原创 你所了解的数据库优化都有哪些?

发布时间:2019-06-27 17:35:52 浏览 7947 来源:博学谷资讯 作者:枫调

      数据库其实就是电子化的文件柜,用于储存数据,同时用户可以对数据进行增删改查等操作。在企业应用中,数据库非常重要,所以程序员在面试的时候,经常被提问关于数据库的问题。那当面试官问到你所了解的数据库优化都有哪些,你应该如何回答呢?

     

    你所了解的数据库优化都有哪些?

     

     

      一、问题分析

      

      考官主要是对数据库优化方面的考核,一般数据库优化分为性能和应用方面的,如你了解 sql 优化吗;百万数据怎么优化等

      

      二、 核心答案讲解

      

      1、根据服务层面 、配置 mysql 性能优化参数;

      2、从系统层面增强 mysql 的性能 、优化数据表结构、字段类型、字段索引、分表,分库、读写分离等等。

      3、从数据库层面增强性能 、优化 SQL 语句,合理使用字段索引。

      4、从代码层面增强性能 、使用缓存和 NoSQL 数据库方式存储,如 MongoDB/Memcached/Redis 来缓解高并发下数据库查询的压力。

      5、减少数据库操作次数,尽量使用数据库访问驱动的批处理方法。

      6、不常使用的数据迁移备份,避免每次都在海量数据中去检索。

      7、提升数据库服务器硬件配置,或者搭建数据库集群。

      8、编程手段防止 SQL 注入 、使用 JDBC PreparedStatement按位插入或查询;正则表达式过滤(非法字符串过滤);

      

      三、问题扩展

     

      1Sql 优化

      1)应尽量避免在 where 子句中使用!=<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描;

      2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如 select id from t where num is null可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null值,然后这样查询

      select id from t where num=0

      3)很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择;

      4)用 Where 子句替换 HAVING 子句 因为 HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤;

      5select count(*) from table;这样不带任何条件的count 会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的;

      

      2、索引

      1)索引概念 、对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果我们把一个表的内容认为是一本字典,那索引就相当于字典的目录

      

      2)索引类型

      Oracle:

      逻辑上 Single column 单行索引

      Concatenated 多行索引

      Unique 唯一索引

      NonUnique 非唯一索引

      Function-based 函数索引

      Domain 域索引

      物理上:

      Partitioned 分区索引

      NonPartitioned 非分区索引

      B-tree

      Normal 正常型 B

      Rever Key 反转型 B

      Bitmap 位图索引

      MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引

      

      3)何时使用索引

      ①主键,unique 字段;

      ②和其他表做连接的字段需要加索引;

      ③在 where 里使用>,≥,=,<,≤,is null between

      等字段;

      ④使用不以通配符开始的 likewhere A like 'China%'

      ⑤聚集函数 MIN()MAX()中的字段;

      ⑥order by group by 字段;

     

      4)索引何时失效

      ①组合索引未使用最左前缀,例如组合索引(AB),where B=b 不会使用索引;

      ②like 未使用最左前缀,where A like '%China'

      ③搜索一个索引而在另一个索引上做 order bywhereA=a order by B,只使用 A 上的索引,因为查询只使用一个索引

      ④or 会使索引失效。如果查询字段相同,也可以使用索引。例如 where A=a1 or A=a2(生效),where A=a orB=b(失效)

      ⑤如果列类型是字符串,要使用引号。例如 whereA='China',否则索引失效(会进行类型转换);

      ⑥在索引列上的操作,函数(upper()等)、or、!=(<>)not in 等;

      

      四、结合项目中使用

      

      1.常用但不经常修改的字段建索引(譬如商品表的商品名称等字段),达到检索速度增快,用户体验度增高的目的

      2. mycat 进行分库分表

      垂直拆分是基于数据库中的""进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。例如用户表,在字段很多的情况下(例如一个大表有 100 多个字段),通过"大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题

      水平分表

      水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果(如订单表)

      

      

      当你看到这篇文章,未来再遇到面试官提问“你所了解的数据库优化都有哪些?”问题的时候,就再也不用担心了。面试不仅仅是进入企业的敲门砖,同时也是检验自己技术知识掌握的熟练程度。对于某个掌握不熟练的知识点,一定要经常的温习,或者找相关的实战项目联系。对于这篇文章,建议大家收藏。

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