恢复MySQL数据库和Kafka集群以确保数据的完整性和可靠性。

在以前不论是使用SQLyog MySQL GUI或是phpMyAdmin访问数据库，第一步一定是输入访问数据库的账号与密码，当然Dreamweaver也不例外。在Dreamweaver中，我们通过建立 MySQL联机告诉Dreamweaver连接的MySQL数据库地址、名称，以及访问的账号和密码。

在一个网站中，我们只需对一个数据库建立一次MySQL连接。通常网络上的主机空间也只支持访问一个数据库。例如虚拟主机，最基本的方案是搭配1个MySQL数据库。

在文件面板中打开indexphp，接着选择应用程序→数据库面板，单击+按钮后选择MySQL连接。

建立MYSQL连接

在建立数据库连接前，我们必须设置好图6-5中的前面3个选项，如果依照书中叙述设置好，那么基本上便不会有问题。当然必须至少打开一个网页，否则会有无法选择的情况发生。

未打开页面，选项均无法选择

d出如图6-7所示的窗口，请依照其下面的说明进行设置。可以单击测试按钮测试是否有问题，单击确定按钮后就可以在应用程序→数据库面板中看到所建立的数据库连接。我们可以 *** 作这个树状结构（见图6-8）检查连接的数据库、数据表与字段名称及属性等。也可以打开phpMyAdmin来检查数据库结构，并与面板内的信息对比。字段与功能说明。

建立连接

数据库内的数据表、字段和属性

字段与功能说明

字 段

说 明

连接名称

依个人喜好自由输入

MySQL服务器

MySQL服务器的位置，一般设置为localhost，除非所要存取的MySQL数据库不在网页所在的主机上，而且该MySQL数据库也提供对外的连接

用户名

访问MySQL数据库的用户名称

密码

访问MySQL数据库的用户密码

数据库

选择所要建立连接的数据库名称，可以单击选取按钮浏览MySQL服务器上的所有数据库。我们选择刚导入的范例数据库database

在建立完成MySQL连接后，在文件面板中会看到Dreamwaver自动建立了Connections文件夹，在该文件夹下有一个与前面所建立的MySQL连接名称相同的文件。

Connections文件夹

Connections文件夹是Dreamweaver用来存放MySQL连接设置文件的文件夹。

打开该文件并使用代码视图，可以看到有关连接数据库的设置。

数据库连接设置

在这个文件中定义了与MySQL服务器的连接（mysql_pconnect函数），包括以下内容。

$hostname：MySQL服务器的地址。

$database：连接数据库的名称。

$username：用户名称。

$password：用户密码。

定义的值与我们前面在图形界面所设置的值是对应的，然后利用函数mysql_pconnect与数据库连接。连接后才能对数据库进行查询、新增、修改或删除的 *** 作。

如果在网站制作完成后将文件上传至网络上的主机空间时发现，网络上的MySQL服务器访问的用户名、密码等方面与本机设置有所不同，可以直接修改位于Connection文件夹下的db_connphp文件。但还是建议直接在本机配合网络主机上的环境来设置。例如，你拥有虚拟主机所提供的MySQL数据库名称为xu354jp6，但在本机却要命名为Charles，虽然可能会好看些，但到时候就会多一个麻烦了。

对于如何将本机已经完成的网站移植到网络上的空间，将在附录中有详细的介绍。

总之，在建立好数据库连接后，除非要连接MySQL数据库里的另一个数据库，否则不需要再做这个步骤了。

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