一点点数据库优化

                                                                                        优化方向：
    1、数据库设计：
        基本支持三范式{简述：原子性约束（属性列数据不可分解），唯一性约束（表记录唯一如主键ID），冗余性约束（字段重复少）}
    2、添加索引：
        索引原理：索引以B+tree为排序的数据结构，运用二叉树算法折半查找，高效查询，效率提升2的N次方
        [mysql例]:索引类型：主键索引，唯一索引，全文索引（innodb不支持），组合索引，普通索引；
        执行查询计划 explain 查看查询是否使用了索引：    
            如执行：explain select * from table where table.id = 1
            返回列：table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra
            其中type表示是否使用索引，如type=ALL为全表扫描，type=ref 等为使用了索引
        索引缺点：
            建索引文件，占用磁盘空间；
            对DML(update、delete、insert)语句的效率影响，增删改会对索引影响，因为索引要重新整理；
            索引不可太多，否则严重影响DML操作；
        建索引场景：
            在where条件中经常使用的字段；
            字段内容不是唯一的几个值；
            字段内容不频繁发生变化；
    3、SQL语句优化：
        定位慢查询语句：
            慢查询：mysql默认10秒没有返回结果的属于慢查询
                修改慢查询：
                    --查询慢查询时间
                    show variables like 'long_query_time';
                    --修改慢查询时间
                    set long_query_time=1; ---但是重启mysql之后，long_query_time依然是my.ini中的值
            
   定位慢查询：安全模式启动mysql，借用大神笔记： https://cloud.tencent.com/info/036ff3d7067eb3e1054b8177838c7247.html
                   定位后可在日志文件中查看具体慢查询语句；
        优化原则：1）避免全表扫描，2）避免查询建临时表
            like :  -- like '%qwer%' ;qwer前加% 走全表扫描，
                优化: -- like 'qwer%' 
            where: 1）在where子句中使用 ！= 或 <>操作符，索引被弃用，会全表扫描,
                优化： -- WHERE ID>5 OR ID<5
                2）在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判断，索引被放弃用，会全表扫描，
                优化：设计表时尽量不要设置默认值为null
                3）where中使用or连接条件，索引被弃用，
                优化：必要时可以使用 union all 代替
                4）where子句使用in 或 not in 慎用，弃用索引，全表扫描
                优化：between and 代替
               5）where子句中的“=”左边进行函数、算数运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引，如：                                     --   WHERE  num/2 = 100
                优化：（函数放=号右边）-- WHERE num = 100*2
                6）limit分页优化，当偏移量特别时，limit效率会非常低 如：SELECT id FROM tableName LIMIT 100000,10 很慢
                优化：select id from tableName order by id limit 100000,10; 很快，  因为主键做了索引
                7）where和order by 连用时注意，如果where中用到索引列那么order by 中将不会使用索引了，
                优化：两者都要用的话，尽量使用联合索引
                8）结果集合并 尽量使用 union all,  避免使用UNION
                9)子查询的性能比外连接性能慢，尽量用外连接来替换子查询  
                10)避免函数索引 如：(d上建了索引) SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2018;
                优化：SELECT * FROM t WHERE d >= '2018-01-01';  （oracle支持函数索引，mysql不支持）
                11）建立联合索引，对order by 联合排序效率极高
            避免使用临时表：（除非确实有需要）
                1、UNION查询；
                2、用到TEMPTABLE算法或者是UNION查询中的视图；
                3、ORDER BY和GROUP BY的子句不一样时；
                4、表连接中，ORDER BY的列不是驱动表中的；
                5、DISTINCT查询并且加上ORDER BY时；
                6、SQL中用到SQL_SMALL_RESULT选项时；
                7、FROM中的子查询；
                8、子查询或者semi-join时创建的表；                
            
    4、分表分库
        垂直拆分：项目模块化，将表划分到多个数据库中，服务弱耦合化，用于分布式场景
        水平拆分：行数据拆分到不同表中，具体根据业务需求，有的按照注册时间、取摸、账号规则、年份等。
            这里说下取模方式分表:(特点：数据均匀分布在各个分表中)
                
    5、读写分离
        请参考大神博客： https://www.cnblogs.com/luckcs/articles/2543607.html

    6、存储过程 [模块化编程，可以提高速度]
    7、对mysql配置优化
        filesort优化策略：
            1.适当增大sort_buffer_size参数的设置
            2.适当增大max_length_for_sort_data参数的设置
    8、mysql服务器硬件升级
    9、定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)