数据库优化资料
数据库优化方法与技巧
数据库优化方法与技巧数据库是现代信息系统中的核心组成部分，负责存储和管理数据，为应用程序提供高效的数据操作和查询功能。
然而，随着数据量和访问量的增加，数据库性能可能会受到限制，导致应用程序响应变慢甚至崩溃。
为了解决这个问题，数据库优化成为了必不可少的一环。
本文将介绍一些常用的数据库优化方法与技巧，从索引优化、查询优化、数据模型设计等方面来提高数据库的性能。
一、索引优化索引是提高数据库查询性能的重要手段。
在设计数据库时，通过对关键字段创建索引可以大大减少查询的时间复杂度，提高查询效率。
确定哪些字段需要创建索引，是一个需要仔细考虑的问题。
一般来说，可以根据以下几个原则进行索引优化：1.选择合适的索引类型：不同的数据库支持不同的索引类型，如B树索引、哈希索引、全文索引等。
根据需要选择最适合的索引类型可以提高查询效率。
2.避免过多索引：虽然索引可以加速查询，但是过多的索引也会带来额外的维护成本。
只选择关键字段创建索引，并在数据库设计中尽量避免冗余字段可以减少索引的数量。
3.使用组合索引：当需要同时根据多个字段进行查询时，可以考虑创建组合索引，将多个字段合并在一起作为索引，可以提高查询效率。
4.定期维护索引：随着数据库的更新，索引的性能可能会下降。
定期对索引进行维护，如重新构建索引、优化索引大小等，可以保持索引的高效性。
二、查询优化查询是数据库最常用的操作之一，优化查询性能对整个系统的响应速度有着重要的影响。
下面是一些常见的查询优化方法：1.减少查询结果集：只返回应用程序需要的数据可以减少查询的时间和数据传输的开销。
尽量使用SELECT语句指定需要的字段，避免使用SELECT * 来返回全部字段。
2.使用JOIN优化查询：当涉及到多个表的查询时，使用JOIN操作将多个查询合并为一个复杂查询可以减少数据库的访问次数，提高查询效率。
3.避免使用子查询：尽量避免使用子查询，特别是在大数据量的情况下，因为子查询会增加数据库的负载和查询的时间。
数据库优化报告模板
数据库优化报告模板系统数据库优化报告模板版本记录1.概述本文档主要对系统实际运行过程中的数据库出现的性能问题进行分析优化2.SQL语句类优化2.1把SQL语句中使用SELECT * 的语句该成SELECT 列名，原因是：ORACLE在解析的过程中，会将' * '依次转换成所有的列名，这个工作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更多的时间。
2.2把SQL语句中的小写改为大写，原因是：oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
2.3对于保存多条数据的SQL语句使用批处理语句保存，减少访问数据库的次数2.4联合查询优化：--No.1 tableA 100w条记录tableB 1w条记录执行速度十秒级SELECT COUNT(*) FROM tableA,tableB;--No.2 执行速度百秒级甚至更高SELECT COUNT(*) FROM tableB,tableA;因此我们选择No.2的方式。
2.5Where子句后面的条件过滤有讲究ORACLE对where子句后面的条件过滤是自下向上，从右向左扫描的，所以和From 子句一样一样的，把过滤条件排个序，按过滤数据的大小，自然就是可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾最下面，最右边，依次类推。
3.存储过程类优化3.1同步数据优化：原方案用java对于一条数据先执行select语句在数据库查出所有记录删除，再插入一条，每晚同步数据需要平均20分钟；优化方案：创建存储过程，创建临时表，批量删除原表数据，再将临时表数据插入数据库表。
每晚同步数据时间缩短为平均8分钟。
4.数据库索引优化注：总是使用索引的第一个列，如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧
数据库中常见的性能瓶颈及优化技巧数据库在现代软件中扮演着关键角色，用于存储和管理庞大的数据。
然而，数据库性能问题可能会影响应用程序的整体性能。
本文将讨论一些常见的数据库性能瓶颈，并介绍一些优化技巧，以提高数据库系统的性能。
1. 硬件资源不足硬件资源不足是导致数据库性能下降的一个常见原因。
如处理器、内存、网络等资源的不足可能会降低数据库的响应时间和吞吐量。
为了解决这个问题，可以考虑以下优化技巧：- 升级硬件：替换较旧或不足的硬件组件，如增加处理器核心、扩展内存容量或升级网络带宽，以提高系统的整体性能。
- 负载平衡：将负载分摊到多个服务器上，以减轻单个服务器的压力，提高性能和可伸缩性。
- 数据库分片：将数据库分成多个片段，以便将数据分布到多个服务器上，并提高系统的并行处理能力。
2. 无效的查询和索引查询是数据库系统中常见的操作，但不正确或无效的查询可能会导致性能问题。
以下是一些优化技巧：- 优化查询语句：确保查询语句正确、高效，并避免不必要的查询。
使用适当的条件和索引来限制结果集的大小，并避免全表扫描。
- 创建索引：使用适当的索引来加速查询操作。
在频繁使用的列上创建索引，但要注意过多的索引可能会导致性能下降。
- 表分区：将大型表分区以提高查询效率。
根据数据的特点，将表分成较小的逻辑段，以便查询时只需扫描特定的分区。
3. 缺乏适当的数据库设计数据库的设计对性能有重要影响。
以下是一些优化技巧：- 范式化：合理地规范化数据模型，以减少冗余数据，并提高查询和更新操作的效率。
- 数据库关系：使用适当的外键和索引来建立表之间的关系。
合理使用连接（JOIN）操作而不是冗余数据。
- 缓存机制：使用合适的缓存机制，如缓存查询结果、页面片段或常用数据，以减少数据库的访问压力。
4. 日志和事务管理数据库系统通常具有事务和日志记录功能，它们虽然为数据完整性提供了保障，但也可能影响性能。
以下是一些建议：- 调整事务隔离级别：根据业务需求调整事务的隔离级别，以平衡数据完整性和并发性能。
优化数据库的八种方法
优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。
下面将介绍八种常见的数据库优化方法。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。
在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。
2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。
索引应根据查询的频率和类型进行选择。
3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。
使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。
二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。
2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。
3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。
4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。
三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。
2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。
3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。
四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。
以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。
2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。
3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。
五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。
以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。
2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。
数据库性能优化报告
数据库性能优化报告在当今数字化时代，数据库作为企业信息系统的核心组件，其性能直接影响着业务的运行效率和用户体验。
当数据库性能不佳时，可能会导致查询响应时间延长、数据处理速度变慢、系统资源利用率低下等问题，严重制约企业的发展。
因此，对数据库进行性能优化是至关重要的。
本报告将对数据库性能优化的相关内容进行详细阐述。
一、数据库性能优化的目标和意义数据库性能优化的主要目标是提高数据库的响应速度、增加系统的吞吐量、提高资源利用率，并确保数据库的稳定性和可靠性。
通过优化数据库性能，可以显著提升用户的满意度，减少业务处理时间，提高工作效率，增强企业的竞争力。
二、数据库性能评估指标在进行数据库性能优化之前，需要先了解一些关键的性能评估指标。
常见的指标包括：1、响应时间：指从用户发起查询或操作到获得结果的时间间隔。
响应时间越短，用户体验越好。
2、吞吐量：单位时间内数据库处理的事务数量或数据量。
吞吐量越高，数据库的处理能力越强。
3、资源利用率：包括 CPU 利用率、内存利用率、磁盘 I/O 利用率等。
过高或过低的资源利用率都可能表示存在性能问题。
三、数据库性能问题的常见原因1、不合理的数据库设计表结构设计不当，例如字段类型选择不合理、冗余字段过多等。
缺乏适当的索引，导致查询时需要进行全表扫描。
2、数据量过大随着业务的发展，数据量不断增加，可能超出了数据库的处理能力。
3、复杂的查询语句编写的查询语句过于复杂，包含多个嵌套子查询、连接操作等，增加了数据库的处理负担。
4、数据库配置不当数据库服务器的参数配置不合理，如内存分配、缓存设置等。
5、硬件资源不足服务器的 CPU、内存、磁盘等硬件资源无法满足数据库的需求。
四、数据库性能优化的方法1、数据库设计优化对表结构进行合理设计，选择合适的数据类型，减少数据冗余。
根据业务需求创建必要的索引，但要避免过度索引。
2、数据优化定期清理无用的数据，对历史数据进行归档或迁移。
对数据进行分区，将大表拆分成多个小表，提高查询效率。
数据库表结构优化报告
数据库表结构优化报告在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其性能和效率直接影响着整个系统的运行效果。
而数据库表结构的优化则是提升数据库性能的关键环节之一。
本报告将深入探讨数据库表结构优化的重要性、常见问题及优化策略，并通过实际案例分析来展示优化的效果。
一、数据库表结构优化的重要性数据库表结构的合理性直接决定了数据的存储方式、查询效率和数据的完整性。
一个优化良好的表结构能够减少数据冗余、提高数据的一致性和准确性，同时加快数据的检索和更新速度。
这不仅能够提升用户体验，还能降低系统的维护成本和硬件资源的消耗。
二、常见的数据库表结构问题（一）数据冗余数据冗余是指在多个表中重复存储相同的数据。
这不仅浪费存储空间，还容易导致数据不一致性的问题。
例如，在一个员工信息表和部门信息表中，如果同时存储了部门名称，就会造成数据冗余。
（二）字段类型不合理选择不合适的字段类型可能导致存储空间的浪费或性能的下降。
例如，对于一个整数类型的字段，如果使用了过大的整数类型，会浪费存储空间；而对于一个字符串类型的字段，如果长度设置过短，可能导致数据截断。
（三）缺乏索引索引是提高查询效率的重要手段，但如果索引设置不当或缺失，会导致查询速度缓慢。
例如，对于经常用于查询和连接的字段，如果没有建立索引，数据库需要进行全表扫描，大大降低了查询性能。
（四）表结构设计不合理表结构设计不合理包括表的拆分和合并不当、关联关系设计不合理等。
例如，将一个业务逻辑上紧密相关的实体拆分成多个表，会增加关联操作的复杂性和性能开销。
三、数据库表结构优化策略（一）消除数据冗余通过合理的表设计和规范化，将重复的数据进行整合和去除。
例如，使用主外键关联来关联相关的表，避免在多个表中重复存储相同的数据。
（二）选择合适的字段类型根据数据的实际情况选择合适的字段类型。
例如，对于整数类型，根据数据的范围选择合适的整数类型（如 tinyint、smallint、int 等）；对于字符串类型，根据预计的长度设置合理的长度。
数据库优化方案
五、实施计划
1.硬件优化：在1个月内完成硬件升级；
2.软件优化：在2个月内完成数据库版本升级及参数优化；
3.架构优化：在3个月内完成读写分离和数据库集群部署；
4.数据备份与恢复：在2个月内建立实时备份机制，并完成恢复测试；
5.性能监控与调优：在1个月内部署性能监控工具，并持续进行性能优化。
（2）定期进行数据恢复测试，确保备份有效性；
（3）制定应急预案，提高故障应对能力。
5.性能监控与优化
（1）部署数据库性能监控工具，实时监控数据库性能；
（2）定期分析数据库性能瓶颈，制定优化方案；
（3）建立数据库性能优化团队，持续关注并优化数据库性能。
五、实施计划
1.硬件优化：在1个月内完成硬件升级；
六、风险评估与应对策略
1.硬件升级过程中可能出现兼容性问题，需提前进行兼容性测试；
2.数据库版本升级及参数调整可能导致业务中断，需制定详细的迁移及回滚计划；
3.读写分离和数据库集群部署可能影响现有业务，需选择合适的时间窗口进行操作；
4.实时备份可能对系统性能产生影响，需评估备份策略，确保系统性能不受影响。
（3）探索分布式数据库解决方案，应对大数据量存储及处理需求。
4.数据备份与恢复
（1）建立实时数据备份机制，确保数据安全性；
（2）定期进行数据恢复测试，验证备份有效性；
（3）制定应急预案，提高故障应对及恢复能力。
5.性能监控与调优
（1）部署专业的数据库性能监控工具，实时监控数据库性能指标；
（2）定期分析性能瓶颈，调整优化措施；
三、优化目标
1.提高数据库性能，降低查询响应时间；
数据库优化方案
数据库优化方案随着互联网时代的到来，数据库在各行各业中扮演着至关重要的角色。
然而，随着数据量的不断增长以及用户对数据需求的日益增加，数据库的性能问题也逐渐显露出来。
为了提高数据库的性能并优化其运行效率，需要采取一系列的数据库优化方案。
1. 合理设计数据模型数据库的性能问题往往源自于不合理的数据模型设计。
因此，合理的数据模型设计是数据库优化的第一步。
在设计数据模型时，需要充分考虑业务需求，并根据业务需求合理划分表，减少数据冗余和表之间的关联数量。
同时，还需要选择合适的数据类型和字段长度，避免存储时的浪费和索引时的性能损耗。
2. 优化查询语句查询语句是数据库最频繁执行的操作之一，也是影响数据库性能的重要因素。
为了提高查询效率，需要优化查询语句。
首先，尽量避免使用通配符查询，而是使用具体的条件进行查询，以减少不必要的扫描和匹配。
其次，合理利用索引以加快查询速度。
在设计表结构时，需要根据查询频率和字段的特点选择合适的字段建立索引。
另外，还可以通过调整查询语句的顺序和结构，以及合理设置分页参数来提高查询效率。
3. 调整数据库参数数据库的性能还与数据库参数的设置密切相关。
通过调整数据库参数，可以在不改变硬件环境和数据库结构的情况下提高数据库性能。
常见的参数包括缓冲区大小、连接数、并发数等。
在调整这些参数时，需要根据具体的业务需求和硬件环境的实际情况进行权衡和调整，以达到最佳的性能效果。
4. 定期清理和优化数据库随着时间的推移，数据库中的数据量不断增加，数据库性能也会逐渐下降。
为了保持数据库的良好性能，需要定期清理和优化数据库。
首先，定期清理无用的数据和重复的数据，以减少数据量并提高查询效率。
其次，可以通过表分区、表压缩、索引重建等方式对数据库进行优化，以提高数据库性能和响应速度。
5. 数据库分片对于大型的数据库，单个数据库服务器可能无法满足数据量和访问压力的需求。
为了提高数据库的性能和可扩展性，可以考虑对数据库进行分片。
常见数据库优化方案
常见数据库优化方案数据库作为企业和组织中非常重要的信息管理工具，承载着大量的数据和业务操作。
为了提高数据库的性能和效率，我们需要进行优化。
以下是常见的数据库优化方案：一、合理设计数据库结构数据库的结构设计是数据库性能优化的基础。
优化数据库结构包括以下几个方面：1. 数据库范式设计：合理运用数据库范式，减少数据冗余，提高数据库的存储效率和数据更新的速度。
2. 合理选择字段类型和长度：根据实际需求选择合适的字段类型和长度，避免存储过长的数据造成空间浪费，同时尽量减少字段数量，提高查询效率。
3. 设计索引：在经常用于查询的字段上创建索引，加快查询速度。
但过多的索引会影响更新数据的性能，因此需要权衡。
二、优化SQL查询语句SQL查询是数据库最常用的操作之一，通过优化SQL查询语句可以提高数据库的性能。
以下是一些常用的SQL查询优化方案：1. 避免使用SELECT *：只选择需要的字段，避免不必要的数据传输，提高查询速度。
2. 使用JOIN代替子查询：子查询比较耗费资源，可以使用JOIN将多个表连接起来查询。
3. 使用索引列进行查询：根据索引列进行查询可以提高查询效率。
4. 避免使用模糊查询：%like%这种模糊查询对数据库性能有较大影响，建议使用全文索引或其他高效的方式代替。
5. 分页查询优化：对于大数据量的分页查询，可以使用数据分段加载或者使用主键分页等方式提高查询效率。
三、优化数据库配置数据库的配置也会对数据库的运行性能产生一定的影响，以下是一些常见的数据库配置优化方案：1. 内存配置：根据实际情况合理设置数据库使用的内存大小，避免过大或者过小导致性能下降。
2. 缓存配置：设置适合的缓存大小，提高热点数据的读写速度。
3. 日志配置：选择合适的日志级别，避免过多的日志记录造成性能下降。
4. 网络配置：优化数据库与应用服务器之间的网络带宽和延迟，提高数据传输速度。
四、定期维护和监控数据库的维护和监控是保持数据库性能稳定和高效的重要手段。
Mysql数据库性能优化培训
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（举例）
通用SQL优化（进一步讨论）
• 使用MySQL时，为了得到合理的执行计划， 需要使用hint。这使得本该对应用程序屏蔽 的执行计划暴露给了执行计划。
• 当数据分布变化时，需要更改SQL语句。 这是一个硬伤。
• 其它先进的数据库如何解决这个问题（data distribution is skewed）
• 验证连接（用户是否有登陆权限） • 解析Query语句 • 权限匹配 • 哈希后检查Query Cache • 生成执行计划 • 执行上一步的计划，得到结果集 • 返回结果集给客户
基本查询举例
• 全表扫描
性能决定于表的大小，类似的扫描性能决定于取 回数据的多少
| table_name | table_rows | avg_row_length | data_length | index_length |
1 row in set (46.29 sec)
基本查询举例
• 全表扫描
+--------------+-------------+--------------+ | table_name | data_length | index_length | +--------------+-------------+--------------+ | comment_star | 531921 | 39936 | +--------------+-------------+--------------+ 1 row in set (0.01 sec) mySQL> select avg(upcount) from comment_star; +--------------+ | avg(upcount) | +--------------+ | 0.0000 | +--------------+ 1 row in set (0.03 sec)
数据库性能优化报告
数据库性能优化报告一、引言在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其性能直接影响着业务系统的运行效率和用户体验。
随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，数据库性能优化成为了企业信息化建设中的关键任务之一。
本报告旨在对数据库性能优化进行全面的分析和总结，为相关技术人员提供参考和指导。
二、数据库性能优化的重要性数据库性能的优劣直接关系到系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等关键指标。
一个性能良好的数据库能够快速处理大量的并发请求，提供准确和及时的数据服务，从而提升用户满意度，增强企业的竞争力。
相反，性能不佳的数据库可能导致系统卡顿、数据延迟、甚至业务中断，给企业带来巨大的损失。
三、影响数据库性能的因素（一）硬件资源服务器的 CPU 性能、内存容量、存储设备的读写速度等硬件因素直接影响数据库的运行效率。
（二）数据库设计不合理的表结构设计、索引缺失或不当、数据冗余等问题会导致查询效率低下。
（三）数据量和增长速度大量的数据以及快速的数据增长可能超出数据库的处理能力，需要采取有效的数据管理策略。
（四）查询语句优化复杂、低效的查询语句会消耗大量的系统资源，影响数据库性能。
（五）并发访问高并发的访问请求可能导致数据库锁竞争、资源争用等问题。
（六）数据库配置参数不正确的数据库配置参数，如缓冲区大小、连接数限制等，可能影响数据库的性能表现。
四、数据库性能优化的方法和策略（一）硬件优化1、选择高性能的服务器，确保 CPU 具有足够的核心和频率，内存容量满足业务需求，使用高速的 SSD 存储设备。
2、合理分配资源，如为数据库服务器预留足够的内存，避免其他应用程序抢占资源。
（二）数据库设计优化1、遵循规范化设计原则，减少数据冗余，确保数据的一致性和完整性。
2、合理创建索引，根据业务查询的特点，在经常用于查询、连接和排序的字段上创建索引，但要避免过度索引。
3、对大表进行分区，将数据按照一定的规则分布在不同的物理存储上，提高查询和管理的效率。
数据库优化必读书籍推荐
数据库优化必读书籍推荐引言在当今信息时代，大数据已经成为企业决策和业务发展的重要依托。
而数据库作为数据存储和管理的核心组件，其性能和效率对整个系统的运行至关重要。
因此，深入了解数据库优化的原理和方法，选择合适的优化策略，是每个与数据库打交道的人都需要具备的基本能力。
本文将为大家推荐一些值得阅读的数据库优化书籍，帮助读者深入学习和理解数据库优化的知识。
一、《高性能MySQL》《高性能MySQL》是MySQL领域的经典著作，由多位MySQL数据库专家合著而成。
本书从MySQL性能的基础知识入手，详细介绍了MySQL的架构、优化器、查询性能优化、索引设计、事务与并发控制等方面的内容。
同时，本书还提供了丰富的真实案例和优化实践，让读者可以深入理解和应用所学的优化技巧。
二、《SQL性能优化实战》《SQL性能优化实战》是一本针对SQL优化的实战指南。
作者通过大量的实例和案例，展示了如何通过优化SQL语句以提高数据库的性能。
本书从SQL执行的基本原理入手，全面介绍了索引原理、查询调优、表设计、存储过程等方面的内容。
同时，本书还深入剖析了不同数据库的特性和优化策略，帮助读者在实际工作中解决各种复杂的性能问题。
三、《数据库索引设计与优化》《数据库索引设计与优化》是一本专注于索引设计和优化的著作。
作者通过理论和实践相结合的方式，系统地介绍了索引的原理、分类、实现和优化方法。
本书首先介绍了索引的基本概念和使用原则，然后分别从单列索引、多列索引、聚簇索引等方面详细阐述了索引的设计与应用。
同时，本书还讲解了索引维护、统计信息和优化器的使用技巧，帮助读者全面掌握索引的优化策略。
四、《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是一本面向分布式数据库系统的优化指南。
本书通过分析和解读一些知名的分布式存储系统，揭示了它们的设计原理和实现细节。
同时，本书还介绍了分布式数据库的架构演进和调优技巧，帮助读者理解分布式数据库的优化思路和方法。
数据库性能优化案例的说明书
数据库性能优化案例的说明书一、案例背景随着数据量的不断增长，数据库的性能问题越来越严重影响到系统的稳定运行。
针对当前存在的数据库性能瓶颈，本文将展示一个数据库性能优化案例，从问题观察、分析、解决、优化等方面进行说明，旨在指导开发人员和系统管理员对类似问题进行处理，提升数据库性能。
二、问题观察在进行数据库性能优化之前，我们首先需要观察问题，了解问题的具体表现和影响范围。
以下是本案例中的问题观察：1. 响应时间过长：用户反馈系统的响应时间明显延长，严重影响用户体验和业务运行。
2. 数据库负载过高：数据库负载指标过高，导致系统崩溃、访问超时等问题。
3. SQL查询效率低下：部分SQL查询执行时间过长，导致业务逻辑无法正常完成。
4. 系统并发性能瓶颈：在高并发情况下，系统性能明显下降，无法稳定支撑大量用户同时访问。
三、问题分析对于以上问题，我们需要通过问题分析找出问题的具体原因，明确优化的方向。
以下是本案例中的问题分析：1. 数据库索引问题：数据库表缺少或存在冗余的索引，导致查询效率低下。
2. 数据库锁竞争问题：并发访问导致数据库锁竞争，增加了查询和更新操作的等待时间。
3. SQL语句优化问题：存在未经优化的SQL语句，执行计划不合理，导致查询效率低下。
4. 数据库配置问题：数据库配置参数未经过合理调整，不能满足系统的实际需求。
5. 数据库连接池问题：数据库连接池的配置不当，导致连续创建和销毁连接的开销过大。
四、问题解决在问题分析的基础上，我们需要针对不同的问题进行相应的解决方案。
以下是本案例中的问题解决方案：1. 建立合理的索引：根据业务需求和常见的查询场景，建立适当的索引，提升查询效率。
2. 锁竞争优化：通过使用合理的事务隔离级别、调整并发控制策略等手段，减少锁竞争的情况。
3. SQL语句优化：对性能较差的SQL语句进行优化，如使用合适的JOIN操作、避免SELECT *等不必要的操作。
4. 数据库配置优化：根据系统实际情况，对数据库相关配置参数进行调整，提升性能。
数据库优化方案范文
数据库优化方案范文1.合理设计和规范化数据库结构：-使用适当的数据类型和长度，避免存储过大或过小的数据。
-使用适当的索引，加快数据查询的速度。
-将数据库分为多个表，并建立表之间的关系，避免冗余数据和数据重复。
2.优化查询语句：-使用合适的查询语句，避免全表扫描和不必要的数据读取。
-使用连接查询和子查询，减少查询的次数和数据传输量。
-使用合适的过滤条件和排序条件，减少不必要的数据读取和处理。
3.创建适当的索引：-对于经常使用的查询字段，创建索引以加快查询速度。
-对于表中的唯一字段，创建唯一索引以保证数据的一致性和唯一性。
-避免过多的索引，因为索引会增加数据存储的大小和写入的时间。
4.使用合适的缓存：-对于经常读取的数据，可以使用缓存来提高读取速度。
- 可以使用缓存数据库如Redis来缓存查询结果，避免频繁查询数据库。
5.控制事务的粒度：-对于数据的读取操作，可以使用读未提交的事务级别来提高并发性能。
-对于数据的写入操作，可以使用适当的事务级别来保证数据的一致性和可靠性。
6.优化数据库配置参数：-根据系统需求和硬件配置，调整数据库的缓存大小和最大连接数等参数。
-避免使用默认配置，因为默认配置往往不能满足系统的性能需求。
7.数据库分区与分库分表：-对于大数据量的表，可以使用分区表来提高查询和写入的速度。
-对于数据量过大的数据库，可以将数据库分为多个库，并根据业务需求将数据分散到不同的库中，以提高并发性能和减少单点故障。
8.使用数据库镜像与备份：-对于关键数据，可以使用数据库镜像来提高系统的可用性和容错性。
-定期进行数据库备份，以保证数据的安全性和可恢复性。
9.数据库性能监控和分析：-定期监控数据库的性能指标，如查询响应时间、数据库连接数、缓存命中率等。
-根据监控数据分析数据库的性能问题，并及时进行优化和调整。
总结起来，数据库优化包括合理设计数据库结构、优化查询语句、创建适当的索引、使用合适的缓存、控制事务的粒度、优化数据库配置参数、数据库分区与分库分表、使用数据库镜像与备份、数据库性能监控和分析等方面。
数据库性能优化案例分析和优化数据库性能的实际案例
数据库性能优化案例分析和优化数据库性能的实际案例数据库作为管理和存储数据的重要工具，在现代信息系统中扮演着至关重要的角色。
然而，随着数据量的不断增长和业务的复杂化，数据库性能问题也随之而来。
为了解决这些问题，数据库性能优化成为了关注的焦点。
本文将通过分析实际案例，探讨数据库性能优化的方法和实践。
一、案例一：查询性能优化在一个电商平台的数据库中，查询操作占据了绝大部分的数据库负载。
客户在平台上进行商品搜索等操作时，查询的速度变慢，影响了用户体验和交易效率。
经过分析，我们发现以下几个问题：1. 没有适当的索引：索引是加速数据库查询的关键因素。
在该案例中，我们发现很多查询语句没有合适的索引，导致数据库需要进行全表扫描，严重影响了查询的速度。
解决方案：根据实际查询需求和数据表的特点，合理地创建索引，以提高查询效率。
但是需要注意的是，过多或者过少的索引都会对性能产生负面影响，需要做好平衡。
2. 查询语句优化：检查并优化查询语句，避免使用过于复杂的 SQL 语句，例如多重嵌套查询、不必要的关联等。
通过优化查询语句，减少数据库的负载，提高查询速度。
3. 数据库服务器性能不足：在高峰期，数据库服务器的性能出现瓶颈，无法满足用户的查询需求。
这可能是由于硬件配置不足或者数据库参数设置不合理等原因。
解决方案：可以考虑升级硬件设备，并对数据库参数进行调整，以提高数据库服务器的性能。
二、案例二：写入性能优化在一个订单管理系统的数据库中，写入操作频繁而且耗时较长，导致订单处理效率低下。
在分析问题原因后，发现以下几个关键问题：1. 锁冲突：在高并发情况下，多个写入操作会引发锁竞争，导致大量的阻塞和等待，进而降低数据库的写入性能。
解决方案：通过合理的事务隔离级别和锁调整，减少锁的粒度，降低锁冲突的可能性。
可以使用乐观锁或者行级锁来解决并发写入问题。
2. 数据库日志写入性能不足：数据库的写入操作通常需要将数据写入到日志中，以确保数据的持久性。
数据库性能优化的关键技术分析
数据库性能优化的关键技术分析在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其性能的优劣直接影响着整个系统的运行效率和用户体验。
无论是大型企业的核心业务系统，还是小型应用的后台数据支撑，都离不开高效稳定的数据库。
因此，深入研究和掌握数据库性能优化的关键技术，对于提升系统性能、降低成本、增强竞争力具有重要意义。
数据库性能优化是一个综合性的工作，涉及到多个方面的技术和策略。
下面我们将从硬件、数据库设计、索引优化、查询优化、存储优化以及参数配置等几个关键技术方面进行详细分析。
一、硬件优化硬件是数据库性能的基础，合理的硬件配置可以为数据库的高效运行提供有力保障。
首先，服务器的 CPU 性能至关重要。
多核、高主频的 CPU 能够更快地处理并发请求和复杂的计算任务。
对于数据量庞大、事务频繁的数据库系统，选择性能强劲的 CPU 可以显著提高处理速度。
其次，内存的大小和性能也会直接影响数据库的运行效率。
足够的内存可以缓存常用的数据和索引，减少磁盘 I/O 操作。
采用高速的DDR4 甚至 DDR5 内存，并合理配置内存大小，能够有效提升数据库的响应速度。
再者，磁盘的性能也是需要重点关注的。
传统的机械硬盘在随机读写性能上存在较大的瓶颈，而固态硬盘（SSD）则具有更快的读写速度和更低的延迟。
使用 SSD 作为数据库的数据存储介质，或者采用磁盘阵列（RAID）技术，如 RAID 10，可以提高磁盘的读写性能和数据可靠性。
此外，网络带宽也是影响数据库性能的一个因素。
对于分布式数据库或者远程访问数据库的场景，高速稳定的网络连接能够减少数据传输的延迟，提高数据交互的效率。
二、数据库设计优化良好的数据库设计是实现高性能的前提。
在数据库建模阶段，要遵循规范化的设计原则，合理规划数据表的结构，避免数据冗余和不一致性。
但过度规范化可能会导致过多的关联操作，影响查询性能。
因此，在某些情况下，可以适当进行反规范化设计，以减少关联操作的开销。
数据库管理和优化的策略和技巧
数据库管理和优化的策略和技巧数据库管理和优化是确保数据库系统高效运行的关键任务。
以下是一些常用的数据库管理和优化的策略和技巧，帮助提高数据库系统的性能。
1.合理设计表结构：-根据数据的特点和存储需求，合理设计表的字段类型和长度。
避免使用过大或过小的字段类型，以减少存储空间的占用和提高查询效率。
-使用适当的索引来加快查询速度。
选择索引字段时要考虑经常用于条件过滤、排序和连接的字段，并避免过多的索引以减少空间消耗和性能损耗。
2.定期备份和恢复：-定期备份数据库是保护数据安全的重要手段。
使用数据库管理软件提供的备份工具，制定并执行备份策略。
根据业务需求和数据敏感程度，选择完整备份、增量备份或差异备份等备份方式。
-在灾难恢复时，对数据库进行恢复操作。
确保备份的完整性和可恢复性，以减少数据丢失和恢复时间。
3.优化SQL查询：-编写高效的SQL查询语句，减少不必要的数据操作以提高性能。
使用连接和子查询时要注意关联字段的索引使用。
-避免使用“%”开头的LIKE查询条件，以提高查询效率。
如果必要，可以考虑使用全文检索等高性能的查询方式。
-使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，并为表和字段起更有意义的别名以提高代码可读性。
4.规划合适的数据库缓存：-利用数据库缓存技术，如查询缓存、索引缓存和数据缓存等，减少数据库的IO操作，提高查询速度。
-设置合适的缓存大小和缓存策略，根据数据库访问模式和系统资源情况进行调整和优化。
5.定期维护和优化：-定期执行数据库的维护操作，如数据整理、索引重建和数据库统计等，以优化数据库性能。
-监控数据库的性能指标，如CPU、内存和磁盘使用率等，发现性能瓶颈并及时优化。
-清理无用数据和冗余数据，减少存储空间占用和提高查询效率。
6.水平和垂直扩展：-当单台数据库服务器无法满足性能需求时，可以考虑水平扩展或垂直扩展。
-水平扩展即增加数据库服务器数量，通过分片技术将数据分布到不同服务器上，提高并发处理能力。
数据库性能调优方法
数据库性能调优方法数据库性能调优是提高数据库系统性能的重要手段，它在现代信息系统中具有非常重要的作用。
本文将介绍几种常用的数据库性能调优方法，包括索引优化、查询优化、硬件优化以及定期维护等。
一、索引优化索引是数据库性能调优中最常用的方法之一。
通过合理的创建、调整和优化索引，可以极大地提高数据库的查询效率。
以下是一些常见的索引优化方法：1.选择合适的索引类型：根据实际需求选择适合的索引类型，如主键索引、唯一索引、聚簇索引等。
2.缩小索引范围：只对需要进行查询和排序的列创建索引，避免不必要的索引占用存储空间。
3.避免过多的联合索引：过多的联合索引会增加索引维护的成本，降低数据库性能。
4.定期重建和重组索引：删除不需要的索引，重新构建和重组索引，优化索引布局。
二、查询优化查询优化是提高数据库性能的关键环节之一。
通过合理的查询编写和优化，可以减少查询的时间和资源消耗。
以下是一些常见的查询优化方法：1.选择合适的查询语句：根据查询需求选择合适的查询语句，避免不必要的数据量和计算量。
2.使用合适的连接方式：根据实际情况选择适合的连接方式，如内连接、外连接等。
3.使用索引优化查询：利用索引加速查询，避免全表扫描和排序操作。
4.避免使用子查询：尽量避免使用子查询，因为子查询会增加数据库的负载和查询时间。
三、硬件优化硬件优化是提高数据库性能的基础之一。
通过合理的硬件调整和优化，可以提高数据库系统的吞吐量和响应速度。
以下是一些常见的硬件优化方法：1.增加内存容量：增加数据库服务器的内存容量，提高数据的缓存命中率。
2.使用高速存储设备：使用高速存储设备，如固态硬盘（SSD），提高数据库的读写速度。
3.优化磁盘配置：合理配置磁盘阵列，提高数据库的IO性能。
4.定期备份和优化数据库：定期备份数据库，清理无效数据，优化数据库性能。
四、定期维护定期维护是保证数据库系统稳定性和性能的必要手段。
以下是一些常见的定期维护方法：1.定期更新数据库统计信息：通过更新数据库统计信息，数据库优化器可以更好地选择执行计划。
数据库性能优化技术研究
数据库性能优化技术研究一、前言数据库是企业信息系统中最重要的组成之一。
随着企业信息化的不断深入和业务量的不断增加，数据库性能的优化已成为数据库管理人员关注的焦点。
数据库性能优化技术不仅可以提升数据库查询的速度和效率，还可以缩短系统的响应时间、提高用户的满意度，以及减轻服务器负载等。
本文将探讨数据库性能优化技术的研究，分为以下四部分：二、基础知识1.数据库性能优化原理数据库性能优化的原理在于提高数据库查询的速度和效率，缩短系统的响应时间、提高用户的满意度。
具体来说，就是通过合理的数据库设计、优化SQL语句、索引优化、硬件优化等手段来提升数据库的性能。
2.数据库性能优化分类数据库性能优化可以分为两种类型：实时性能优化和长期性能优化。
实时性能优化主要针对单次查询的性能优化，例如优化查询SQL等；而长期性能优化则主要针对整个数据库系统，例如优化索引、优化存储引擎等。
3.数据库性能评估指标数据库性能评估主要从以下几个方面进行评估：响应时间、QPS（每秒查询率）、TPS（每秒事务处理率）、并发处理能力（连接数）、扩展性、复杂查询的性能等。
三、SQL优化1.索引优化索引是提高数据库查询速度的一种非常重要的技术手段，显然，在 MySQL 中也不例外。
MySQL 中可以使用的索引主要有：B-Tree 索引、HASH 索引和全文索引。
在使用索引优化的时候，需要注意以下几个问题：定义索引的字段、索引的类型、索引的顺序、索引的存储引擎等。
2.查询优化技巧查询优化技巧是提高 SQL 查询性能的一种方式。
在 SQL 查询优化时，主要要考虑的因素有：MySQL 优化器、SQL 语句的结构、SQL 函数的使用、查询分解、SQL 工具的应用等。
四、存储引擎优化1.MySQL 存储引擎技术MySQL 存储引擎技术是 MySQL 中非常重要的一种性能优化技术。
MySQL 支持的存储引擎主要包括：InnoDB、MyISAM、MEMORY、NDB、Federated 等。
数据库性能调优方法与技巧
数据库性能调优方法与技巧数据库性能是一个关键的问题，对于应用程序的性能和响应时间至关重要。
因此，在开发应用程序时，我们需要重点关注数据库性能调优。
本文将介绍一些常用的数据库性能调优方法与技巧，以帮助读者优化数据库的性能。
一、合理设计数据库结构数据库的设计是决定性能的关键。
合理的数据库结构可以提高查询和操作的效率。
以下是一些合理设计数据库结构的方法：1. 规范化数据模型：将数据分解为更小的组件，减少数据的冗余，提高查询的效率。
2. 使用索引：在经常使用的字段上创建索引，可以加快查询速度。
不过需要注意，过多的索引会降低插入和更新的性能。
3. 合理选择数据类型：选择适合存储的数据类型，可以减少存储空间的占用，提高数据库的性能。
二、优化查询语句查询语句是应用程序与数据库之间的桥梁，优化查询语句可以大大提高数据库的性能。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 避免全表扫描：尽量使用索引来查询数据，避免全表扫描的开销。
2. 减少查询次数：尽量将多个查询合并为一个查询，减少与数据库的交互次数。
3. 使用适当的关联条件：避免使用不必要的关联条件，只查询所需的数据，减少查询的数据量。
4. 避免使用子查询：子查询的性能通常很低，尽量使用连接查询来替代子查询。
三、配置合理的缓存策略数据库缓存是将热点数据加载到内存中，以加快对热点数据的访问速度。
以下是一些配置合理的缓存策略的方法：1. 增大缓存空间：适当增大数据库的缓存空间，可以提高热点数据的访问速度。
2. 使用LRU算法：最近最少使用（LRU）算法可以优先保留访问频率较高的数据，提高缓存的命中率。
3. 清除过期数据：定期清除过期的缓存数据，避免缓存空间被无效数据占用。
四、合理分配硬件资源合理分配硬件资源可以提高数据库的性能。
以下是一些合理分配硬件资源的方法：1. 使用高性能硬盘：选择性能较好的硬盘，可以提高数据的读写速度。
2. 增加内存容量：适当增加数据库的内存容量，可以提高查询和操作的效率。
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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，500 VS 2000000 ，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’create index’，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】、【答案信息】两个表。
选择适当的字段类型，特别是主键选择字段的一般原则是保小不保大，能用占用字节小的字段就不用大字段。
比如主键，我们强烈建议用自增类型，不用guid，为什么?省空间啊?空间是什么?空间就是效率!按4个字节和按32个字节定位一条记录，谁快谁慢太明显了。
涉及到几个表做join时，效果就更明显了。
值得一提的是，datetime和timestamp，datetime占用8个字节，而timestamp 占用4 个字节，只用了一半，而timestamp表示的范围是1970—2037，对于大多数应用，尤其是记录什么考试时间，登录时间这类信息，绰绰有余啊。
文件、图片等大文件用文件系统存储，不用数据库不用多说，铁律!!!数据库只存储路径。
外键表示清楚，方便建立索引我们都知道，在powerdesigner里为两个实体建立关系，生成物理模型时会自动给外键建立索引。
所以我们不要怕建立关系把线拉乱，建立个ShortCut就好了。
掌握表的写入时机在库模式相同的情况下，如何使用数据库也对性能有着重要作用。
同样是写入一个表，先写和后写对后续的操作会产生很大影响。
例如在上面提到的适度冗余里的例子，我们最初的目的是记录考生的总分，以达到提高检索效率的目的，也就是在录入成绩时写入这个表。
在需求里有这样的要求：列出本次考试的所有学生成绩，没有录入成绩的也显示该学生名称，只是总分显示为空。
这个查询就需这还只是个中间过程，这要是用程序实时处理，即使编程人员不罢工，数据库也会歇了。
选择合适的引擎Mysql提供了很多种引擎，我们用的最多的是myisam，innodb，memory这三类。
官方手册上说道myisqm比innodb 的读速度要快，大概是3倍。
不过书不能尽信啊，《OreIlly.High.Performance.Mysql》这本书里提到了myisam和innodb 的比较，在测试中myisam的表现还不及innodb。
至于memory，哈哈，还是比较好用的。
在批处理种作临时表是个不错的选择(如果内存够大)。
在我的一个批处理中，速度比近乎1：10。
二、SQL语句优化Sql语句优化工具·慢日志如果发现系统慢了，又说不清楚是哪里慢，那么就该用这个工具了。
只需要为mysql配置参数，mysql会自己记录下来慢的sql语句。
配置很简单，参数文件里配置：slow_query_log=d:/slow.txtlong_query_time = 2就可以在d:/slow.txt里找到执行时间超过2秒的语句了，根据这个文件定位问题吧。
·mysqldumpslow.pl慢日志文件可能会很大，让人去看是很难受的事。
这时候我们可以通过mysql自带的工具来分析。
这个工具可以格式化慢日志文件，对于只是参数不同的语句会归类类并，比如有两个语句select * from a where id=1 和select * from a where id=2，经过这个工具整理后就只剩下select * from a where id=N，这样读起来就舒服多了。
而且这个工具可以实现简单的排序，让我们有的放矢。
Explain现在我们已经知道是哪个语句慢了，那么它为什么慢呢?看看mysql是怎么执行的吧，用explain可以看到mysql执行计划，下面的用法来源于手册EXPLAIN语法(获取SELECT相关信息)EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_optionsEXPLAIN语句可以用作DESCRIBE的一个同义词，或获得关于MySQL如何执行SELECT语句的信息：·EXPLAIN tbl_name是DESCRIBE tbl_name或SHOW COLUMNS FROM tbl_name的一个同义词。
·如果在SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL将解释它如何处理SELECT，提供有关表如何联接和联接的次序。
该节解释EXPLAIN的第2个用法。
借助于EXPLAIN，可以知道什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引来寻找记录的更快的SELECT。
如果由于使用不正确的索引出现了问题，应运行ANALYZE TABLE更新表的统计(例如关键字集的势)，这样会影响优化器进行的选择。
还可以知道优化器是否以一个最佳次序联接表。
为了强制优化器让一个SELECT语句按照表命名顺序的联接次序，语句应以STRAIGHT_JOIN而不只是SELECT开头。
EXPLAIN为用于SELECT语句中的每个表返回一行信息。
表以它们在处理查询过程中将被MySQL读入的顺序被列出。
MySQL用一遍扫描多次联接(single-sweep multi-join)的方式解决所有联接。
这意味着MySQL从第一个表中读一行，然后找到在第二个表中的一个匹配行，然后在第3个表中等等。
当所有的表处理完后，它输出选中的列并且返回表清单直到找到一个有更多的匹配行的表。
从该表读入下一行并继续处理下一个表。
当使用EXTENDED关键字时，EXPLAIN产生附加信息，可以用SHOW WARNINGS浏览。
该信息显示优化器限定SELECT语句中的表和列名，重写并且执行优化规则后SELECT语句是什么样子，并且还可能包括优化过程的其它注解。
如果什么都做不了，试试全索引扫描如果一个语句实在不能优化了，那么还有一个方法可以试试：索引覆盖。
如果一个语句可以从索引上获取全部数据，就不需要通过索引再去读表，省了很多I/O。
比如这样一个表如果我要统计每个学生每道题的得分情况，我们除了要给每个表的主键外键建立索引，还要对【得分情况】的实际得分字段索引，这样，整个查询就可以从索引得到数据了。
三、数据库参数配置最重要的参数就是内存，我们主要用的innodb引擎，所以下面两个参数调的很大# Additional memory pool that is used by InnoDB to store metadata# information. If InnoDB requires more memory for this purpose it will# start to allocate it from the OS. As this is fast enough on most# recent operating systems, you normally do not need to change this# value. SHOW INNODB STATUS will display the current amount used.innodb_additional_mem_pool_size = 64M# InnoDB, unlike MyISAM, uses a buffer pool to cache both indexes and# row data. The bigger you set this the less disk I/O is needed to# access data in tables. On a dedicated database server you may set this# parameter up to 80% of the machine physical memory size. Do not set it# too large, though, because competition of the physical memory may# cause paging in the operating system. Note that on 32bit systems you# might be limited to 2-3.5G of user level memory per process, so do not# set it too high.innodb_buffer_pool_size = 5G对于myisam，需要调整key_buffer_size当然调整参数还是要看状态，用show status语句可以看到当前状态，以决定改调整哪些参数Cretated_tmp_disk_tables 增加tmp_table_sizeHandler_read_key 高表示索引正确Handler_read_rnd高表示索引不正确Key_reads/Key_read_requests 应小于0.01 计算缓存损失率，增加Key_buffer_sizeOpentables/Open_tables 增加table_cacheselect_full_join 没有实用索引的链接的数量。