MySQL实战——执行优化、运维优化、架构优化（终章）

小鱼儿 2022-09-03 04:26 6阅读 0赞

### 目录 ###

*  前言
 *  执行优化
 *   *  为什么使用数据索引能提高效率
     *  认识影响结果集
     *  理解执行状态
     *  数据库异常分析流程
     *  执行优化总结
 *  MySQL 运维优化
 *   *  存储引擎类型
     *  内存使用考量
     *  性能与安全性考量
     *  存储/写入压力优化
     *  运维监控体系
     *  运维优化总结：
 *  MySQL架构优化
 *   *  分库&拆表方案
     *  反范式设计（冗余结构设计）
     *  主从架构
     *  缓存方案
 *  总结

# 前言 #

*  本篇文章针对用户群为已经使用过 mysql 环境，并有一定开发经验的工程师。
 *  针对高并发，海量数据的互联网环境。
 *  本文语言为口语，非学术标准用语。
 *  以实战和解决具体问题为主要目标，非应试，非常规教育。
 *  非技术挑战，非高端架构师培训，请高手自动忽略。
 *  友情提醒，在校生学习本教程可能对成绩提高有害无益。

# 执行优化 #

## 为什么使用数据索引能提高效率 ##

*  MySQL的数据索引（**B+Tree**）的存储是 **有序的** 、且能有效的 **降低磁盘I/O次数** 。
 *  Hash索引的查询效率是寻址操作，在不考虑 **哈希冲突** 的情况下， 1 次查询即可获得数据所存储在磁盘上的地址。

> 但是Hash不支持 **区间查询** 、**排序** 、 **覆盖索引** 、 **最左匹配原则** 、 **向右模糊查询** 等操作，仅支持 key-value 类型查询。不是本文重点。

*  在进行索引分析和 SQL 优化时，可以将数据索引字段想象为 **单一有序序列** ，并以此作为分析的基础。涉及到复合索引情况，复合索引按照索引顺序拼凑成一个字段，想象为单一有序序列，并以此作为分析的基础。
 *  一条数据查询只能使用一个索引，索引可以是多个字段合并的复合索引。但是一条数据查询不能使用多个索引。虽然MySQL 5.1 之后在你的查询使用到多列的多个索引情况下会帮你自动进行 **索引合并**（index merge） ，听起来好像是很好的功能，但是如果出现了 index intersect merge，那么一般同时也意味着我们的索引建立得不太合理，因为 index intersect merge 是可以通过建立 **复合索引** 进行更一步优化的。

## 认识影响结果集 ##

*  通过 Explain 分析 SQL，查看 rows 列内容。
 *  影响结果集数字是查询优化的重要中间数字，工程师在开发和调试过程中，应随时关注这一数字。
 *  慢SQL优化不光是要优化那些执行时间太长的SQL，往往那些高频执行的从较大的 **影响结果集** 中获得极少的 \*\*返回数据行数（ReturnMaxRowCount）\*\*这些SQL，更应该被优化。

## 理解执行状态 ##

**慢查询日志，关注重点如下：**

*  是否锁定，及锁定时间
    
     *  如存在锁定，则该慢查询通常是因锁定因素导致，本身无需优化，需解决锁定问题。
 *  影响结果集
    
     *  如影响结果集较大，显然是索引项命中存在问题，需要认真对待。
     *  这里显示的数字不一定准确，如果没有索引则是MySQL去读几个Page页然后计算平均每个Page页的数据行数去预算的。(PS:所以当表足够大的情况下扫全表 Explain 计算影响行数比 Count(\*) 要快的多)。
 *  索引项使用
    
     *  不建议用 using index 做强制索引，如未如预期使用索引，建议重新斟酌表结构和索引设置。
 *  Show processlist 执行状态监控（这是在数据库负载波动时经常进行的一项操作）
    
     *  Sleep 状态
        
         *  通常代表资源未释放，如果是通过连接池，sleep 状态应该恒定在一定数量范围内。
         *  实战范例： 因数据写入/输出时（特别是输出到用户终端）未及时关闭数据库连接，导致因网络连接速度产生大量 sleep 连接，在网速出现异常时，数据库 too many connections 挂死。
     *  Waiting for net, reading from net, writing to net
        
         *  偶尔出现无妨。
         *  如大量出现，迅速检查数据库到前端的网络连接状态和流量。
         *  案例: 因外挂程序，内网数据库大量读取，内网使用的百兆交换迅速爆满，导致大量连接阻塞在 waiting for net，数据库连接过多崩溃。
     *  Locked 状态
        
         *  有更新操作锁定。
         *  通常使用 innodb ( **行锁** )可以很好的减少 locked 状态的产生，但是切记，更新操作要  
            正确使用索引，即便是低频次更新操作也不能疏忽。如上影响结果集范例所示。
     *  Copy to tmp table
        
         *  索引及现有结构无法涵盖查询条件，才会建立一个临时表来满足查询要求，产生巨大的恐怖的 i/o 压力。
         *  很可怕的搜索语句会导致这样的情况，如果是数据分析，或者半夜的周期数据清理任务，偶尔出现，可以允许。频繁出现务必优化之。
         *  Copy to tmp table 通常与连表查询有关，建议逐渐习惯不使用连表查询。
     *  Sending data
        
         *  并不是发送数据，别被这个名字所欺骗，这是从物理磁盘获取数据的进程，如果你的影响结果集较多，那么就需要从不同的磁盘碎片去抽取数据。
         *  偶尔出现该状态连接无碍。
         *  回到上面影响结果集的问题，一般而言，如果 sending data 连接过多，通常是某查询的影响结果集过大，也就是查询的索引项不够优化。
         *  前文提到影响结果集对 SQL 查询效率线性相关，主要就是针对这个状态的系统开销。
     *  Storing result to query cache
        
         *  出现这种状态，如果频繁出现，使用 set profiling 分析，如果存在资源开销在SQL 整体开销的比例过大（即便是非常小的开销，看比例），则说明 query cache碎片较多。
         *  使用 flush query cache 可即时清理，也可以做成定时任务。
         *  Query cache 参数可适当酌情设置。
     *  Freeing items
        
         *  理论上这玩意不会出现很多。偶尔出现无碍。
         *  如果大量出现，内存，硬盘可能已经出现问题。比如硬盘满或损坏。
         *  i/o 压力过大时，也可能出现 Free items 执行时间较长的情况。
     *  Sorting for …
        
         *  和 Sending data 类似，结果集过大，排序条件没有索引化，需要在内存里排序，甚至需要创建临时结构排序。
     *  还有很多状态，遇到了，去查查资料。基本上我们遇到其他状态的阻塞较少，所以不关心。

## 数据库异常分析流程 ##

*  了解基本负载状况和运营状况
    
     *  基本运营状况
        
         *  当前每秒读请求。
         *  当前每秒写请求。
         *  当前在线用户。
         *  当前数据容量。
     *  基本负载情况
        
         *  学会使用这些指令(Top、Vmstat、uptime、iostat、df)。
         *  Cpu 负载
            
             *  特别关注 i/o 压力( wa%)。
             *  多核负载分配。
         *  内存占用
            
             *  Swap 分区是否被侵占。
             *  如 Swap 分区被侵占，物理内存是否较多空闲。
         *  磁盘状态
            
             *  硬盘满和 inode 节点满的情况要迅速定位和迅速处理。
     *  了解具体连接状况
        
         *  当前连接数。
         *  当前连接分布 show processlist。
            
             *  状态分布。
             *  雷同SQL分布。
         *  当前是否有较多慢查询日志。
     *  频繁度分析
        
         *  写频繁度
            
             *  如果 i/o 压力高，优先分析写入频繁度。
             *  Mysqlbinlog 输出最新 binlog 文件，编写脚本拆分。
             *  最多写入的数据表是哪个。
             *  最多写入的数据 SQL 是什么。
             *  是否存在基于同一主键的数据内容高频重复写入。
         *  读取频繁度
            
             *  如果 cpu 资源较高，而 i/o 压力不高，优先分析读取频繁度。
             *  程序中在封装的 db 类增加抽样日志即可，抽样比例酌情考虑，以不显著影响系统负载压力为底线。
             *  最多读取的数据表是哪个。
             *  最多读取的数据 SQL 是什么。
                
                 *  该 SQL 进行 explain 和 set profiling 判定，注意判定时需要避免 query cache 影响。
             *  是否存在同一个查询短期内频繁出现的情况 。
     *  抓大放小，解决显著问题
        
         *  不苛求解决所有优化问题，但是应以保证线上服务稳定可靠为目标。
         *  解决与评估要同时进行，新的策略或解决方案务必经过评估后上线。

> 实战案例：许多类似短信发送的业务，都需要在调用第三方接口前先在数据库写入一条数据，此时如 写入数据的事务没有提交然后就开始调用第三方的HTTP接口，等返回发送结果后再修改数据库状态，然后提交事务。这个流程正常业务下是没什么问题的，但是当高并发、第三方接口响应缓慢等异常情况，由于事务占用时间长，连接被占满，程序很快就会凉凉。

## 执行优化总结 ##

*  要学会怎样分析问题，而不是单纯拍脑袋优化。
 *  慢查询只是最基础的东西，要学会优化 0.01 秒的查询请求。
 *  当发生连接阻塞时，不同状态的阻塞有不同的原因，要找到原因，如果不对症下药，就会南辕北辙
    
     *  范例：如果本身系统内存已经超载，已经使用到了 swap，而还在考虑加大缓存来优化查询，那就是自寻死路了。
 *  影响结果集是非常重要的中间数据和优化指标，学会理解这一概念，理论上影响结果集与查询效率呈现非常紧密的线性相关。
 *  监测与跟踪要经常做，而不是出问题才做
    
     *  读取频繁度抽样监测
        
         *  全监测不要搞，i/o 吓死人。
         *  按照一个抽样比例抽样即可。
         *  针对抽样中发现的问题，可以按照特定 SQL 在特定时间内监测一段全查询记录，但仍要考虑 i/o 影响。
     *  写入频繁度监测
        
         *  基于 binlog 解开即可，可定时或不定时分析。
     *  微慢查询抽样监测
        
         *  高并发情况下，查询请求时间超过 0.01 秒甚至 0.005 秒的，建议酌情抽样记录。
     *  连接数预警监测
        
         *  连接数超过特定阈值的情况下，虽然数据库没有崩溃，建议记录相关连接状态。
 *  学会通过数据和监控发现问题，分析问题，而后解决问题顺理成章。特别是要学会  
    在日常监控中发现隐患，而不是问题爆发了才去处理和解决。

# MySQL 运维优化 #

## 存储引擎类型 ##

*  **Myisam** 速度快，响应快。表级锁是致命问题。
 *  **Innodb** 目前主流存储引擎
    
     *  行级锁
        
         *  务必注意影响结果集的定义是什么。
         *  行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的。
     *  事务
        
         *  对 i/o 效率提升的考虑。
         *  对安全性的考虑。
 *  **HEAP** 内存引擎
    
     *  频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况。

## 内存使用考量 ##

*  理论上，内存越大，越多数据读取发生在内存，效率越高。
 *  **Query cache** 的使用
    
     *  如果前端请求重复度不高，或者应用层已经充分缓存重复请求，query cache不必设置很大。
     *  如果前端请求重复度较高，无应用层缓存，query cache 是一个很好的偷懒选择。
        
         *  对于中等以下规模数据库应用，偷懒不是一个坏选择。
         *  如果确认使用 query cache，记得定时清理碎片，flush query cache。
 *  要考虑到现实的硬件资源和瓶颈分布
 *  学会理解热点数据，并将热点数据尽可能内存化
    
     *  所谓热点数据，就是最多被访问的数据。
     *  通常数据库访问是不平均的，少数数据被频繁读写，而更多数据鲜有读写。
     *  学会制定不同的热点数据规则，并测算指标。
        
         *  热点数据规模，理论上，热点数据越少越好，这样可以更好的满足业务的增长趋势。
         *  响应满足度，对响应的满足率越高越好。
         *  比如依据最后更新时间，总访问量，回访次数等指标定义热点数据，并测算不同定义模式下的热点数据规模。

## 性能与安全性考量 ##

*  **数据提交方式**
    
     *  innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit = 0 每秒触发一次缓存日志回写磁盘操作，并调用操作系统fsync刷新IO缓存。安全性有影响，i/o 承载强。
     *  innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit = 1 每次自动提交，安全性高，i/o 压力大。
     *  innodb\_flush\_log\_at\_trx\_commit = 2 实时触发一次缓存日志回写磁盘操作，每秒只做一次磁盘IO缓存刷新操作，安全性略有影响，i/o 承载强。
 *  **日志同步**
    
     *  Sync-binlog = 1 每条自动更新，安全性高，i/o 压力大。
     *  Sync-binlog = 0 根据缓存设置情况自动更新，存在丢失数据和同步延迟风险，i/o 承载力强。
 *  性能与安全本身存在相悖的情况，需要在业务诉求层面决定取舍
    
     *  学会区分什么场合侧重性能，什么场合侧重安全。
     *  学会将不同安全等级的数据库用不同策略管理。

## 存储/写入压力优化 ##

*  顺序读写性能远高于随机读写。
 *  将顺序写数据和随机读写数据分成不同的物理磁盘进行，有助于 i/o 压力的疏解。
    
     *  数据库文件涉及索引等内容，写入是随即写。
     *  binlog 文件是顺序写。
 *  部分安全要求不高的写入操作可以用 /dev/shm 分区存储，简单变成内存写。
 *  多块物理硬盘做 raid10，可以提升写入能力。
 *  关键存储设备优化，善于比对不同存储介质的压力测试数据。
    
     *  例如 fusion-io 在新浪和淘宝都有较多使用。
 *  涉及必须存储较为庞大的数据量时
    
     *  压缩存储，可以通过增加 cpu 开销（压缩算法）减少 i/o 压力。前提是你确认cpu 相对空闲而 i/o 压力很大。 新浪微博就是压缩存储的典范。
     *  通过 md5 去重存储，缺点是，删除文件需要甄别该 md5 是否有其他人使用。 去重存储，用户量越多，上传文件越多，效率越高！
     *  文件尽量不要存储到数据库内。尽量使用独立的文件系统存储，该话题不展开。

## 运维监控体系 ##

*  系统监控
    
     *  服务器资源监控
        
         *  Cpu, 内存，硬盘空间，i/o 压力。
         *  设置阈值报警。
     *  服务器流量监控
        
         *  外网流量，内网流量。
         *  设置阈值报警。
     *  连接状态监控
        
         *  Show processlist 设置阈值，每分钟监测，超过阈值记录。  
            \-应用监控
     *  慢查询监控
        
         *  慢查询日志。
         *  如果存在多台数据库服务器，应有汇总查阅机制。
     *  请求错误监控
        
         *  高频繁应用中，会出现偶发性数据库连接错误或执行错误，将错误信息记录到日志，查看每日的比例变化。
         *  偶发性错误，如果数量极少，可以不用处理，但是需时常监控其趋势。
         *  会存在恶意输入内容，输入边界限定缺乏导致执行出错，需基于此防止恶意入侵探测行为。
     *  微慢查询监控
        
         *  高并发环境里，超过 0.01 秒的查询请求都应该关注一下。
     *  频繁度监控
        
         *  写操作，基于 binlog，定期分析。
         *  读操作，在前端 db 封装代码中增加抽样日志，并输出执行时间。
         *  分析请求频繁度是开发架构 进一步优化的基础。
         *  最好的优化就是减少请求次数！

## 运维优化总结： ##

*  监控与数据分析是一切优化的基础。
 *  没有运营数据监测就不要妄谈优化！
 *  监控要注意不要产生太多额外的负载，不要因监控带来太多额外系统开销。

# MySQL架构优化 #

## 分库&拆表方案 ##

*  **基本认识**
    
     *  用分库&拆表是解决数据库容量问题的唯一途径。
     *  分库&拆表也是解决性能压力的最优选择。
     *  **分库** ： 不同的数据表放到不同的数据库服务器中（也可能是虚拟服务器）。
     *  **拆表** ： 一张数据表拆成多张数据表，可能位于同一台服务器，也可能位于多台服  
        务器（含虚拟服务器）。  
          
        
 *  **去关联化原则**
    
     *  摘除数据表之间的关联，是分库的基础工作。
     *  摘除关联的目的是，当数据表分布到不同服务器时，查询请求容易分发和处理。
     *  学会理解反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许 Join操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求。第二要点是适度冗余减少查询请求，比如说，信息表，fromuid, touid, message 字段外，还需要一个 fromuname 字段记录用户名，这样查询者通过 touid 查询后，能够立即得到发信人的用户名，而无需进行另一个数据表的查询。
     *  去关联化处理会带来额外的考虑，比如说，某一个数据表内容的修改，对另一个数据表的影响。这一点需要在程序或其他途径去考虑。  
          
        
 *  **分库方案**
    
     *  安全性拆分
        
         *  将高安全性数据与低安全性数据分库，这样的好处第一是便于维护，第二是高安全性数据的数据库参数配置可以以安全优先，而低安全性数据的参数配置以性能优先。参见运维优化相关部分。
     *  基于业务逻辑拆分
        
         *  根据数据表的内容构成，业务逻辑拆分，便于日常维护和前端调用。
         *  基于业务逻辑拆分，可以减少前端应用请求发送到不同数据库服务器的频次，从而减少链接开销。
         *  基于业务逻辑拆分，可保留部分数据关联，前端 web 工程师可在限度范围内执行关联查询。
     *  基于负载压力拆分
        
         *  基于负载压力对数据结构拆分，便于直接将负载分担给不同的服务器。
         *  基于负载压力拆分，可能拆分后的数据库包含不同业务类型的数据表，日常维护会有一定的烦恼。
     *  混合拆分组合
        
         *  基于安全与业务拆分为数据库实例，但是可以使用不同端口放在同一个服务器上。
         *  基于负载可以拆分为更多数据库实例分布在不同数据库上。
         *  例如：
            
             *  基于安全拆分出 A 数据库实例。
             *  基于业务拆分出 B,C 数据库实例。
             *  C 数据库存在较高负载，基于负载拆分为 C1,C2,C3,C4 等 实例。
             *  数据库服务器完全可以做到 A+B+C1 为一台，C2,C3,C4 各单独一台。  
                  
                
 *  **分表方案**
    
     *  数据量过大或者访问压力过大的数据表需要切分
     *  **纵向分表**（常见为忙闲分表）
        
         *  单数据表字段过多，可将频繁更新的整数数据与非频繁更新的字符串数据切分。
         *  范例 user 表 ，个人简介，地址，QQ 号，联系方式，头像 这些字段为字符串类型，更新请求少； 最后登录时间，在线时常，访问次数，信件数这些字段为整数型字段，更新频繁，可以将后面这些更新频繁的字段独立拆出一张数据表，表内容变少，索引结构变少，读写请求变快。
     *  **横向切表**
        
         *  **等分切表**，如哈希切表或其他基于对某数字取余的切表。等分切表的优点是负  
            载很方便的分布到不同服务器；缺点是当容量继续增加时无法方便的扩容，需要重新进行数据的切分或转表。而且一些关键主键不易处理。
         *  **递增切表**，比如每 1kw 用户开一个新表，优点是可以适应数据的自增趋势；缺点是往往新数据负载高，压力分配不平均。
         *  **日期切表**，适用于日志记录式数据，优缺点等同于递增切表。
         *  个人倾向于递增切表，具体根据应用场景决定。
     *  **热点数据分表**
        
         *  将数据量较大的数据表中将读写频繁的数据抽取出来，形成热点数据表。通常一个庞大数据表经常被读写的内容往往具有一定的集中性，如果这些集中数据单独处理，就会极大减少整体系统的负载。
         *  热点数据表与旧有数据关系
            
             *  可以是一张冗余表，即该表数据丢失不会妨碍使用，因源数据仍存在于旧有结构中。优点是安全性高，维护方便，缺点是写压力不能分担，仍需要同步写回原系统。
             *  可以是非冗余表，即热点数据的内容原有结构不再保存，优点是读写效率全部优化；缺点是当热点数据发生变化时，维护量较大。
             *  具体方案选择需要根据读写比例决定，在读频率远高于写频率情况下，优先考虑冗余表方案。
         *  热点数据表可以用单独的优化的硬件存储，比如昂贵的闪存卡或大内存系统。
         *  热点数据表的重要指标
            
             *  热点数据的定义需要根据业务模式自行制定策略，常见策略为，按照最新的操作时间；按照内容丰富度等等。
             *  数据规模，比如从 1000 万条数据，抽取出 100 万条热点数据。
             *  热点命中率，比如查询 10 次，多少次命中在热点数据内。
             *  理论上，数据规模越小，热点命中率越高，说明效果越好。需要根据业务自行评估。
         *  热点数据表的动态维护
            
             *  加载热点数据方案选择
                
                 *  定时从旧有数据结构中按照新的策略获取。
                 *  在从旧有数据结构读取时动态加载到热点数据。
             *  剔除热点数据方案选择
                
                 *  基于特定策略，定时将热点数据中访问频次较少的数据剔除。
                 *  如热点数据是冗余表，则直接删除即可，如不是冗余表，需要回写给旧有数据结构。
         *  通常，热点数据往往是基于缓存或者 key-value 方案冗余存储，所以这里提到  
            的热点数据表，其实更多是理解思路，用到的场合可能并不多….

## 反范式设计（冗余结构设计） ##

*  反范式设计的概念  
    \- 无外键，无连表查询。  
    \- 便于分布式设计，允许适度冗余，为了容量扩展允许适度开销。  
    \- 基于业务自由优化，基于 i/o 或查询设计，无须遵循范式结构设计。
    
     *  冗余结构设计所面临的典型场景
        
         *  原有展现程序涉及多个表的查询，希望精简查询程序。
         *  数据表拆分往往基于主键，而原有数据表往往存在非基于主键的关键查询，无法在分表结构中完成。
         *  存在较多数据统计需求（count, sum 等），效率低下。
 *  冗余设计方案
    
     *  基于展现的冗余设计
        
         *  为了简化展现程序，在一些数据表中往往存在冗余字段。
         *  举例，信息表 message，存在字段 fromuid,touid,msg,sendtime 四个字段，其中 touid+sendtime 是复合索引。存在查询为 select \* from message where touid=$uid order by sendtime desc limit 0,30。
         *  展示程序需要显示发送者姓名，此时通常会在 message 表中增加字段fromusername，甚至有的会增加 fromusersex，从而无需连表查询直接输出信息的发送者姓名和性别。这就是一种简单的，为了避免连表查询而使用的冗余字段设计。
     *  基于查询的冗余设计
        
         *  涉及分表操作后，一些常见的索引查询可能需要跨表，带来不必要的麻烦。确认查询请求远大于写入请求时，应设置便于查询项的冗余表。
     *  冗余表要点
        
         *  数据一致性，简单说，同增，同删，同更新。
         *  可以做全冗余，或者只做主键关联的冗余，比如通过用户名查询 uid，再基于 uid 查询源表。
     *  基于统计的冗余结构
        
         *  为了减少会涉及大规模影响结果集的表数据操作，比如 count，sum 操作。应将一些统计类数据通过冗余数据结构保存。
         *  冗余数据结构可能以字段方式存在，也可能以独立数据表结构存在，但是都应能通过源数据表恢复。
     *  历史数据表
     *  历史数据表对应于热点数据表，将需求较少又不能丢弃的数据存入，仅在少数情况下被访问。

## 主从架构 ##

*  基本认识
    
     *  读写分离对负载的减轻远远不如分库分表来的直接。
     *  写压力会传递给从表，只读从库一样有写压力，一样会产生读写锁！
     *  一主多从结构下，主库是单点隐患，很难解决（如主库当机，从库可以响应读写，但是无法自动担当主库的分发功能）
     *  主从延迟也是重大问题。一旦有较大写入问题，如表结构更新，主从会产生巨大延迟。
 *  应用场景
    
     *  在线热备
     *  异地分布
        
         *  写分布，读统一。
         *  仍然困难重重，受限于网络环境问题巨多！
     *  自动障碍转移
        
         *  主崩溃，从自动接管
     *  个人建议，负载均衡主要使用分库方案，主从主要用于热备和障碍转移。
 *  潜在优化点
    
     *  为了减少写压力，有些人建议主不建索引提升 i/o 性能，从建立索引满足查询要求。个人认为这样维护较为麻烦。而且从本身会继承主的 i/o 压力，因此优化价值有限。该思路特此分享，不做推荐。

## 缓存方案 ##

*  Redis是最常用的缓存系统
 *  数据读取
    
     *  并不是所有数据都适合被缓存，也并不是进入了缓存就意味着效率提升。
     *  命中率是第一要评估的数据。
     *  如何评估进入缓存的数据规模，以及命中率优化，是非常需要细心分析的
        
         *  实景分析： 前端请求先连接缓存，缓存未命中连接数据库，进行查询，未命中状态比单纯连接数据库查询多了一次连接和查询的操作；如果缓存命中率很低，则这个额外的操作非但不能提高查询效率，反而为系统带来了额外的负载和复杂性，得不偿失。
     *  相关评估类似于热点数据表的介绍。
     *  善于利用内存，请注意数据存储的格式及压缩算法。
 *  利用缓存不但可以减少数据读取请求，还可以减少数据库写入 i/o 压力。
 *  缓存实时更新，数据库异步更新、批量更新。

# 总结 #

*  第一步，完成数据库查询的优化，需要理解索引结构，才能学会判断影响结果集。而影响结果集对查询效率线性相关，掌握这一点，编写数据查询语句就很容易判断系统开销，了解业务压力趋势。
 *  第二步，在 SQL 语句已经足够优化的基础上，学会对数据库整体状况的分析，能够对异常和负载的波动有正确的认识和解读；能够对系统资源的分配和瓶颈有正确的认识。
 *  学会通过监控和数据来进行系统的评估和优化方案设计，杜绝拍脑袋，学会抓大放小，把握要点的处理方法。
 *  第三步，在彻底掌握数据库语句优化和运维优化的基础上，学会分布式架构设计，掌握复杂，大容量数据库系统的搭建方法。
 *  最后，分享一句话，学会把问题简单化，正如 Caoz 常说的，你如果认为这个问题很复杂，你一定想错了。
 *  感谢您的阅读，如对您有帮助，**来个三连吧**

**课后彩蛋**  
何为**数据落地**？为何内存中查找效率如此高效我们还非要把数据存入硬盘？  
数据落地 也就代表了数据的安全性，不会被丢失。  
内存是晶体管制作的(CPU也是晶体管做的),而晶体管的特性就是我们平时常说的用开关的开和关来表示1,0.通过一些门电路的组合可用来表示数字和实现复杂的逻辑功能.而内存主要是用来临时保存数据.CPU就是处理一些逻辑关系。  
晶体管由于必须得通电,然后用电流的有无状态来表示信息,充放电后电荷的多少（电势高低）分别对应二进制数据0和1,所以只有通电的时候可以保存数据,电一断内存里的晶体管状态就处未知状态就啥用处也没了.而磁盘断电后磁性物质还会一直保持原样。

文章内容借鉴 **厦门游家公司（4399.com）** 某位大佬写的内部培训分享手册，特此鸣谢。  
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