一：查询优化 1：创建索引。 最简单也是最常用的优化就是查询。因为对于CRUD操作，read操作是占据了绝大部分的比例，所以read的性能基本上决定了应用的性能。对于查询性能最常用的就是创建索引。经过测试，2000万条记录，每条记录200字节两列varchar类型的。当不使用索引的时候查询一条记录需要一分钟，而当创建了索引的时候查询时间可以忽略。但是，当你在已有数据上添加索引的时候，则需要耗费非常大的时间。我插入2000万...
为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规...
原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209406532&idx=1&sn=2e9b0cc02bdd4a02f7fd81fb2a7d78e3&scene=1&key=0acd51d81cb052bce4ec2a825666e97fe7d6e1072fb7d813361771645e9403309eb1af025691162c663b60ea990c3781&ascene=0&uin=Mjk1ODMyNTYyMg%3D%3D&devicetype=iMac+MacBookPro9%2C2+OSX+OSX+10.10.4+build(14E46)&version=11020113&pass_ticket=BMvgY%2FQsw1%2F03cUiNFxSaOqwIILVibsbo6ukY1byB7SBDXiekF%2...
【转】单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道 | 高可用架构标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/vickygu2007/p/5069159.html
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此文是根据杨尚刚在【QCON高可用架构群】中，针对MySQL在单表海量记录等场景下，业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成，转发请注明出处。杨尚刚，美图公司数据库高级DBA，负责美图后端数据存储平台建设和架构设计。前新浪高级数据库工程师，负责新浪微博核心数据库架构改造优化，以及数据库相关的服务器存储选型设计。前言
MySQL数据库大家应该都很熟悉，而且随着前几年的阿里的去IOE，MySQL逐渐引...
015-08-09 杨尚刚 高可用架构
此文是根据杨尚刚在【QCON高可用架构群】中，针对MySQL在单表海量记录等场景下，业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成，转发请注明出处。杨尚刚，美图公司数据库高级DBA，负责美图后端数据存储平台建设和架构设计。前新浪高级数据库工程师，负责新浪微博核心数据库架构改造优化，以及数据库相关的服务器存储选型设计。
前言
MySQL数据库大家应该都很熟悉，而且随着前几年的阿里的去IOE，My...
保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300...
转自：https://www.cnblogs.com/zuizui1204/p/9197248.html
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行...
查询语句的时候尽量避免全表扫描，使用全扫描，索引扫描！会引起全表扫描的几种SQL如下
1、模糊查询效率很低：原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊...
为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。
表名：order_history。
描述：某个业务的订单历史表。
主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type。
字段情况：该表一共37个字段，不包含text等大型数据，最大为varchar(500)，id字段为索引，且为递增。
数据量：5百万+。
MySQL版本：5.7.16。
线下找一张百万级的测试表可不容易，如果需要自己测试的话，可以写shell脚本什么的插入数据进行测试。
一次...
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html
一、数据库结构的设计
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运...
一。前言通常，我们分页时怎么实现呢？SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10;但是，数据量猛增以后呢？SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10;如上第二条查询时很慢的，直接拖死。最关键的原因mysql查询机制的问题：不是先跳过，后查询；而是先查询，后跳过。(解释如下)什么意思？比如limit 100000,10,在找到需要的那10条时，先会轮询经过前10W条数据，先回行查询出前100000条的字段数据，然后发现没用舍弃...
bitsCN.com1、对查询进行优化、应尽量避免全表扫描、首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。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、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...
（转自网络）如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定...
当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候，一次性查询所有结果会变得很慢，特别是随着数据量的增加特别明显，这时就需要使用分页查询。对于数据库分页查询，也有很多种方法和优化的点。
谈优化前的准备工作
为了对下面列举的一些优化进行测试，需要使用已有的一张表作为实际例子。
表名：order_history。
描述：某个业务的订单历史表。
主要字段：unsigned int id，tinyint(4) int type。
字段情况：该表一共37个字段，不包含tex...
