mysql數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化？誰能給出點(diǎn)具體的解決方案？

1、explain：解釋sql的執(zhí)行計(jì)劃，后邊的sql不執(zhí)行

成都一家集口碑和實(shí)力的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商，擁有專業(yè)的企業(yè)建站團(tuán)隊(duì)和靠譜的建站技術(shù)，10年企業(yè)及個(gè)人網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn) ,為成都成百上千家客戶提供網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作,網(wǎng)站開發(fā),企業(yè)網(wǎng)站制作建設(shè)等服務(wù),包括成都營(yíng)銷型網(wǎng)站建設(shè)，品牌網(wǎng)站建設(shè)，同時(shí)也為不同行業(yè)的客戶提供成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)的服務(wù),包括成都電商型網(wǎng)站制作建設(shè),裝修行業(yè)網(wǎng)站制作建設(shè)，傳統(tǒng)機(jī)械行業(yè)網(wǎng)站建設(shè),傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)行業(yè)網(wǎng)站制作建設(shè)。在成都做網(wǎng)站,選網(wǎng)站制作建設(shè)服務(wù)商就選創(chuàng)新互聯(lián)建站。

2、explain partitions ：用于查看存在分區(qū)的表的執(zhí)行計(jì)劃

3、explain extended：待驗(yàn)證

4、show warnings:

5、show create table:查看表的詳細(xì)的創(chuàng)建語句，便于用戶對(duì)表進(jìn)行優(yōu)化

6、show indexes :產(chǎn)看表的所有索引，show indexes from table_name，同樣也可以從information_schema.statistics表中獲得同樣的信息。cardinality列很重要，表示數(shù)據(jù)量。

7、show tables status: 查看數(shù)據(jù)庫表的底層大小以及表結(jié)構(gòu)，同樣可以從information_schema.tables表中獲得底層表的信息。

8、show [global|session]status:可以查看mysql服務(wù)器當(dāng)前內(nèi)部狀態(tài)信息。可以幫助卻行mysql服務(wù)器的負(fù)載的各種指標(biāo)。默認(rèn)是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status

9、show [global|session] variables ：查看當(dāng)前mysql系統(tǒng)變量的值，其中一些值能影響到sql語句的執(zhí)行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;

10、information_schema:包含的表的數(shù)量和mysql的版本有關(guān)系。

MySQL數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化之分區(qū)分表分庫

分表是分散數(shù)據(jù)庫壓力的好方法。

分表，最直白的意思，就是將一個(gè)表結(jié)構(gòu)分為多個(gè)表，然后，可以再同一個(gè)庫里，也可以放到不同的庫。

當(dāng)然，首先要知道什么情況下，才需要分表。個(gè)人覺得單表記錄條數(shù)達(dá)到百萬到千萬級(jí)別時(shí)就要使用分表了。

分表的分類

**1、縱向分表**

將本來可以在同一個(gè)表的內(nèi)容，人為劃分為多個(gè)表。（所謂的本來，是指按照關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的第三范式要求，是應(yīng)該在同一個(gè)表的。）

分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)的活躍度進(jìn)行分離，（因?yàn)椴煌钴S的數(shù)據(jù)，處理方式是不同的）

案例：

對(duì)于一個(gè)博客系統(tǒng)，文章標(biāo)題，作者，分類，創(chuàng)建時(shí)間等，是變化頻率慢，查詢次數(shù)多，而且最好有很好的實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)，我們把它叫做冷數(shù)據(jù)。而博客的瀏覽量，回復(fù)數(shù)等，類似的統(tǒng)計(jì)信息，或者別的變化頻率比較高的數(shù)據(jù)，我們把它叫做活躍數(shù)據(jù)。所以，在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的時(shí)候，就應(yīng)該考慮分表，首先是縱向分表的處理。

這樣縱向分表后：

首先存儲(chǔ)引擎的使用不同，冷數(shù)據(jù)使用MyIsam 可以有更好的查詢數(shù)據(jù)。活躍數(shù)據(jù)，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。

其次，對(duì)冷數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的從庫配置，因?yàn)楦嗟牟僮鲿r(shí)查詢，這樣來加快查詢速度。對(duì)熱數(shù)據(jù)，可以相對(duì)有更多的主庫的橫向分表處理。

其實(shí)，對(duì)于一些特殊的活躍數(shù)據(jù)，也可以考慮使用memcache ,redis之類的緩存，等累計(jì)到一定量再去更新數(shù)據(jù)庫。或者mongodb 一類的nosql 數(shù)據(jù)庫，這里只是舉例，就先不說這個(gè)。

**2、橫向分表**

字面意思，就可以看出來，是把大的表結(jié)構(gòu)，橫向切割為同樣結(jié)構(gòu)的不同表，如，用戶信息表，user_1,user_2等。表結(jié)構(gòu)是完全一樣，但是，根據(jù)某些特定的規(guī)則來劃分的表，如根據(jù)用戶ID來取模劃分。

分表理由：根據(jù)數(shù)據(jù)量的規(guī)模來劃分，保證單表的容量不會(huì)太大，從而來保證單表的查詢等處理能力。

案例：同上面的例子，博客系統(tǒng)。當(dāng)博客的量達(dá)到很大時(shí)候，就應(yīng)該采取橫向分割來降低每個(gè)單表的壓力，來提升性能。例如博客的冷數(shù)據(jù)表，假如分為100個(gè)表，當(dāng)同時(shí)有100萬個(gè)用戶在瀏覽時(shí)，如果是單表的話，會(huì)進(jìn)行100萬次請(qǐng)求，而現(xiàn)在分表后，就可能是每個(gè)表進(jìn)行1萬個(gè)數(shù)據(jù)的請(qǐng)求（因?yàn)椋豢赡芙^對(duì)的平均，只是假設(shè)），這樣壓力就降低了很多很多。

延伸：為什么要分表和分區(qū)？

日常開發(fā)中我們經(jīng)常會(huì)遇到大表的情況，所謂的大表是指存儲(chǔ)了百萬級(jí)乃至千萬級(jí)條記錄的表。這樣的表過于龐大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫在查詢和插入的時(shí)候耗時(shí)太長(zhǎng)，性能低下，如果涉及聯(lián)合查詢的情況，性能會(huì)更加糟糕。分表和表分區(qū)的目的就是減少數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)，提高數(shù)據(jù)庫的效率，通常點(diǎn)來講就是提高表的增刪改查效率。

什么是分表？

分表是將一個(gè)大表按照一定的規(guī)則分解成多張具有獨(dú)立存儲(chǔ)空間的實(shí)體表，我們可以稱為子表，每個(gè)表都對(duì)應(yīng)三個(gè)文件，MYD數(shù)據(jù)文件，.MYI索引文件，.frm表結(jié)構(gòu)文件。這些子表可以分布在同一塊磁盤上，也可以在不同的機(jī)器上。app讀寫的時(shí)候根據(jù)事先定義好的規(guī)則得到對(duì)應(yīng)的子表名，然后去操作它。

什么是分區(qū)？

分區(qū)和分表相似，都是按照規(guī)則分解表。不同在于分表將大表分解為若干個(gè)獨(dú)立的實(shí)體表，而分區(qū)是將數(shù)據(jù)分段劃分在多個(gè)位置存放，可以是同一塊磁盤也可以在不同的機(jī)器。分區(qū)后，表面上還是一張表，但數(shù)據(jù)散列到多個(gè)位置了。app讀寫的時(shí)候操作的還是大表名字，db自動(dòng)去組織分區(qū)的數(shù)據(jù)。

**MySQL分表和分區(qū)有什么聯(lián)系呢？**

1、都能提高mysql的性高，在高并發(fā)狀態(tài)下都有一個(gè)良好的表現(xiàn)。

2、分表和分區(qū)不矛盾，可以相互配合的，對(duì)于那些大訪問量，并且表數(shù)據(jù)比較多的表，我們可以采取分表和分區(qū)結(jié)合的方式（如果merge這種分表方式，不能和分區(qū)配合的話，可以用其他的分表試），訪問量不大，但是表數(shù)據(jù)很多的表，我們可以采取分區(qū)的方式等。

3、分表技術(shù)是比較麻煩的，需要手動(dòng)去創(chuàng)建子表，app服務(wù)端讀寫時(shí)候需要計(jì)算子表名。采用merge好一些，但也要?jiǎng)?chuàng)建子表和配置子表間的union關(guān)系。

4、表分區(qū)相對(duì)于分表，操作方便，不需要?jiǎng)?chuàng)建子表。

我們知道對(duì)于大型的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫單表的數(shù)據(jù)量可能達(dá)到千萬甚至上億級(jí)別，同時(shí)面臨這高并發(fā)的壓力。Master-Slave結(jié)構(gòu)只能對(duì)數(shù)據(jù)庫的讀能力進(jìn)行擴(kuò)展，寫操作還是集中在Master中，Master并不能無限制的掛接Slave庫，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)庫的吞吐能力進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)展，可以考慮采用分庫分表的策略。

**1、分表**

在分表之前，首先要選中合適的分表策略（以哪個(gè)字典為分表字段，需要將數(shù)據(jù)分為多少?gòu)埍恚箶?shù)據(jù)能夠均衡的分布在多張表中，并且不影響正常的查詢。在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中，往往使用org_id(組織主鍵)做為分表字段，在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中往往是userid。在確定分表策略后，當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)及查詢時(shí)，需要確定到哪張表里去查找數(shù)據(jù)，

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)表 = 分表字段的內(nèi)容 % 分表數(shù)量

**2、分庫**

分表能夠解決單表數(shù)據(jù)量過大帶來的查詢效率下降的問題，但是不能給數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問帶來質(zhì)的提升，面對(duì)高并發(fā)的寫訪問，當(dāng)Master無法承擔(dān)高并發(fā)的寫入請(qǐng)求時(shí)，不管如何擴(kuò)展Slave服務(wù)器，都沒有意義了。我們通過對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行拆分，來提高數(shù)據(jù)庫的寫入能力，即所謂的分庫。分庫采用對(duì)關(guān)鍵字取模的方式，對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行路由。

數(shù)據(jù)存放的數(shù)據(jù)庫=分庫字段的內(nèi)容%數(shù)據(jù)庫的數(shù)量

**3、即分表又分庫**

數(shù)據(jù)庫分表可以解決單表海量數(shù)據(jù)的查詢性能問題，分庫可以解決單臺(tái)數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問壓力問題。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫同時(shí)面臨海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高并發(fā)訪問的時(shí)候，需要同時(shí)采取分表和分庫策略。一般分表分庫策略如下：

中間變量 = 關(guān)鍵字%（數(shù)據(jù)庫數(shù)量*單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

庫 = 取整（中間變量/單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

表 = （中間變量%單庫數(shù)據(jù)表數(shù)量）

實(shí)例：

1、分庫分表

很明顯，一個(gè)主表（也就是很重要的表，例如用戶表）無限制的增長(zhǎng)勢(shì)必嚴(yán)重影響性能，分庫與分表是一個(gè)很不錯(cuò)的解決途徑，也就是性能優(yōu)化途徑，現(xiàn)在的案例是我們有一個(gè)1000多萬條記錄的用戶表members,查詢起來非常之慢，同事的做法是將其散列到100個(gè)表中，分別從members0到members99，然后根據(jù)mid分發(fā)記錄到這些表中，牛逼的代碼大概是這樣子：

復(fù)制代碼 代碼如下:

?php

for($i=0;$i 100; $i++ ){

//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members

";

echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}

";

}

?

2、不停機(jī)修改mysql表結(jié)構(gòu)

同樣還是members表，前期設(shè)計(jì)的表結(jié)構(gòu)不盡合理，隨著數(shù)據(jù)庫不斷運(yùn)行，其冗余數(shù)據(jù)也是增長(zhǎng)巨大，同事使用了下面的方法來處理：

先創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)表：

/*創(chuàng)建臨時(shí)表*/

CREATE TABLE members_tmp LIKE members

然后修改members_tmp的表結(jié)構(gòu)為新結(jié)構(gòu)，接著使用上面那個(gè)for循環(huán)來導(dǎo)出數(shù)據(jù)，因?yàn)?000萬的數(shù)據(jù)一次性導(dǎo)出是不對(duì)的，mid是主鍵，一個(gè)區(qū)間一個(gè)區(qū)間的導(dǎo)，基本是一次導(dǎo)出5萬條吧，這里略去了

接著重命名將新表替換上去：

/*這是個(gè)頗為經(jīng)典的語句哈*/

RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members;

就是這樣，基本可以做到無損失，無需停機(jī)更新表結(jié)構(gòu)，但實(shí)際上RENAME期間表是被鎖死的，所以選擇在線少的時(shí)候操作是一個(gè)技巧。經(jīng)過這個(gè)操作，使得原先8G多的表，一下子變成了2G多。

Mysql某個(gè)表有近千萬數(shù)據(jù)，CRUD比較慢，如何優(yōu)化？

數(shù)據(jù)千萬級(jí)別之多，占用的存儲(chǔ)空間也比較大，可想而知它不會(huì)存儲(chǔ)在一塊連續(xù)的物理空間上，而是鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)在多個(gè)碎片的物理空間上。可能對(duì)于長(zhǎng)字符串的比較，就用更多的時(shí)間查找與比較，這就導(dǎo)致用更多的時(shí)間。

可以做表拆分，減少單表字段數(shù)量，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)。

在保證主鍵有效的情況下，檢查主鍵索引的字段順序，使得查詢語句中條件的字段順序和主鍵索引的字段順序保持一致。

主要兩種拆分 垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段進(jìn)行的。一般是表中的字段較多，將不常用的， 數(shù)據(jù)較大，長(zhǎng)度較長(zhǎng)（比如text類型字段）的拆分到“擴(kuò)展表“。 一般是針對(duì) 那種 幾百列的大表，也避免查詢時(shí)，數(shù)據(jù)量太大造成的“跨頁”問題。

垂直分庫針對(duì)的是一個(gè)系統(tǒng)中的不同業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分，比如用戶User一個(gè)庫，商品Product一個(gè)庫，訂單Order一個(gè)庫。 切分后，要放在多個(gè)服務(wù)器上，而不是一個(gè)服務(wù)器上。為什么？ 我們想象一下，一個(gè)購(gòu)物網(wǎng)站對(duì)外提供服務(wù)，會(huì)有用戶，商品，訂單等的CRUD。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會(huì)讓數(shù)據(jù)庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫后，如果還是放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上， 隨著用戶量增大，這會(huì)讓單個(gè)數(shù)據(jù)庫的處理能力成為瓶頸，還有單個(gè)服務(wù)器的磁盤空間，內(nèi)存，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個(gè)服務(wù)器上，這樣上面的問題都解決了，以后也不會(huì)面對(duì)單機(jī)資源問題。

數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)層面的拆分，和服務(wù)的“治理”，“降級(jí)”機(jī)制類似，也能對(duì)不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分別的進(jìn)行管理，維護(hù)，監(jiān)控，擴(kuò)展等。 數(shù)據(jù)庫往往最容易成為應(yīng)用系統(tǒng)的瓶頸，而數(shù)據(jù)庫本身屬于“有狀態(tài)”的，相對(duì)于Web和應(yīng)用服務(wù)器來講，是比較難實(shí)現(xiàn)“橫向擴(kuò)展”的。 數(shù)據(jù)庫的連接資源比較寶貴且單機(jī)處理能力也有限，在高并發(fā)場(chǎng)景下，垂直分庫一定程度上能夠突破IO、連接數(shù)及單機(jī)硬件資源的瓶頸。

水平分表

針對(duì)數(shù)據(jù)量巨大的單張表（比如訂單表），按照某種規(guī)則（RANGE,HASH取模等），切分到多張表里面去。 但是這些表還是在同一個(gè)庫中，所以庫級(jí)別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸。不建議采用。

水平分庫分表

將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個(gè)服務(wù)器上去，每個(gè)服務(wù)器具有相應(yīng)的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)集合不同。 水平分庫分表能夠有效的緩解單機(jī)和單庫的性能瓶頸和壓力，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。

水平分庫分表切分規(guī)則

1. RANGE

從0到10000一個(gè)表，10001到20000一個(gè)表；

2. HASH取模

一個(gè)商場(chǎng)系統(tǒng)，一般都是將用戶，訂單作為主表，然后將和它們相關(guān)的作為附表，這樣不會(huì)造成跨庫事務(wù)之類的問題。 取用戶id，然后hash取模，分配到不同的數(shù)據(jù)庫上。

3. 地理區(qū)域

比如按照華東，華南，華北這樣來區(qū)分業(yè)務(wù)，七牛云應(yīng)該就是如此。

4. 時(shí)間

按照時(shí)間切分，就是將6個(gè)月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因?yàn)殡S著時(shí)間流逝，這些表的數(shù)據(jù) 被查詢的概率變小，所以沒必要和“熱數(shù)據(jù)”放在一起，這個(gè)也是“冷熱數(shù)據(jù)分離”。

分庫分表后面臨的問題

事務(wù)支持

分庫分表后，就成了分布式事務(wù)了。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價(jià)； 如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)。

跨庫join

只要是進(jìn)行切分，跨節(jié)點(diǎn)Join的問題是不可避免的。但是良好的設(shè)計(jì)和切分卻可以減少此類情況的發(fā)生。解決這一問題的普遍做法是分兩次查詢實(shí)現(xiàn)。在第一次查詢的結(jié)果集中找出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的id,根據(jù)這些id發(fā)起第二次請(qǐng)求得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

跨節(jié)點(diǎn)的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題

這些是一類問題，因?yàn)樗鼈兌夹枰谌繑?shù)據(jù)集合進(jìn)行計(jì)算。多數(shù)的代理都不會(huì)自動(dòng)處理合并工作。解決方案：與解決跨節(jié)點(diǎn)join問題的類似，分別在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。和join不同的是每個(gè)結(jié)點(diǎn)的查詢可以并行執(zhí)行，因此很多時(shí)候它的速度要比單一大表快很多。但如果結(jié)果集很大，對(duì)應(yīng)用程序內(nèi)存的消耗是一個(gè)問題。

數(shù)據(jù)遷移，容量規(guī)劃，擴(kuò)容等問題

來自淘寶綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)，它利用對(duì)2的倍數(shù)取余具有向前兼容的特性（如對(duì)4取余得1的數(shù)對(duì)2取余也是1）來分配數(shù)據(jù)，避免了行級(jí)別的數(shù)據(jù)遷移，但是依然需要進(jìn)行表級(jí)別的遷移，同時(shí)對(duì)擴(kuò)容規(guī)模和分表數(shù)量都有限制。總得來說，這些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺點(diǎn)，這也從一個(gè)側(cè)面反映出了Sharding擴(kuò)容的難度。

ID問題

一旦數(shù)據(jù)庫被切分到多個(gè)物理結(jié)點(diǎn)上，我們將不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機(jī)制。一方面，某個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)庫自生成的ID無法保證在全局上是唯一的；另一方面，應(yīng)用程序在插入數(shù)據(jù)之前需要先獲得ID,以便進(jìn)行SQL路由.

一些常見的主鍵生成策略

UUID

使用UUID作主鍵是最簡(jiǎn)單的方案，但是缺點(diǎn)也是非常明顯的。由于UUID非常的長(zhǎng)，除占用大量存儲(chǔ)空間外，最主要的問題是在索引上，在建立索引和基于索引進(jìn)行查詢時(shí)都存在性能問題。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系統(tǒng)中，需要生成全局UID的場(chǎng)合還是比較多的，twitter的snowflake解決了這種需求，實(shí)現(xiàn)也還是很簡(jiǎn)單的，除去配置信息，核心代碼就是毫秒級(jí)時(shí)間41位 機(jī)器ID 10位 毫秒內(nèi)序列12位。

跨分片的排序分頁

一般來講，分頁時(shí)需要按照指定字段進(jìn)行排序。當(dāng)排序字段就是分片字段的時(shí)候，我們通過分片規(guī)則可以比較容易定位到指定的分片，而當(dāng)排序字段非分片字段的時(shí)候，情況就會(huì)變得比較復(fù)雜了。為了最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們需要在不同的分片節(jié)點(diǎn)中將數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并返回，并將不同分片返回的結(jié)果集進(jìn)行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

怎么進(jìn)行mysql數(shù)據(jù)庫優(yōu)化？

有八個(gè)方面可以對(duì)mysql進(jìn)行優(yōu)化：

1、選取最適用的字段屬性

MySQL可以很好的支持大數(shù)據(jù)量的存取，但是一般說來，數(shù)據(jù)庫中的表越小，在它上面執(zhí)行的查詢也就會(huì)越快。因此，在創(chuàng)建表的時(shí)候，為了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度設(shè)得盡可能小。

2. 使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)

MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個(gè)技術(shù)可以使用SELECT語句來創(chuàng)建一個(gè)單列的查詢結(jié)果，然后把這個(gè)結(jié)果作為過濾條件用在另一個(gè)查詢中。

3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動(dòng)創(chuàng)建的臨時(shí)表

MySQL從4.0的版本開始支持union查詢，它可以把需要使用臨時(shí)表的兩條或更多的select查詢合并的一個(gè)查詢中。在客戶端的查詢會(huì)話結(jié)束的時(shí)候，臨時(shí)表會(huì)被自動(dòng)刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。

4、事務(wù)

盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時(shí)候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當(dāng)這個(gè)語句塊中的某一條語句運(yùn)行出錯(cuò)的時(shí)候，整個(gè)語句塊的操作就會(huì)變得不確定起來。設(shè)想一下，要把某個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)插入兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表中，可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：第一個(gè)表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個(gè)表中的操作沒有完成，這樣，就會(huì)造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至?xí)茐臄?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應(yīng)該使用事務(wù)，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗

5、鎖定表

盡管事務(wù)是維護(hù)數(shù)據(jù)庫完整性的一個(gè)非常好的方法，但卻因?yàn)樗莫?dú)占性，有時(shí)會(huì)影響數(shù)據(jù)庫的性能，尤其是在很大的應(yīng)用系統(tǒng)中。由于在事務(wù)執(zhí)行的過程中，數(shù)據(jù)庫將會(huì)被鎖定，因此其它的用戶請(qǐng)求只能暫時(shí)等待直到該事務(wù)結(jié)束。其實(shí)，有些情況下我們可以通過鎖定表的方法來獲得更好的性能。

6、使用外鍵

鎖定表的方法可以維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，但是它卻不能保證數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性。這個(gè)時(shí)候我們就可以使用外鍵。

7、使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫性能的常用方法，它可以令數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當(dāng)中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時(shí)候，性能提高更為明顯。

8、優(yōu)化的查詢語句

絕大多數(shù)情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當(dāng)?shù)脑挘饕龑o法發(fā)揮它應(yīng)有的作用。

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文章出自：http://chinadenli.net/article44/dsicche.html

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