数据库优化是一个广泛讨论的主题，以下是9种常见的数据库优化方式@mikechen
索引优化
优化索引包括：选择合适的列进行索引、避免过度索引、定期重新构建和维护索引等。
1.选择适当的索引
选择哪些列需要创建索引是至关重要的，通常应该为经常用于查询的列创建索引。
比如：WHERE子句中经常出现的列，或经常用于连接的列。
对于大表，应该优先考虑那些用于过滤数据的列，以减小结果集的大小。
2.选择区分度高的列作为索引
尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
比如：姓名，身份证号等都是高区分度的列，而性别，年龄，民族等字段则是低区分度字段，这类字段建立索引是有害无利。
3.避免过度索引
过度索引会增加数据库写入操作的开销，因为每次插入、更新或删除数据时都需要更新相关的索引。
因此，应避免创建过多无用的索引，定期审查和清理不再需要的索引。
4.不要在索引列上运算
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。
如下所示：
-- 全表扫描 select * from article where year(publish_time) < 2019 -- 走索引 select * from article where publish_time < '2019-01-01' -- 全表扫描 select * from article where id + 1 = 5 -- 走索引 select * from article where id = 4
5.使用覆盖索引
覆盖索引是一种只包含索引列的索引，通常用于加速特定查询。
当一个查询只需要索引列中的数据时，数据库可以直接使用索引，而不必读取实际数据行。
6.索引不包含有NULL的值
设计多列复合索引时一定要注意，所有列必须不能为null，因为含有null的列是不会被加入索引的，直接无效。
7.前缀索引
前缀索引是只索引列值的一部分，而不是整个列值。
这对于大文本或大字符串列特别有用，可以减小索引的大小。
前缀索引可以减小存储开销和提高查询性能，但也要注意查询条件的准确性。
8.使用Explain优化索引
使用explain查看执行计划，从而知道mysql是如何处理sql语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。
查询优化
编写高效的SQL查询，对于数据库优化非常的重要。
比如：
1）避免使用select *，尽量只写需要查询的列，不要直接select *，避免浪费资源；
2）用union all 代替 union，sql语句使用union关键字后，可以获取排重后的数据；
3）小表驱动大表，也就是说用小表的数据集驱动大表的数据集；
4）使用合适的连接方式（INNER JOIN、LEFT JOIN等），以减小数据集的大小。
5）多用limit；
6）将复杂的查询拆分为多个简单的查询。
表设计优化
正确的表设计是关键，规范化数据库以减小数据冗余，但也要注意避免过度规范化。
使用适当的数据类型和字段长度，以减小数据存储开销。
常见的表设计优化，包含：
1规范化和反规范化
规范化是将表分解成更小的表，以减小数据冗余，提高数据一致性。
反规范化是将表合并以提高查询性能，在设计表时，需要权衡规范化和反规范化，根据具体需求选择适当的范式。
2.适当的数据类型和字段长度
使用适当的数据类型和字段长度，以减小数据存储的开销。
例如，使用INT而不是BIGINT来存储小范围的整数，选择适当的字符集和排序规则以支持多语言数据。
3.主键和外键
使用主键来唯一标识每个记录，主键字段应该是非空的、唯一的，通常是自增的。
使用外键来建立表之间的关联，外键关系可以确保数据的引用完整性。确保外键字段与主键字段的数据类型和长度匹配。
4.分区和分片
对于大型表，可以考虑将表分成多个分区或分片，以提高查询性能和管理数据，分区可以根据时间、范围或列表进行。
5.数据冗余
避免不必要的数据冗余，因为它会增加数据存储的开销和复杂性。
缓存策略优化
使用缓存来存储频繁访问的数据，减少数据库访问压力。
选择合适的缓存技术，如内存缓存、分布式缓存（如Redis、Memcached），以根据应用程序需求和数据访问模式来提高性能。
对于大规模应用程序，可以使用缓存分区和分片来分散缓存数据，减少单个缓存服务器的负载。
使用分布式缓存技术来管理缓存数据的分区和分片。
硬件和存储优化
选择高性能硬件，包括快速磁盘、大内存和多核CPU，以提高数据库性能。
比如：
选择高性能的硬件是关键，包括快速的磁盘、大内存和多核CPU，这些硬件组件可以显著提高数据库的性能。
SSD（固态硬盘）通常比传统的机械硬盘具有更快的读写速度，因此在性能关键的应用中常被用于数据库存储。
使用RAID（冗余磁盘阵列）来增加数据冗余和提高读取性能，RAID可以在磁盘故障时保护数据，同时提供数据分布和冗余备份。
数据库服务器参数调整
调整数据库服务器的配置参数，以确保它满足应用程序的需求。
优化数据库缓冲池大小、并发连接数、日志和事务参数等。
监控和性能分析
使用数据库性能监控工具来跟踪数据库的性能指标。
定期分析性能数据，以识别瓶颈并进行优化。
连接池管理
使用连接池来管理数据库连接，以减少连接建立和销毁的开销。
配置适当的连接池大小和超时时间。
合理的数据清理策略
定期清理不再需要的数据，以减小数据库的大小和提高性能。
数据库优化是一个持续的过程，需要根据应用程序的需求和数据访问模式进行定期的监控和调整。
每个应用程序和数据库环境都是独特的，因此优化策略需要根据具体情况进行调整。
mikechen
mikechen睿哥，10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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