大多数网站的内容都存在数据库里,用户通过请求来访问内容。数据库非常的快,有许多技巧能让你优化数据库的速度,使你不浪费服务器的资源。在这篇文章中,我收录了十个优化数据库速度的技巧。
1、小心设计数据库
第一个技巧也许看来理所当然,但事实上大部分数据库的问题都来自于设计不好的数据库结构。
譬如我曾经遇见过将客户端信息和支付信息储存在同一个数据库列中的例子。对于系统和用数据库的开发者来说,这很糟糕。
新建数据库时,应当将信息储存在不同的表里,采用标准的命名方式,并采用主键。
来源: http://www.simple-talk.com/sql/database-administration/ten-common-database-design-mistakes/
2、清楚你需要优化的地方
如果你想优化某个查询语句,清楚的知道这个语句的结果是非常有帮助的。采用EXPLAIN语句,你将获得很多有用的信息,下面来看个例子:
EXPLAIN SELECT * FROM ref_table,other_table WHERE ref_table.key_column=other_table.column;
来源: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/using-explain.html
3、最快的查询语句…是那些你没发送的语句
每次你向数据库发送一条语句,你都会用掉很多服务器资源。所以在很高流量的网站中,最好的方法是将你的查询语句缓存起来。
有许多种缓存语句的方法,下面列出了几个:
AdoDB: AdoDB是一个PHP的数据库简化库。使用它,你可以选用不同的数据库系统(MySQL, PostGreSQL, Interbase等等),而且它就是为了速度而设计的。AdoDB提供了简单但强大的缓存系统。还有,AdoDB拥有BSD许可,你可以在你的项目中免费使用它。对于商业化的项目,它也有LGPL许可。
Memcached:Memcached是一种分布式内存缓存系统,它可以减轻数据库的负载,来加速基于动态数据库的网站。
CSQL Cache: CSQL缓存是一个开源的数据缓存架构。我没有试过它,但它看起来非常的棒。
4、不要select你不需要的
获取想要的数据,一种非常常见的方式就是采用*字符,这会列出所有的列。
SELECT * FROM wp_posts;
然而,你应该仅列出你需要的列,如下所示。如果在一个非常小型的网站,譬如,一分钟一个用户访问,可能没有什么分别。然而如果像Cats Who Code这样大流量的网站,这就为数据库省了很多事。
SELECT title, excerpt, author FROM wp_posts;
5、采用LIMIT
仅获得某个特定行数的数据是非常常见的。譬如博客每页只显示十篇文章。这时,你应该使用LIMIT,来限定你想选定的数据的行数。
如果没有LIMIT,表有100,000行数据,你将会遍历所有的行数,这对于服务器来说是不必要的负担。
SELECT title, excerpt, author FROM wp_posts LIMIT 10;
6、避免循环中的查询
当在PHP中使用SQL时,可以将SQL放在循环语句中。但这么做给你的数据库增加了负担。
下面的例子说明了“在循环语句中嵌套查询语句”的问题:
foreach ($display_order as $id => $ordinal){ $sql = "UPDATE categories SET display_order = $ordinal WHERE id = $id"; mysql_query($sql); }
你可以这么做:
UPDATE categories SET display_order = CASE id WHEN 1 THEN 3 WHEN 2 THEN 4 WHEN 3 THEN 5 END WHERE id IN (1,2,3)
来源: http://www.karlrixon.co.uk/articles/sql/update-multiple-rows-with-different-values-and-a-single-sql-query/
7、采用join来替换子查询
程序员可能会喜欢用子查询,甚至滥用。下面的子查询非常有用:
SELECT a.id, (SELECT MAX(created) FROM posts WHERE author_id = a.id) AS latest_post FROM authors a
虽然子查询很有用,但join语句可以替换它,join语句执行起来更快。
SELECT a.id, MAX(p.created) AS latest_post FROM authors a INNER JOIN posts p ON (a.id = p.author_id) GROUP BY a.id
来源: http://20bits.com/articles/10-tips-for-optimizing-mysql-queries-that-dont-suck/
8、小心使用通配符
通配符非常好用,在搜索数据的时候可以用通配符来代替一个或多个字符。我不是说不能用,而是,应该小心使用,并且不要使用全词通配符(full wildcard),前缀通配符或后置通配符可以完成相同的任务。
事实上,在百万数量级的数据上采用全词通配符来搜索会让你的数据库当机。
#Full wildcard SELECT * FROM TABLE WHERE COLUMN LIKE '%hello%'; #Postfix wildcard SELECT * FROM TABLE WHERE COLUMN LIKE 'hello%'; #Prefix wildcard SELECT * FROM TABLE WHERE COLUMN LIKE '%hello';
来源: http://hungred.com/useful-information/ways-optimize-sql-queries/
9、采用UNION来代替OR
下面的例子采用OR语句来:
SELECT * FROM a, b WHERE a.p = b.q or a.x = b.y;
UNION语句,你可以将2个或更多select语句的结果拼在一起。下面的例子返回的结果同上面的一样,但是速度要快些:
SELECT * FROM a, b WHERE a.p = b.q UNION SELECT * FROM a, b WHERE a.x = b.y
来源: http://www.bcarter.com/optimsql.htm
10、使用索引
数据库索引和你在图书馆中见到的索引类似:能让你更快速的获取想要的信息,正如图书馆中的索引能让读者更快的找到想要的书一样。
可以在一个列上创建索引,也可以在多个列上创建。索引是一种数据结构,它将表中的一列或多列的值以特定的顺序组织起来。
下面的语句在Product表的Model列上创建索引。这个索引的名字叫作idxModel
CREATE INDEX idxModel ON Product (Model);
来源: http://www.sql-tutorial.com/sql-indexes-sql-tutorial/

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识,其中主要介绍了关于索引优化器工作原理的相关内容,其中包括了MySQL Server的组成,MySQL优化器选择索引额原理以及SQL成本分析,最后通过 select 查询总结整个查询过程,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

sybase是基于客户/服务器体系结构的数据库,是一个开放的、高性能的、可编程的数据库,可使用事件驱动的触发器、多线索化等来提高性能。

visual foxpro数据库文件是管理数据库对象的系统文件。在VFP中,用户数据是存放在“.DBF”表文件中;VFP的数据库文件(“.DBC”)中不存放用户数据,它只起将属于某一数据库的 数据库表与视图、连接、存储过程等关联起来的作用。

数据库系统由4个部分构成:1、数据库,是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合;2、硬件,是指构成计算机系统的各种物理设备,包括存储所需的外部设备;3、软件,包括操作系统、数据库管理系统及应用程序;4、人员,包括系统分析员和数据库设计人员、应用程序员(负责编写使用数据库的应用程序)、最终用户(利用接口或查询语言访问数据库)、数据库管理员(负责数据库的总体信息控制)。

microsoft sql server是Microsoft公司推出的关系型数据库管理系统,是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能(BI)工具提供了企业级的数据管理,具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点。SQL Server数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,使用户可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。

结构层次是“数据库→数据表→记录→字段”;字段构成记录,记录构成数据表,数据表构成了数据库。数据库是一个完整的数据的记录的整体,一个数据库包含0到N个表,一个表包含0到N个字段,记录是表中的行。

go语言可以写数据库。Go语言和其他语言不同的地方是,Go官方没有提供数据库驱动,而是编写了开发数据库驱动的标准接口,开发者可以根据定义的接口来开发相应的数据库驱动;这样做的好处在于,只要是按照标准接口开发的代码,以后迁移数据库时,不需要做任何修改,极大方便了后期的架构调整。

mysql查询为什么会慢,关于这个问题,在实际开发经常会遇到,而面试中,也是个高频题。遇到这种问题,我们一般也会想到是因为索引。那除开索引之外,还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢?


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