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7、MySQL數據庫Schema設計的機能優化
高效的模子設計
過度冗余-讓Query盡兩削減Join
年夜字段垂直分拆-summary表優化
年夜表程度分拆-基於類型的分拆優化
統計表-准及時優化
適合的數據類型
時光存儲格局總類其實不是太多，我們經常使用的重要就是DATETIME，DATE和TIMESTAMP這三種了。從存儲空間來看TIMESTAMP起碼，四個字節，而其他兩種數據類型都是八個字節，多了一倍。而TIMESTAMP的缺陷在於他只能存儲從1970年以後的時光，而別的兩種時光類型可以寄存最早從1001年開端的時光。假如有須要寄存早於1970年之前的時光的需求，我們必需廢棄TIMESTAMP類型，然則只需我們不須要應用1970年之前的時光，最好盡可能應用TIMESTAMP來削減存儲空間的占用。
字符存儲類型
CHAR[(M)]類型屬於靜態長度類型，寄存長度完整以字符數來盤算，所以終究的存儲長度是基於字符集的，如latin1則最年夜存儲長度為255字節，然則假如應用gbk則最年夜存儲長度為510字節。CHAR類型的存儲特色是不論我們現實寄存多長數據，在數據庫中都邑寄存M個字符，不敷的經由過程空格補上，M默許為1。固然CHAR會經由過程空格補齊寄存的空間，然則在拜訪數據的時刻，MySQL會疏忽最初的一切空格，所以假如我們的現實數據中假如在最初確切須要空格，則不克不及應用CHAR類型來寄存。
VARCHAR[(M)]屬於靜態存儲長度類型，僅存占用現實存儲數據的長度。TINYTEXT，TEXT，MEDIUMTEXT和LONGTEXT這四品種型同屬於一種存儲方法，都是靜態存儲長度類型，分歧的僅僅是最年夜長度的限制。
事務優化
1. 髒讀：髒讀就是指當一個事務正在拜訪數據，而且對數據停止了修正，而這類修正還沒有提交到數據庫中，這時候，別的一個事務也拜訪這個數據，然後應用了這個數據。
2. 弗成反復讀：是指在一個事務內，屢次讀統一數據。在這個事務還沒有停止時，別的一個事務也拜訪該統一數據。那末，在第一個事務中的兩次讀數據之間，因為第二個事務的修正，那末第一個事務兩次讀到的的數據能夠是紛歧樣的。如許就產生了在一個事務內兩次讀到的數據是紛歧樣的，是以稱為是弗成反復讀。
3. 幻讀：是指當事務不是自力履行時產生的一種景象，例如第一個事務對一個表中的數據停止了修正，這類修正觸及到表中的全體數據行。同時，第二個事務也修正這個表中的數據，這類修正是向表中拔出一行新數據。那末，今後就會產生操作第一個事務的用戶發明表中還有無修正的數據行，就好象產生了幻覺一樣。
Innodb在事務隔離級別方面支撐的信息以下：
1.READ UNCOMMITTED
常被成為Dirty Reads（髒讀），可以說是事務上的最低隔離級別：在通俗的非鎖定形式下SELECT的履行使我們看到的數據能夠其實不是查詢提議時光點的數據，因此在這個隔離度下長短Consistent Reads（分歧性讀）；
2.READ COMMITTED
這一隔離級別下，不會湧現DirtyRead，然則能夠湧現Non-RepeatableReads(弗成反復讀)和PhantomReads（幻讀）。
3. REPEATABLE READ
REPEATABLE READ隔離級別是InnoDB默許的事務隔離級。在REPEATABLE READ隔離級別下，不會湧現DirtyReads，也不會湧現Non-Repeatable Read，然則依然存在PhantomReads的能夠性。
4.SERIALIZABLE
SERIALIZABLE隔離級別是尺度事務隔離級別中的第一流別。設置為SERIALIZABLE隔離級別以後，在事務中的任什麼時候候所看到的數據都是事務啟動時辰的狀況，豈論在這時代有無其他事務曾經修正了某些數據並提交。所以，SERIALIZABLE事務隔離級別下，PhantomReads也不會湧現。
8、可擴大性設計之數據切分
數據的垂直切分
數據的垂直切分，也能夠稱之為縱向切分。將數據庫想象成為由許多個一年夜塊一年夜塊的“數據塊”（表）構成，我們垂直的將這些“數據塊”切開，然後將他們疏散到多台數據庫主機下面。如許的切分辦法就是一個垂直（縱向）的數據切分。
垂直切分的長處
◆數據庫的拆分簡略清楚明了，拆分規矩明白；
◆運用法式模塊清楚明白，整合輕易；
◆數據保護便利易行，輕易定位；
垂直切分的缺陷
◆部門表聯系關系沒法在數據庫級別完成，須要在法式中完成；
◆關於拜訪極端頻仍且數據量超年夜的表依然存在機能鎮靜，紛歧定能知足請求；
◆事務處置絕對更加龐雜；
◆切分到達必定水平以後，擴大性會碰到限制；
◆過讀切分能夠會帶來體系過渡龐雜而難以保護。
數據的程度切分
數據的垂直切分根本上可以簡略的懂得為依照表依照模塊來切分數據，而程度切分就不再是依照表或許是功效模塊來切分了。普通來講，簡略的程度切分重要是將某個拜訪極端平常的表再依照某個字段的某種規矩來疏散到多個表當中，每一個表中包括一部門數據。
程度切分的長處
◆表聯系關系根本可以或許在數據庫端全體完成；
◆不會存在某些超年夜型數據量和高負載的表碰到瓶頸的成績；
◆運用法式端全體架構修改絕對較少；
◆事務處置絕對簡略；
◆只需切分規矩可以或許界說好，根本上較難碰到擴大性限制；
程度切分的缺陷
◆切分規矩絕對更加龐雜，很難籠統出一個可以或許知足全部數據庫的切分規矩；
◆前期數據的保護難度有所增長，工資手工定位數據更艱苦；
◆運用體系各模塊耦合度較高，能夠會對前面數據的遷徙拆分形成必定的艱苦。
數據切分與整合中能夠存在的成績
1.引入散布式事務的成績
完整可以將一個跨多個數據庫的散布式事務分拆成多個僅處於單個數據庫下面的大事務，並經由過程運用法式來總控各個大事務。固然，如許作的請求就是我們的俄運用法式必需要有足夠的硬朗性，固然也會給運用法式帶來一些技巧難度。
2.跨節點Join的成績
推舉經由過程運用法式來停止處置，先在驅動表地點的MySQLServer中掏出響應的驅動成果集，然後依據驅動成果集再到被驅動表地點的MySQL Server中掏出響應的數據。
3.跨節點歸並排序分頁成績
從多個數據源並行的取數據，然後運用法式匯總處置。
9、可擴大性設計之Cache與Search的應用
經由過程引入Cache（Redis、Memcached），削減數據庫的拜訪，增長機能。
經由過程引入Search（Lucene、Solr、ElasticSearch），應用搜刮引擎高效的全文索引和分詞算法，和高效的數據檢索完成，來處理數據庫和傳統的Cache軟件完整沒法處理的全文隱約搜刮、分類統計查詢等功效。
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