一种深入解决MySQL数据库优化方案的体系设计
1 MySQL选择意义
众所周知，MySQL拥有独特的存储引擎架构，其系统核心提供的多线程机制提供完全的多线程运行模式，同时轻巧快速，系统资源消耗小，支持高并发连接，提供了面向C、C++、JAVA、PHP、以及Python等多种编程语言的编程接口，很强的平台的灵活性，完美支持现有的所有平台，作为一个开源的数据库，它毋庸置疑是开源数据库中的佼佼者，现已国内很多大中小企业所用，但是万物皆有瓶颈，MySQL也不例外。针对我们所用的数据库出现了瓶颈，那我们该采取什么措施，这些在各大使用MySQL的企业显得异常重要了。
2 数据库设计规范
2.1 数据库设计范式
为了规范数据库的设计，在数据库理论发展的过程中，逐渐形成了数据库范式的理论。到目前为止，一般认为数据库设计中有五大范式，这五大范式又是层次递进的。
第一范式：对于表中的每一行，必须且仅仅有唯一的行值。在一行中的每一列仅有唯一的值并且具有原子性。第二范式：要求非主键列是主键的子集，非主键列活动必须完全依赖整个主键。主键必须有唯一性的元素，一个主键可以由一个或更多的组成唯一值的列组成。一旦创建，主键无法改变，外键关联一个表的主键。主外键关联意味着一对多的关系。第三范式：要求非主键列互不依赖。第四范式：禁止主键列和非主键列一对多关系不受约束。第五范式：将表分割成尽可能小的块，为了排除在表中所有的冗余。
但是现在反范式的一些理论也越来越流行，为什么又要反范式呢。甚至第三范式都要反？数据库范式理论在20世纪70年代提出的，在20世纪80年代基本定型，那个时候的系统存在如下特征：可用的存储器资源极其有限，几百兆字节大小的磁盘就算很大的了，而现在的硬盘动辄几百GB甚至上TB；同时，那个时候的网络还不成熟，能使用网络的人很少，通常只是涉及单机的计算性能。因此，数据库范式理论强调减少依赖、降低冗余是有其历史背景的。而现在，硬盘容量比当时大了几万倍，硬盘廉价，数据存储不再是问题；同时，面临高并发，业务逻辑极度复杂，低延迟要求的情况，此时，还一味的遵循范式设计理论是不当的。适当地降低范式，增加冗余，用空间来换时间是值得的，最低可以把范式降低到第一范式。
2.2 设计数据库的原则
1）核心业务使用范式。在类似交易有关的这种敏感和核心业务中，强调数据安全和一致性，需要遵循范式保证机密数据不被破坏，核心业务不出现不一致的情况。
2）弱一致性需求--反ACID。在一些对数据一致性要求不高的场合，不必完全遵循ACID，出现适当的数据不一致是可以容忍的，如在线人数统计，静态页等。最近几年流行的Nosql技术，就是基于弱一致性，降低数据完整性和一致性换取效率。
3）空间换时间，冗余换效率。由于一条可见记录被拆分到多个表进行记录，当数据量比较大的时候，联表查询就变得比较费时，SQL语句也变得复杂，难于优化，此时就需要适当的冗余了，在统计报表，视图中就是对这已规则的具体体现。统计表通常会有很多列，有的甚至多到上百列，需要关联几个甚至几十个表进行查询。如果每次查看统计信息都进行关联查询，速度缓慢不说，更严重的情况是使用的人一多，就可能导致数据库服务器宕机。这种情况就需要冗余表了，冗余表一般符合第一或者第二范式。那冗余表怎么处理，一般是定期转储，很少有人回去实时查询3年前某个月的销售数据明细表。
4）避免不必要的冗余。范式理论是不是想反就能反的，反范式理论不是说不要范式，而是必要的时候创建冗余表或者总结表、不必要的冗余表仍然是要避免的。
3 MySQL优化措施
数据库的优化主要包括两个方面：SQL程序语句的优化和数据库服务器和配置的优化。
3.1 数据库优化基本遵循的原则
1）使用join时，应该用小的结果集驱动大结果集。复杂的情况下，应把join查询拆分多个query。因为join多个表是，可能导致更多的锁定和堵塞。
6）limit的基数比较大时使用 between。between限定比limit快
7）不要使用rand（）函数获取多条随机记录。
8）不要使用 COUNT（id） ，应该是 COUNT（*）
3.2 关于索引基本遵循的原则
1）关于索引，并不是越多越好，因为维护索引需要成本，有时索引大小已经大于数据量大小，那这时你就应该坚持数据库架构是否合理了。
2）差的索引和没有索引效果一样。
3）每个表的索引应在5个以下，应合理利用部分索引和联合索引。
4）不要在结果集中的结果单一的列上建索引。比如字段只有0和1两个结果集，在这上面建索引并没有多大的作用。
5）建索引的字段结果集最好分布均匀，或者符合正态分布。
3.3 关于MySQL存储引擎的选择
MySQL中有多种存储引擎，每种存储引擎都有自己的特色，想要好的性能， 第一步就是选择合适的数据库引擎。My SQL中常见的三种引擎特点如表1。
通常我们认为MyISAM 注重性能，InnoDB注重事务，故一般使用MyISAM类的表做非事务型的业务。这种观点产生于早期InnoDB引擎还不成熟的时候，而现在并不是这样。MySQL在高并发下的性能瓶颈是很明显的，主要原因是锁定机制导致的堵塞。而InnoDB在锁定机制上采用的行级锁，不同于MyISAM的表级锁，行级锁在锁定上带来的消耗大于表级锁，但是在系统并发访问量不就高的时候，InnoDB整体性能远高于MyISAM。同时，InnoDB的索引不仅缓存索引本身，也缓存数据，所以InnoDB则需要更大的内存，不过现在，内存是很廉价的了。选择最合适的存储引擎是优化的第一步。
3.3.1 存储引擎的选择
选择存储引擎，首先我们得了解读写比（R/W） 的概念，通过 在数据库中执行 show global status 得到系统当前状态。这些变量中，形容COM_XXX的语句表示XXX语句执行的次数，如 COM_select 表示select语句的执行次数，以此类推。通过计算读类型和写类型语句的比例。即可确定一个粗糙的读写比例。理想的读写比为100：1， 当读写比达到10：1的时候，就认为是已写为主的数据库了，一般这个值30：1左右。
3.3.2存储引擎的选择遵循基本原则
1）采用MyISAM引擎：R/W > 100：1且update相对较少；并发不高，不需要事务；表数据量小；硬件资源有限。
2）采用InnoDB引擎： R/W 比
较小，频繁更新大字段； 表数据超过100万，并发高； 安全性和可用性要求高。
3）采用Memory引擎：有足够的内存；对数据一致性要求不高，如在线人数和session等应用； 需要定期归档的数据。
3.4 MySQL服务器调整优化措施
1）关闭不必要的二进制和慢查询日志，仅在内存足够或者开发调试时打开他们，还可以使用下面语句查询是否打开：show variables like ‘%slow%’；还可以使用下面的语句查看慢查询的条数，定期打开方便优化show global status like ‘%slow%’；但是慢查询也会带来一些cpu的损耗，建议间断性打开满日志来定位性能瓶颈。
2）适度使用Query Cache。
3）增加Mysql允许的最大连接数。可用下面的语句查看Mysql循序的最大连接数。show variables like 'max_connections'；
4）对于MyISAM 表适当的增加key_buffer_size。当然这需要根据Key_cache 的命中率进行计算，当key_buffer_size值大于1%时就需要适当增加key_buffer_size了。
对于MyISAM，还需要注意table_cache的设置，当table_cache 不够用的时候，mysql会采用LRU算法踢掉最长时间没有使用的表；如果table_cache设置过小，mysql会反复打开。关闭FRM文件，早晨一定的性能损失；如果 table_cache设置过大，mysql将会消耗很多cpu资源去处理table_cache的算法。因此table_cache值一定要设置合理，可以参考opened_tables参数的值，如果这个值一直增加，就需要适当增加table_cache的值。对于InnoDB，需要重点注意innodb_buffer_pool_size参数。
5）从表中删除大量行后，可允许OPTMIZE TABLE TableName 进行碎片整理。
4 结束语
MySQL数据库的优化工作是一个长期的、复杂的、循环往复的过程。MySQL数据库优化有时在访问量大的情况下下仅仅只通过服务器参数调整，SQL语句优化也都不一定能解决实际的高并发的的需要的，还需要做数据库的分区、分表，更甚者需要做数据库的分布式架构，做数据库集群，需要做数据库读写分离，异步信息队列来避免高并发情况下所造成数据库击穿等现象，所以我们做优化的时候还需要根据实际的应用做相应的策略。
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