上一篇：MySQL性能管理及架构设计（一）：什么影响了数据库查询速度、什么影响了MySQL性能

一、数据库结构优化（非常重要）

1.1 数据库结构优化目的

1. 减少数据冗余：（数据冗余是指在数据库中存在相同的数据，或者某些数据可以由其他数据计算得到），注意，尽量减少不代表完全避免数据冗余；

2. 尽量避免数据维护中出现更新，插入和删除异常：

总结：要避免异常，需要对数据库结构进行范式化设计。

3. 节约数据存储空间。

4. 提高查询效率。

1.2 数据库结构设计步骤

1. 需求分析：全面了解产品设计的存储需求、数据处理需求、数据安全性与完整性；

2. 逻辑设计（重要）：设计数据的逻辑存储结构。数据实体之间的逻辑关系，解决数据冗余和数据维护异常。数据范式可以帮助我们设计；

3. 物理设计：表结构设计，存储引擎与列的数据类型；

4. 维护优化：****索引优化、存储结构优化。

1.3 数据库范式设计与反范式化

1.4 物理设计

二、高可用架构设计

2.1 读写分离

三、数据库索引优化（非常重要）

3.1 两种主要数据结构：B-tree和Hash

3.1.1 B-tree结构

B-tree索引的限制：

3.1.2 Hash结构

Hash索引的限制：

• Hash索引必须进行二次查找
• Hash索引无法用于排序
• Hash索引不支持部分索引查找也不支持范围查找
• Hash索引中Hash码的计算可能存在Hash冲突，不适合重复值很高的列，如性别，身份证比较合适。

3.1.3 MySQL常见索引和各种索引区别

PRIMARY KEY（主键索引）  ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 
UNIQUE(唯一索引)     ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)
INDEX(普通索引)     ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 
FULLTEXT(全文索引)      ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )
组合索引   ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` ) 

1. 普通索引：最基本的索引，没有任何限制
2. 唯一索引：与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
3. 主键索引：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
4. 全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
5. 组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。

3.2 使用索引好处和索引缺陷

3.2.1 为什么要使用索引

1. 索引大大减少了存储引擎需要扫描的数据量；

2. 索引可以帮助我们进行排序以避免使用临时表；

3. 索引可以把随机I/O变为顺序I/O。

3.2.2 索引不是越多越好

**1、索引会增加写操作的成本；**

**2、太多的索引会增加查询优化器的选择时间。**

索引就好比一本书的目录，它会让你更快的找到内容，显然目录（索引）并不是越多越好，假如这本书1000页，而有500页是目录，它当然效率低，目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的。

3.3 索引优化策略

3.3.1 索引列上不能使用表达式和函数

3.3.2 前缀索引和索引列的选择性

Innodb索引列最大宽度为667个字节(utf-8 差不多255个字符),MyIsam索引类宽度最大为1000个字节，于是出现前缀索引，索引的选择性。

对于列的值较长，比如BLOB、TEXT、VARCHAR，就必须建立前缀索引，即将值的前一部分作为索引。这样既可以节约空间，又可以提高查询效率。但无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

语法： ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length))

如何选择索引列的顺序：

1. 经常会被使用到的列优先（选择性差的列不适合，如性别，查询优化器可能会认为全表扫描性能更好）；

2. 选择性高的列优先；

3. 宽度小的列优先（一页中存储的索引越多，降低I/O，查找越快）；

3.3.3 组合/联合索引策略

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

3.3.4 覆盖索引策略

跟组合索引有点类似，如果索引包含所有满足查询需要的数据的索引则成为覆盖索引(Covering Index)，也就是平时所说的不需要回表操作。即索引的叶子节点上面包含了他们索引的数据(hash索引不可以)。

判断标准：使用explain，可以通过输出的extra列来判断，对于一个索引覆盖查询，显示为using index,MySQL查询优化器在执行查询前会决定是否有索引覆盖查询。

优点:

1. 可以优化缓存,减少磁盘IO操作；
2. 可以减少随机IO,变随机IO操作变为顺序IO操作；
3. 可以避免对InnoDB主键索引的二次查询；
4. 可以避免MyISAM表进行系统调用；

无法使用覆盖索引的情况：

1. 存储引擎不支持覆盖索引；
2. 查询中使用了太多的列（如SELECT * ）；
3. 使用了双%号的like查询（底层API所限制）；

3.3.5 SQL索引优化总结口诀（套路重点）

全值匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上不计算，范围之后全失效；
LIKE百分写最右，覆盖索引不写 *；
不等空值还有or，索引失效要少用；
字符单引不可丢，SQL高级也不难 ；

3.4 使用索引来优化查询

3.4.1 利用索引排序

1. group by 实质是先排序后分组，遵照索引的最佳左前缀。；

2. 索引中所有列的方向(升序、降序)和Order By子句完全一致；

3. 当无法使用索引列，增大max_length_for_sort_data参数的设置+增大sort_buffer_size参数的设置；

4. 如果最左列使用了范围，则排序会失效；

5. where 高于having，能写在where限定的条件就不要去having去限定了

3.5 索引的维护和优化

3.5.1 删除重复索引

注：主键约束相当于(唯一约束 + 非空约束)

一张表中最多有一个主键约束,如果设置多个主键,就会出现如下提示：Multiple primary key defined!!!

3.5.2 删除冗余索引

检查工具：pt-duplicate-key-checker

explain 查询计划

Using where：表示优化器需要通过索引回表查询数据；

Using index：表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据，不需要通过索引回表，如覆盖索引；