1、 避免**頁面出現訪問錯誤
由於資料庫連線timeout產生頁面5xx錯誤
由於慢查詢造成頁面無法載入
由於阻塞造成資料無法提交
2、 增加資料庫的穩定性
很多資料庫問題都是由於低效的查詢引起的
3、 優化使用者體驗
流暢頁面的訪問速度
良好的**功能體驗
可以從哪幾個方面進行資料庫的優化？如下圖所示：
a、 sql及索引優化
根據需求寫出良好的sql，並建立有效的索引，實現某一種需求可以多種寫法，這時候我們就要選擇一種效率最高的寫法。這個時候就要了解sql優化
b、 資料庫表結構優化
根據資料庫的正規化，設計表結構，表結構設計的好直接關係到寫sql語句。
c、 系統配置優化
大多數執行在linux機器上，如tcp連線數的限制、開啟檔案數的限制、安全性的限制，因此我們要對這些配置進行相應的優化。
d、 硬體配置優化
選擇適合資料庫服務的cpu，更快的io，更高的記憶體；cpu並不是越多越好，某些資料庫版本有最大的限制，ｉｏ操作並不是減少阻塞。
注：通過上圖可以看出，該金字塔中，優化的成本從下而上逐漸增高，而優化的效果會逐漸降低。
1、資料庫設計規範（三大正規化）
2、新增索引（普通索引，唯一索引，全文索引等等）
3、 分庫分表（垂直分割和水平分割）
4、 讀寫分離
5、 儲存過程
6、 配置mysql連線引數
7、 sql語句優化
8、 清理碎片化
9、 mysql伺服器優化
第一正規化：保證每一個列的原子性，不可再分
第二正規化: 在滿足第一正規化基礎之上，保證表中資料的唯一，每一個列都和主鍵相關，一張表只描述一件事情
注：在實際開發場景當中，根據業務需求來定，沒有必要非得嚴格按照三大正規化
1、垂直拆分定義
所謂的垂直拆分，就是把原來一個有很多列的表拆分成多個表，這解決了表的寬度問題。
2、垂直拆分原則
通常垂直拆分可以按以下原則進行：
①把不常用的欄位表單獨存放到一個表中。
②把大欄位獨立存放到一個表中。
③ 把經常一起使用的欄位放到一起。
1、為什麼水平拆分
表的水平拆分是為了解決單表資料量過大的問題，水平拆分的表每一個表的結構都是完全一致的
2、水平不拆分原因
如果單表的資料量達到上億條，那麼這時候我們儘管加了完美的索引，查詢效率低，寫入的效率也相應的降低。
3、如何將資料平均分為n份
通常水平拆分的方法為：
①對customer_id進行hash運算，如果要拆分為5個表則使用mod（customer_id，5）取出0-4個值。
②針對不動的hashid把資料儲存到不同的表中。
4、水平拆分面臨的挑戰
①誇分割槽表進行資料查詢
前端業務統計：
業務上給不同的使用者返回不同的業務資訊，對分割槽表沒有大的挑戰。
②統計及後臺報表操作
但是對後臺進行報表統計時，資料量比較大，後臺統計時效性比較低，後臺就用匯總表，將前後臺的表拆分開。
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