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性能优化之MySQL优化

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霜花似雪 00:21

表的水平拆分是为了解决单表的数据量过大的问题，水平拆分的表，表的表结构都是完全一致的

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0 采集收起来源：数据库表的水平拆分
2018-12-15
霜花似雪 01:07

数据库的优化
1.选择合适的数据类型
2.反第三范式优化
3.表的垂直拆分
4.表的水平拆分

表垂直拆分：就是把原来一个有很多列的表拆分成多个表，这解决了表的宽度问题。垂直拆分原则：
1.不经常用得放在同一个表中
2.经常用得放在同一个表中
3.大的字段单独放在一个表中

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0 采集收起来源：数据库表的垂直拆分
2018-12-15
霜花似雪 02:42

反范式化：为了查询效率的考虑，把原本符合第三范式的表适当增加冗余，以达到优化查询效率的目的。以空间换取时间的操作。

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0 采集收起来源：数据库表的反范式化优化
2018-12-15
霜花似雪 00:37

表的反范式化

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0 采集收起来源：数据库表的反范式化优化
2018-12-15
霜花似雪 04:42

表的范式化——分表

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0 采集收起来源：数据库表的范式化优化
2018-12-15
霜花似雪 02:15

表的范式化即数据库设计的规范化：数据表不存在非关键字段对任意关键字段的传递函数依赖，则符合第三范式。
可以将一张数据表进行拆分，来满足第三范式的要求。
设计表的时候符合范式化是为了：减少数据冗余、减少表的插入、更新、删除异常
设计表的时候使用反范式化是为了：以空间换时间、增强代码的可编程性和可维护性
不符合第三范式要求的表存在以下问题：
1.数据冗余:（分类、分类描述）对于每一个商品都会进行记录
2.数据插入异常
3.数据更新异常
4.数据删除异常

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0 采集收起来源：数据库表的范式化优化
2018-12-15
霜花似雪 05:07

使用INET_ATON()函数和INET_NTOA()函数来转换ip地址

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0 采集收起来源：选择合适的数据类型
2018-12-15
霜花似雪 03:16

选择合适的数据类型

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0 采集收起来源：选择合适的数据类型
2018-12-15
霜花似雪 01:06

选择合适的数据类型
1.使用可存下数据的最小的数据类型
2.使用简单地数据类型，Int<varchar
3.尽可能使用not null定义字段
4.尽量少用text，非用不可最好分表

mysql里：
from_unixtime(int_time)函数可以将int类型的时间戳转为日期时间格式
unix_timestamp('2014-06-01 13:12:30')函数可以将日期时间格式转为int类型

INET_ATON 在插入数据的时候将IP地址转换成 int 类型
INET_NTOA() 在查询的时候将BIGINT类型转换成IP形式

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0 采集收起来源：选择合适的数据类型
2018-12-15
霜花似雪 00:44

SQL及索引优化
索引的维护及优化---删除不用索引
目前MySQL中还没有记录索引的使用情况,但是在PerconMySQL和MariaDB中可以通过INDEX_STATISTICS表来查看那些索引未使用,但在MySQL中目前只能通过慢查日志配合pt-index-usage工具来进行索引使用情况的分析。

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0 采集收起来源：索引维护的方法
2018-12-15
霜花似雪 05:43

索引的维护及优化---查找重复及冗余索引

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0 采集收起来源：索引优化SQL的方法
2018-12-15
霜花似雪 02:50

索引的维护及优化

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0 采集收起来源：索引优化SQL的方法
2018-12-15
霜花似雪 02:14

冗余索引

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0 采集收起来源：索引优化SQL的方法
2018-12-15
霜花似雪 00:32

索引的优点：
1、提高查询的效率：select
索引的缺点：
1、降低写入的效率：insert、update、delete

索引存在的目的是为了加快查询的效率，不过不是索引越多越好，建立索引要适当才好。
过多的索引会增加数据库判断使用什么索引来查询的开销，所以，有时候也会出现以去掉重复或者无效的索引为优化手段的优化方式。

错误索引的结果：
降低所有操作的效率。

错误索引列表：
1、重复索引
查询的时候，如果加载重复索引越多，速度越慢。错误示范：
create table user(
id int not null primary key,
username varchar(10) not null,
address varchar(50) not null,
unique(id)
) engine=innodb;

2、冗余索引
Innodb 中，每个索引都会自动添加上主键，所以索引不用添加主键。错误示范：
create table user(
id int not null primary key,
username varchar(10) not null,
address varchar(50) not null,
key(name, id)
) engine=innodb;

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0 采集收起来源：索引优化SQL的方法
2018-12-15
霜花似雪 03:06
如何判断一个表的离散度？
1. 查看表的数据结构信息 desc 表名；
2. 判断某一列的离散度：select count(distinct 字段名）from 表名；返回的结果值越大，说明离散度越大，建立联合索引时，应该放到前面；
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0 采集收起来源：如何选择合适的列建立索引
2018-12-15

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课程须知: 想要学好这门课程，你需要具备MySQL数据库的基本知识，如果具有相关的工作经验并且希望能提升工作技能的话，这门课程就再适合不过了。

老师告诉你能学到什么？: 1、了解数据库优化的各个方面的方法和技巧 2、如何对SQL语句和索引进行优化 3、如何对数据库结构及运行环境进行优化