数据库优化要点，让你的数据运行如风！

目录

数据库优化

索引优化

查询优化

数据库设计：

硬件和配置优化

使用适当的数据库引擎

应用层优化

分区

读写分离

使用缓存

数据归档和删除

定期维护

使用数据库的特性

监控和分析

考虑使用数据库代理

使用压缩

怎么优化sql

避免全表扫描

where后面的条件 函数不要放在前面

关于where查询条件中使用函数

如何创建一个好的索引

持续学习

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数据库优化是一个广泛的主题，涉及多个方面。数据库优化是一个持续的过程，需要根据应用的特点和需求进行适当的调整和优化。以下是一些常见的数据库优化策略

数据库优化

索引优化

为经常查询的列和WHERE子句中的条件列建立索引。但是要注意，索引并非越多越好，因为它们会增加数据插入、更新和删除的时间。

查询优化

• 避免在列上进行计算。
• 使用EXPLAIN命令分析查询的执行计划，查找潜在的瓶颈。
• 尽量避免使用SELECT *，只选择需要的列。
• 使用连接（JOIN）代替子查询，当适当的时候。

数据库设计：

• 规范化：通过减少数据冗余来保持数据的一致性。
• 反规范化：为了提高查询性能，可以适当地打破规范化，将常用数据组合在一起。
• 设计数据库以适应你的查询负载。例如，如果经常按日期范围查询，考虑使用日期分区
• 在创建表时，应该合理选择列的数据类型，避免使用过大或过小的数据类型

硬件和配置优化

• 增加内存：可以增加数据库的缓存大小，提高性能。
• 使用更快的磁盘（例如SSD）。
• 调整数据库配置参数，例如缓冲区大小、连接池大小等。

使用适当的数据库引擎

例如，对于高读负载，InnoDB可能比MyISAM更适合；而对于大量写操作，MyISAM可能更有优势。

应用层优化

例如，减少不必要的数据库访问、使用缓存来存储常见查询的结果等。

分区

对于非常大的表，可以考虑使用分区将数据分成较小的、更易于管理的片段。

读写分离

对于高并发的应用，可以使用主从复制将读操作和写操作分离到不同的服务器上。

使用缓存

如Redis、Memcached等，缓存常用的查询结果可以显著减少对数据库的直接访问。

数据归档和删除

定期删除旧的或不必要的数据，保持数据库的大小在可控范围内。

定期维护

如优化表（OPTIMIZE TABLE），修复表（REPAIR TABLE）等。

使用数据库的特性

不同的数据库有不同的特性，例如MySQL的MEMORY表类型、PostgreSQL的物化视图等，合理使用这些特性可以帮助提高性能。

监控和分析

使用工具监控数据库的性能，定期分析慢查询日志，查找可以优化的地方。

考虑使用数据库代理

例如ProxySQL或Vitess，它们可以帮助负载均衡、查询缓存和查询路由。

使用压缩

例如，在MySQL中，可以使用COMPRESSED选项创建或更改表以压缩数据。

怎么优化sql

数据库最怕两种方式 第一： 隐式转换 第二：行计算

避免全表扫描

• 为经常查询的列和where 子句中的条件列及 order by 涉及的列建立索引。
• 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
  • 避免存null值, 可以给个默认值
• 避免在已经有索引的列上进行计算或函数操作，这会导致索引失效。
  • 尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作
  • 避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符
  • 避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
    • or 可以用 union all代替
• in 和 not in 也要慎用
• 避免使用SELECT *，只选择需要的列。

where后面的条件 函数不要放在前面

where now() > create_time

1. 索引的使用
如果create_time列上有索引，并且该索引被优化器正确使用，那么查询效率可能不会受到太大影响。但是，如果函数now()导致索引失效（例如，如果它使索引无法被有效使用），查询性能可能会下降。

2. 数据分布和统计信息
数据库优化器使用数据分布和统计信息来决定查询的最佳执行计划。如果create_time列的数据分布非常不均匀，或者统计信息不准确，那么查询性能可能会受到影响。

3. 函数开销
now()函数本身的执行是有开销的。如果这个函数在每一行上都执行一次，那么这个开销可能会累积，导致查询性能下降。

4. 其他查询条件
如果WHERE子句中还有其他条件，这些条件和函数一起可能会影响查询的效率。

关于where查询条件中使用函数

1. 性能影响
在WHERE子句中使用函数通常会对查询性能产生影响，因为数据库需要对每一行数据应用这个函数，这会增加查询的处理时间。如果这个函数涉及到复杂的计算或者数据转换，性能影响可能会更加明显。

2. 索引使用
如果函数应用于一个有索引的字段，这可能会阻止数据库使用该索引，因为索引通常基于原始数据，而不是基于经过函数处理的数据。这会导致查询性能下降，因为数据库无法利用索引进行快速查找。

3. 不同的数据库系统
不同的数据库系统（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）可能会有不同的行为和优化策略。某些数据库可能对在WHERE子句中使用函数进行了优化，而其他数据库可能没有。因此，最好根据具体的数据库系统进行测试和性能调优。

4. 查询优化器
大多数现代的数据库管理系统都有一个查询优化器，它会尝试找到执行查询的最有效的方法。在某些情况下，即使你在WHERE子句中使用了函数，查询优化器也可能能够优化查询性能。

5. 最佳实践
尽管可以在WHERE子句中使用函数，但最佳实践通常是在数据库表结构中进行计算，而不是在查询时进行计算。例如，你可以在表中添加一个计算列，该列包含预先计算的值，然后在查询时简单地引用这个列。这样可以提高查询性能，因为数据已经在表中准备好了，数据库可以更快地访问它。

虽然在WHERE子句中可以使用函数，但这通常会对查询性能产生影响。在决定使用函数之前，最好进行性能测试和评估，并考虑其他可能的优化策略。

如何创建一个好的索引

1. 确定索引列：首先，确定哪些列经常用于搜索、排序或连接操作。这些列是创建索引的候选列。
2. 选择性评估：选择性是指某个列中不同值的数量与表中总行数的比率。具有高选择性的列（即不同值很多的列）更适用于索引，因为它们能够更快地缩小搜索范围。
3. 避免全列索引：除非真的需要，否则避免对整个表或整个列进行索引。只对需要的列创建索引。
4. 考虑查询频率：频繁进行搜索、排序或连接的列更值得建立索引。
5. 考虑数据量：对于非常大的表，索引可能会占用大量空间并降低写操作的性能（如INSERT、UPDATE和DELETE）。在这种情况下，你可能需要定期重新评估和优化索引。
6. 复合索引策略：考虑创建复合索引来优化多列的查询。但要小心复合索引的设计，因为不是所有查询模式都能从单一的复合索引中受益。
7. 监控和维护：创建索引后，定期监控其性能效果。使用数据库的性能监控工具来查看查询执行计划，并根据实际查询模式进行调整。
8. 维护索引：定期重新组织和优化索引，以保持其性能。大多数数据库系统都有内置的工具或命令来完成这个任务。
9. 考虑硬件和配置：在某些情况下，硬件限制（如磁盘I/O）或数据库配置可能会影响索引的性能。根据硬件和配置调整索引策略。
10. 测试：在生产环境之前，在测试环境中进行性能测试。通过比较不同索引策略的性能，可以找到最佳的解决方案。

虽然索引可以提高查询性能，但它们也会增加数据插入、更新和删除的时间，并占用额外的磁盘空间。因此，需要定期重新评估和调整索引策略，以保持最佳性能

持续学习

数据库技术和最佳实践不断发展，持续学习和关注最新的趋势和技术是非常重要的。

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