历时七天，史上最强MySQL优化总结，从此优化So Easy( 二 ) _MySQL优化

b+ tree：由btree升级而来，数据和关键字存在一块空间，省去了由关键字到数据的映射找数据存放地的时间

文章插图

五、查询缓存1. 将select查询结果缓存起来，key为SQL语句,value为查询结果
如果SQL功能一样，但只是多个空格或略微改动都会导致key的不匹配
2. 客户端开启
query. cache. _type

0-不开启
1-开启，默认缓存每条select,针对某个sq不缓存: select sql-no-cache
2-开启，默认都不缓存,通过select sql-cache制定缓存哪-个条

3. 客户端设置缓存大小
query_ cache .size4. 重蛋缓存
reset query cache5. 缓存失效
日对数据表的改动会导致基于该数据表的所有缓存失效(表层面的管理)
六、分区1. 默认情况下一张表对应一组存储文件，但当数据量较大时(通常千万条级别)需要将数据分到多组存储文件，保证单个文件的处理效率
2. partition by分区函数(分区字段)(分区逻辑)

hash-分区字段为整型
key-分区字段为字符串
range-基于比较，只支持less than
list-基于状态值

3. 分区管理

创建时分区：create table article0 partition by key(title) partitions 10
修改表结构：alter table article add partition(分区逻辑)

4. 分区字段应选择常用的检素字段，否则分区意义不大
七、水平分割和垂直分割1. 水平
多张结构相同的表存储同一类型数据
单独一张表保证id唯一性
2. 垂直
分割字段到多张表，这些表记录是一对应关系
八、集群1. 主从复制
①. 首先手动将slave和master同步一下

stop slave
master导出数据到slave执行一遍
show master status with read lock记录File和Position
到slave.上change master to

②. start slave查看Slave_ IO_ Running和Slave_ SQL_ _Running,必须都为YES
③. master可读可写，但slave只能读，否则主从复制会失效需要重新手动同步
④. MySQLreplicate快速配置主从复制
2. 读写分离(基于主从复制)
①. 使用原stcConecton
WriteDatabase提供写连接
ReadDatabase提供读连接
②. 借助Sping AOP和Aspec实现数据源动态切换

RoutingDataSourcelmpl extends AbstractRoutingDataSource,重写determineDatasource,注入到SqISessionFactory, 配置defaultTargetDatasource和targetDatasource (根据determineDatasource的返回值选择具体数据源value-ref)
DatasourceAspect切面组件，配置切入点@Pointcut aspect0 (所有DAO类的所有方法)，配置前置增强@Before(" aspect0") before(Joinpoint point)，通过point.getSignature.getName获取方法名，与METHOD TYPE MAP的前缀集合比对，将write/read设置到当前线程上(也是接下来要执行DAO方法的线程，前置增强将其拦截下来了)
DatasourceHandler,使用ThreadLocal在前置通知中将方法要使用的数据源绑定到执行该方法的线程上，执行方法要获取数据源时再根据当前线程获取

3. 负载均衡
算法

轮询
加权轮询
依据负载情况

4. 高可用
为单机服务提供一个冗余机

心跳检测
虚IP
主从复制

九、典型SQL1. 线上DDL
为了避免长时间表级锁定

copy策略,逐行复制，记录复制期间旧表SQL日志重新执行
mysq|5.6 online ddl,大大缩短锁定时间

2. 批量导入
①. 先禁用索引和约束,导入之后统一建立
②. 避免逐条事务
innodb为了保证一致性，默认为每条SQL加事务(也是要耗费时间的)，批量导入前应手动建立事务，导入完毕后手动提交事务。
3. limit offset,rows
避兔较大的offset (较大页码数)
offset用来跳过数据，完全可以用过滤筛选数据，而不是查出来之后再通过offset跳过
4. select *
尽量查询所需字段,减少网络传输延时(影响不大)
5. order by rand（）
会为每条数据生成一个随机数最后根据随机数排序，可以使用应用程序生成随机主键代替
6. limit 1
如果确定了仅仅检索一条数据，建议都加上limit 1
十、慢查询日志1. 定位查询效率较低的SQL,针对性地做优化
2. 配置项