面试:聊聊sql优化(1)

数据库优化方案:mysql

1.表的设计合理化(符合3NF)面试

2.添加适当索引(index)【四种:普通索引、主键索引、惟一索引、全文索引】sql

三、分表技术(水平分割、垂直分割)数据库

四、读写分离编程

五、存储过程【模块化编程】缓存

六、对mysql配置优化【配置最大并发数my.ini,调整缓存大小】服务器

七、mysql服务器硬件升级网络

八、定时的去清除不须要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)mysql优化

 

 

 

mysql优化我通常听从五个原则:架构

  1. 减小数据访问: 设置合理的字段类型,启用压缩,经过索引访问等减小磁盘IO
  2. 返回更少的数据: 只返回须要的字段和数据分页处理 减小磁盘io及网络io
  3. 减小交互次数: 批量DML操做,函数存储等减小数据链接次数
  4. 减小服务器CPU开销: 尽可能减小数据库排序操做,和全表查询 减小cpu 内存占用
  5. 利用更多资源: 使用表分区,能够增长并行操做,更大限度利用cpu资源

sql语句常见的优化好比

  1. sql优化第一最基本的为了最快的速度查询到数据,减小消耗,尽可能避免全表查询,首先考虑在where和order by字段上创建索引
  1. where子句条件 后不要使用!=和》《操做符,不然数据库会放弃索引使用全表查询
  1. 用like模糊查询时不建议在查询字段开头或首尾两端使用百分号,这也会致使字段放弃索引,全表查询,能够考虑百分号在查询字段后面或者使用全文索引
  1. 在sql中直接使用计算表达式和函数,也会致使索引失败,能够在等号右边计算
  1. 不要写select * from 须要什么字段返回什么字段减小消耗
  1. 在sql语句中嵌套SQL查询 ,不要使用iN 或者 not in 可使用 exists替代
  1. 对于复杂的查询,可使用中间临时表 暂存数据
  1. 查询数据量大的表 会形成查询缓慢。主要的缘由是扫描行数过多。这个时候能够经过程序,分段分页进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展现。
  • 要查询100000到100050的数据
    SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 100050
  1. 对数据量较大的表,使用分区分表存储
  1. 必定要按期维护数据表和优化索引,删除空余数据
  1. 尽可能使用数字型字段
    尽可能使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽可能不要设计为字符型,这会下降查询和链接的性能,并会增长存储开销。这是由于引擎在处理查询和链接时会 逐个比较字符串中每个字符,而对于数字型而言只须要比较一次就够了。

面试题

大家有没有作 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?

  1. 如何实现 MySQL 的读写分离?
    其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来讲,就搞一个主库,挂多个从库,而后咱们就单单只是写主库,而后主库会自动把数据给同步到从库上去。
  2. MySQL 主从复制原理的是啥? 主库将变动写入 binlog 日志,而后从库链接到主库以后,从库有一个 IO 线程,将主库的 binlog 日志拷贝到本身本地,写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog,而后执行 binlog 日志中的内容,也就是在本身本地再次执行一遍 SQL,这样就能够保证本身跟主库的数据是同样的。
相关文章
相关标签/搜索