MySQL 数据库的性能优化方法有哪些？
MySQL 数据库的性能优化方法有哪些？
回答重点
对开发而言，一般可以从 SQL 和库表设计两部分优化 MySQL 性能问题。
SQL 优化
根据慢 SQL 日志，找出需要优化的一些语句。
常见优化方向：
1）避免 SELECT *，只查询必要的字段
2）避免在 SQL 中进行函数计算等操作，使得无法命中索引
3）避免使用 %LIKE，导致全表扫描
4）注意联合索引需满足最左匹配原则
5）不要对无索引字段进行排序操作
6）连表查询需要注意不同字段的字符集是否一致，否则也会导致全表扫描
库表设计优化
1）合理的表结构：比如选择合适的数据类型，例如能用 int 的不要用 bigint，还有 varchar 和 char 的选择等等。
2）合理冗余字段：在适当的情况下进行反规范化设计，冗余部分数据，减少关联查询。
3）索引优化：根据查询频率和条件，创建合适的索引，删除不必要的索引，因为索引的维护也是需要成本的。建议使用 EXPLAIN 分析查询执行计划，确认是否用上索引，是否用对索引。
4）分库分表：对于超大规模的数据库系统，可以采用分库分表策略，将数据拆分到多个数据库或表中，提高读写性能和扩展性。
扩展：如何使用 MySQL 的 EXPLAIN 语句进行查询分析？
扩展：MySQL 中 varchar 和 char 有什么区别？
扩展知识
MySQL 相关配置优化
可以根据具体的使用场景调整以下参数：
- innodb_buffer_pool_size：增大 InnoDB 的缓冲池大小，一般设置为物理内存的 70-80%。
- query_cache_size：适当调整查询缓存大小。
- max_connections：增加最大连接数。
- table_open_cache：增加打开表的缓存大小。
- thread_cache_size：调整线程缓存大小以减少线程创建的开销。
硬件层面的优化
1）升级硬件：增加服务器的内存、CPU 和存储速度。（现在云厂商都支持不停服直接升级）
2）使用 SSD：相比传统的 HDD，SSD 读取和写入速度更快。
数据库维护
1）定期备份：保证数据安全，防止数据丢失。
2）定期清理：删除不必要的数据和日志，释放存储空间（例如历年的数据可以剥离存档，释放当前表的大小）。
3）重建索引：定期重建索引，保持索引的高效性。
4）分析表和优化表：定期运行 ANALYZE TABLE 和 OPTIMIZE TABLE，保持表的统计信息更新和碎片整理，使得优化器更加准确。
缓存
数据库始终是有瓶颈的，如果不论怎么优化性能上不去，此时可以考虑用缓存。在部分场景可以使用本地缓存和 Redis 分布式缓存减轻 MySQL 查询压力。
但是要关注缓存和数据库一致性问题。