一、为什么需要优化mysql数据库
二、优化的思路
三、具体优化
一、为什么需要优化mysql数据库
1、避免出现页面访问错误
- 由于数据库连接超时产生的5xx错误
- 由于慢查询造成页面无法加载
- 由于阻塞造成数据无法提交
2、增加数据库的稳定性
- 很多数据库问题是由于低效的查询引起的
二、优化的思路
1.在数据库优化上有两个主要方向：即安全与性能。
安全 ---> 数据安全性
性能 ---> 数据的高性能访问
2.数据库优化分为四个纬度：硬件，系统配置，数据库表结构，SQL及索引
硬件： CPU、内存、存储、网络设备等
系统配置： 服务器系统、数据库服务参数等
数据库表结构： 高可用、分库分表、读写分离、存储引擎、表设计等
Sql及索引： sql语句、索引使用等
三、具体优化
1.查询优化
常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。
1.1、慢查询日志
慢查询日志开启 ；
我们可以通过打开log文件查看得知哪些SQL执行效率低下 ，从日志中，可以发现查询时间超过5 秒的SQL，而小于5秒的没有出现在此日志中。
1.2、EXPLAIN
EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题，EXPLAIN显示了MySQL如何使用SQL执行计划，可以帮助开发人员写出更优化的查询语句。使用方法，在select语句前加上Explain就可以了：
EXPLAIN SELECT * FROM products
2.索引查询
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。对于少量的数据，没有合适的索引影响不是很大，但是，当随着数据量的增加，性能会急剧下降。索引的目的在于提高查询效率，
索引的类型：
1. 主键索引 PRIMARY KEY
2. 唯一索引 UNIQUE
3. 普通索引 INDEX
4. 组合索引 INDEX
3.数据库结构优化
3.1.表拆分
垂直拆分
垂直拆分按照字段进行拆分，其实就是把组成一行的多个列分开放到不同的表中，这些表具有不同的结构，拆分后的表具有更少的列。例如用户表中的一些字段可能经常访问，可以把这些字段放进一张表里。另外一些不经常使用的信息就可以放进另外一张表里。插入的时候使用事务，也可以保证两表的数据一致。
水平拆分
水平拆分按照行进行拆分，常见的就是分库分表。以用户表为例，可以取用户ID，然后对ID取10的余数，将用户均匀的分配进这 0-9这10个表中。查找的时候也按照这种规则，又快又方便。有些表业务关联比较强，那么可以使用按时间划分的。例如每天的数据量很大，需要每天新建一张表。这种业务类型就是需要高速插入，但是对于查询的效率不太关心。表越大，插入数据所需要索引维护的时间也就越长。
3.2.表分区
分区适用于例如日志记录，查询少。一般用于后台的数据报表分析。对于这些数据汇总需求，需要很多日志表去做数据聚合，我们能够容忍1s到2s的延迟，只要数
据准确能够满足需求就可以。
MySQL主要支持4种模式的分区：range分区、list预定义列表分区，hash 分区，key键值分区。
3.3.读写分离
大型网站会有大量的并发访问，如果还是传统的数据存储方案，只是靠一台服务器处理，如此多的数据库连接、读写操作，数据库必然会崩溃，数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们需要考虑如何降低单台服务器的使用压力，提升整个数据库服务的承载能力。我们发现一般情况对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，这样分析可以采用数据库集群的方案。其中一个是主库，负责写入数据，
我们称为写库；其它都是从库，负责读取数据，我们称为读库。这样可以缓解一台服务器的访问压力。MySql自带主从复制功能，我们可以使用主从复制的主库作为写库，从库和主库
进行数据同步，那么可以使用多个从库作为读库，已完成读写分离的效果。