数据库千万级数据量查询的优化技巧及思路

一、进行SQL查询语句的相关优化

1. EXPLAIN：

• EXPLAIN 是一个用于分析查询执行计划的关键字。通过执行 EXPLAIN 命令，可以查看 MySQL 是如何执行查询的，以及在执行过程中哪些步骤可能影响性能。通过分析执行计划，可以进行优化查询语句。

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25;

2. 避免 SELECT ：

• 尽量避免使用 SELECT *，而是明确指定所需的列。这样可以减少需要检索的数据量，提高查询性能。

-- 不推荐
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics';

-- 推荐
SELECT product_id, product_name FROM products WHERE category = 'Electronics';

3. 使用 JOIN 时指定 JOIN 类型：

• 在使用 JOIN 进行连接查询时，明确指定 JOIN 类型，如 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 等。选择适当的 JOIN 类型有助于优化查询性能。

SELECT orders.order_id, customers.customer_name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

4. 使用子查询：

• 子查询是在查询语句中嵌套另一个查询语句。使用子查询可以将查询分解为多个步骤，提高查询的清晰度和性能。

SELECT customer_name
FROM customers
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date = '2023-01-01');

5. 避免使用 LIKE '%xxx%'：

• 在查询中避免使用 LIKE '%xxx%'，因为这会导致 MySQL 扫描整个表。使用 LIKE 'xxx%' 或 LIKE '%xxx' 可以减少扫描的数据量，提高性能。

-- 不推荐
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%John%';

-- 推荐
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%';

6. 避免使用 OR 条件：

• 在查询中避免使用 OR 条件，因为它可能导致 MySQL 扫描整个表。使用 IN 条件或 UNION 可以减少扫描的数据量。

-- 不推荐
SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' OR category = 'Clothing';

-- 推荐
SELECT * FROM products WHERE category IN ('Electronics', 'Clothing');

7. 使用 LIMIT 分页：

• 在查询大量数据时，使用 LIMIT 进行分页，减少 MySQL 需要扫描的数据量。

-- 查询前100条数据
SELECT * FROM large_table LIMIT 0, 100;

-- 查询下一批100条数据
SELECT * FROM large_table LIMIT 100, 100;

8. 数据表规范化：

• 设计符合规范化的数据库结构，将数据分解为更小、更有效的表。这有助于减少数据冗余，提高数据一致性，并降低更新异常。(说白了，就是字段尽量保持原子性)

-- 示例表规范化
CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

 

9. 缓存查询结果：

• 对于经常查询但很少变化的数据，可以考虑使用缓存存储查询结果。这可以减轻数据库负担，提高响应速度。

// 示例使用缓存框架（如Redis）存储查询结果
String result = cache.get("key");
if (result == null) {
    // 执行数据库查询
    result = performDatabaseQuery();
    // 将结果存入缓存
    cache.put("key", result);
}

10. 数据分区：

• 将大表按照某个规则进行分区，可以提高查询性能。分区可以根据日期、范围等条件进行，使查询只需要在特定分区中进行。

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    order_date DATE
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1990),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2010),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

二、数据库设计层面的优化

        数据库的分库分表是一种在数据库层面上的水平拆分策略，通过将一个大型数据库拆分成多个小型数据库（分库）并将每个小型数据库中的表拆分成多个子表（分表），来提高数据库的扩展性、性能和负载均衡能力。这样可以使系统更好地应对大量数据和高并发请求。

        当单个数据库无法满足查询性能需求时，可以考虑使用数据库分片技术，将数据分散到多个数据库中，每个数据库只处理部分数据，从而提高查询的并发度和整体性能。

数据库分片技术的具体实现是分库分表。

首先来说，分库分表是一组技术，而不是一个单一的技术，分库分表可以分为以下几种情况：

1. 只分库：将一个大数据库分为 N 个小数据库。例如将一个电商数据库，分为多个数据库，如：用户数据库、仓库数据库、订单数据库、商品数据库等。
2. 只分表：在一个数据库中，将一张表拆分成多张表，而分表又有以下两种实现：
   1. 横向拆分：不修改原有的表结构，将原本一张表中的数据，分成 N 个表来存储数据。
   2. 纵向拆分：修改原有的表结构，将常用的字段放到主表中，将不常用的和查询效率低的字段放到扩展表中。
3. 既分库又分表：它的实现最复杂，顾名思义，它是将一个数据库拆分成多个数据库，并将一个数据库的一张表，同时有拆分为多张表。

分库分表的条件：

1. 数据量大： 当单一数据库的数据量达到存储和性能瓶颈时，考虑分库。
2. 并发访问高： 高并发访问可能导致数据库瓶颈，分库分表可以提高并发处理能力。
3. 数据访问热点： 如果某些表或字段的访问频率非常高，可以通过分库分表减轻热点压力。
4. 业务隔离： 不同业务模块之间的数据隔离，通过分库分表可以实现更好的业务隔离。

示例：

假设有一个订单系统，订单数据表为 orders，其中的字段包括 order_id、customer_id、order_date 等。

分库示例：

假设有两个库，一个主库（db_main）和一个从库（db_slave）。

-- 主库 orders 表
CREATE TABLE db_main.orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

-- 从库 orders 表
CREATE TABLE db_slave.orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

订单数据根据一定规则（例如订单号范围、用户ID取余等）分配到不同的库，实现数据分库。

分表示例：

假设有两个表，一个主表（orders_main）和一个历史表（orders_history）。

-- 主表 orders_main 表
CREATE TABLE orders_main (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

-- 历史表 orders_history 表
CREATE TABLE orders_history (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

订单数据根据一定规则（例如订单日期范围、订单状态等）分配到不同的表，实现数据分表。

分库分表综合示例：

结合分库和分表的场景，可以创建多个库，每个库中包含多个表，以更好地分散数据。

-- 主库 db_main 中的 orders_main 表
CREATE TABLE db_main.orders_main (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

-- 从库 db_slave 中的 orders_main 表
CREATE TABLE db_slave.orders_main (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

-- 主库 db_main 中的 orders_history 表
CREATE TABLE db_main.orders_history (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

-- 从库 db_slave 中的 orders_history 表
CREATE TABLE db_slave.orders_history (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    order_date DATE
);

这样，订单数据既按照一定规则分配到不同库，又在每个库内按照不同规则分配到不同表，实现了数据库的分库分表。实际上，分库分表的设计需要根据具体业务和需求来进行合理规划。

目前市面上分库分表的主要实现技术有以下几个：

1. ShardingSphere：ShardingSphere 是一个功能丰富的开源分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案。它支持主流关系型数据库（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等），提供了分片、分布式事务、读写分离、数据治理等功能。ShardingSphere 具有灵活的配置和扩展性，支持多种分片策略，使用简单方便，项目地址：shardingsphere.apache.org
2. MyCAT：MyCAT（MySQL Clustering and Advancement Toolkit）是一个开源的分布式数据库中间件，特别适合于大规模的分库分表应用。它支持 MySQ L和 MycatSQL，提供了分片、读写分离、分布式事务等功能。MyCAT 具有高性能、高可用性、可扩展性和易用性的特点，广泛应用于各种大型互联网和电商平台，项目地址：github.com/MyCATApache…
3. TDDL：TDDL（Taobao Distributed Data Layer）是阿里巴巴开源的分库分表中间件。它为开发者提供了透明的分库分表解决方案，可以将数据按照指定的规则分布到不同的数据库和表中。TDDL 支持 MyISAM 和 InnoDB 引擎，提供了读写分离、动态扩容、数据迁移等功能，项目地址：github.com/alibaba/tb_…
4. Vitess：Vitess 是一个由 YouTube 开发和维护的分布式数据库集群中间件，支持 MySQL 作为后端存储系统。Vitess 提供了水平拆分、弹性缩放、负载均衡、故障恢复等功能，可以在大规模的数据集和高并发访问场景下提供高性能和可扩展性，项目地址：vitess.io/zh/

三、硬件优化 

硬件优化是提高MySQL性能的另一个关键方面，除了数据库设计和SQL查询优化。以下是一些可用的硬件优化技巧的详细解释：

1. 使用SSD硬盘

   • 解释： SSD（固态硬盘）相较于传统硬盘具有更快的读写速度。在MySQL中，磁盘I/O（输入/输出）是一个性能瓶颈，因此使用SSD硬盘可以显著减少MySQL等待磁盘I/O的时间，从而提高查询性能。
   • 例子： 如果数据库经常执行大量的读写操作，升级到SSD硬盘可能会在性能方面带来显著改进。

2. 增加内存

   • 解释： MySQL会将频繁使用的数据和索引存储在内存中，以加快查询性能。因此，增加服务器的内存可以提高MySQL的性能，特别是在处理大量数据时。
   • 例子： 如果数据库的内存限制较低，可以考虑增加服务器的物理内存，以便MySQL可以更多地将数据缓存在内存中，减少对磁盘的访问。

3. 增加CPU核心数

   • 解释： 增加CPU核心数可以提高MySQL的并发处理能力，尤其是在处理大量查询和连接时。如果服务器的负载较高，考虑使用多CPU服务器或构建一个CPU集群，以扩展MySQL的性能。
   • 例子： 当数据库面临高并发访问需求时，通过增加CPU核心数来提高服务器的处理能力。

4. 使用RAID技术

   • 解释： RAID（独立冗余磁盘阵列）技术可以提高MySQL的磁盘I/O性能和可靠性。通过将多个磁盘组合成一个逻辑磁盘，并通过数据分散和冗余技术提高数据的读取和写入速度，同时提供故障容错能力。
   • 例子： 当需要提高磁盘I/O性能以及数据可靠性时，使用RAID技术可以是一个有效的硬件优化手段。

5. 使用网络负载均衡

   • 解释： 当MySQL服务器的负载较高时，可以使用网络负载均衡技术来分配负载和提高性能。网络负载均衡可以将来自客户端的请求分配到多个MySQL服务器上，实现负载均衡和故障容错。
   • 例子： 如果数据库需要处理大量并发请求，使用网络负载均衡可以确保每个MySQL服务器都能充分利用其性能，同时具备故障容错功能。