数据库学习进阶一_数据库学习 csdn

一：问题的产生：

在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

原因分析

主要原因1:后台数据库中的数据过多,没做数据优化导致后台查询数据很慢

次要原因2:前端数据请求-解析-展示过程处理不当

次要原因3:网络问题所致

那么我们应该怎么做后台数据优化呢?

1、缓存，在持久层或持久层之上做缓存

使用ehcache缓存,这个一般用于持久层的缓存，提供持久层、业务层的快速缓存，hibenate默认使用的二级缓存就是ehcache;

2、数据库表的大字段剥离

假如一个表的字段数有100多个,学会拆分字段,保证单条记录的数据量很小;

3、恰当地使用索引

必要时建立多级索引,分析MySQL的执行计划，通过表数据统计等方式协助数据库走正确的查询方式，该走索引就走索引，该走全表扫描就走全表扫描;

4、表的拆分

表分区和拆分，无论是业务逻辑上的拆分（如一个月一张报表、分库）还是无业务含义的分区（如根据ID取模分区）;

5、字段冗余

减少跨库查询和大表连接操作;,数据通过单个或多个JOB生成出来，减少实时查询;

6、从磁盘上做文章

数据存放的在磁盘的内、外磁道上，数据获取的效率都是不一样的;

7、放弃关系数据库的某些特性

引入NoSQL数据库;

换种思路存放数据，例如搜索中的倒排表;

在上面谈到数据库查询速度优化方案我们讲到了,数据优化的几种方案。接下来,一起看如何实际到具体的操作上.也就是我们在写数据时我们应该注意些什么？

1、对查询进行优化,应尽可能避免全表扫描

首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

下面我们来以一个表中177条数据比较一下,全表扫描与建立索引之后性能的一个比较.

1.1 全表查询

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