原创 你所了解的数据库优化都有哪些？

　　数据库其实就是电子化的文件柜，用于储存数据，同时用户可以对数据进行增删改查等操作。在企业应用中，数据库非常重要，所以程序员在面试的时候，经常被提问关于数据库的问题。那当面试官问到你所了解的数据库优化都有哪些，你应该如何回答呢？

　　一、问题分析

　　考官主要是对数据库优化方面的考核，一般数据库优化分为性能和应用方面的，如你了解 sql 优化吗；百万数据怎么优化等

　　二、 核心答案讲解

　　1、根据服务层面 、配置 mysql 性能优化参数；

　　2、从系统层面增强 mysql 的性能 、优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表，分库、读写分离等等。

　　3、从数据库层面增强性能 、优化 SQL 语句，合理使用字段索引。

　　4、从代码层面增强性能 、使用缓存和 NoSQL 数据库方式存储，如 MongoDB/Memcached/Redis 来缓解高并发下数据库查询的压力。

　　5、减少数据库操作次数，尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。

　　6、不常使用的数据迁移备份，避免每次都在海量数据中去检索。

　　7、提升数据库服务器硬件配置，或者搭建数据库集群。

　　8、编程手段防止 SQL 注入 、使用 JDBC PreparedStatement按位插入或查询；正则表达式过滤（非法字符串过滤）；

　　三、问题扩展

　　1、Sql 优化

　　1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

　　2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如 、select id from t where num is null可以在 num 上设置默认值 0，确保表中 num 列没有 null值，然后这样查询 ：

　　select id from t where num=0；

　　3）很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择；

　　4）用 Where 子句替换 HAVING 子句 因为 HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤；

　　5）select count(*) from table；这样不带任何条件的count 会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；

　　2、索引

　　1）索引概念 、对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果我们把一个表的内容认为是一本字典，那索引就相当于字典的目录

　　2）索引类型 ：

　　Oracle:

　　逻辑上 ：Single column 单行索引

　　Concatenated 多行索引

　　Unique 唯一索引

　　NonUnique 非唯一索引

　　Function-based 函数索引

　　Domain 域索引

　　物理上：

　　Partitioned 分区索引

　　NonPartitioned 非分区索引

　　B-tree ：

　　Normal 正常型 B 树

　　Rever Key 反转型 B 树

　　Bitmap 位图索引

　　MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引

　　3）何时使用索引

　　①主键，unique 字段；

　　②和其他表做连接的字段需要加索引；

　　③在 where 里使用＞，≥，＝，＜，≤，is null 和 between

　　等字段；

　　④使用不以通配符开始的 like，where A like 'China%'；

　　⑤聚集函数 MIN()，MAX()中的字段；

　　⑥order by 和 group by 字段；

　　4）索引何时失效

　　①组合索引未使用最左前缀，例如组合索引（A，B），where B=b 不会使用索引；

　　②like 未使用最左前缀，where A like '%China'；

　　③搜索一个索引而在另一个索引上做 order by，whereA=a order by B，只使用 A 上的索引，因为查询只使用一个索引 ；

　　④or 会使索引失效。如果查询字段相同，也可以使用索引。例如 where A=a1 or A=a2（生效），where A=a orB=b（失效）

　　⑤如果列类型是字符串，要使用引号。例如 whereA='China'，否则索引失效（会进行类型转换）；

　　⑥在索引列上的操作，函数（upper()等）、or、！=(<>)、not in 等；

　　四、结合项目中使用

　　1.常用但不经常修改的字段建索引(譬如商品表的商品名称等字段)，达到检索速度增快，用户体验度增高的目的

　　2.用 mycat 进行分库分表

　　垂直拆分是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。例如用户表，在字段很多的情况下（例如一个大表有 100 多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题

　　水平分表

　　水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果（如订单表）

　　当你看到这篇文章，未来再遇到面试官提问“你所了解的数据库优化都有哪些？”问题的时候，就再也不用担心了。面试不仅仅是进入企业的敲门砖，同时也是检验自己技术知识掌握的熟练程度。对于某个掌握不熟练的知识点，一定要经常的温习，或者找相关的实战项目联系。对于这篇文章，建议大家收藏。