认识mysql
mysql架构图
官方图
流程图
索引对比Innodb和Myisam
影响性能的因素
- 人为因素：需求合不合理，需不需要实时，能不能接受误差等
-
程序因素：Java程序因素，
因为Java是面向对象编程，所以程序员会潜意识的使用面向对象，可能会导致过多的追求面向对象编程。
比如说有两张表： 照片表，评论数表
如果要找出前三照片的相册评论数，
方案1：先找出前三张照片，然后再一个个去轮训对应的评论数
方案2：先拿到前三张照片，然后做一个group by。
从上面的两个解决方案我们可以得出，
方案一需要1次IO+3次IO。而方案二只要1次IO+1次IO
所以从性能上来讲方案二明显优于方案一 - 使用缓存：内缓存–数据库缓存，外缓存–NOSQL等
- 对可扩展过多的追求：其实很多时候我们是可以做一些适当的冗余。比如：显示订单的时候需要显示用户名，那么我们是不是可以考虑把用户名放在订单表里呢？有的人会问：如果用户修改了用户名怎么办？第一用户修改用户名频率肯定不会太高，第二就算用户修改了用户名，他之前使用过的用户名难道就不是他了？
- 应用场景：
场景一，OLTP–online transaction processing
特点：数据量大，每次访问数据比较少，数据离散，活跃数据占比不大
优化方案：
数据量大–扩大内存容量将活跃数据cache住
IO频繁IOPS–Not吞吐量
并发大–CPU要强劲
与客户监护频繁—网络设备扛流量的能力不能差
场景二，OLAP–online Analysis Processing
特点：数据量大、并发不高、单词检索数据良多、数据方案集中、没有明显的活跃数据。
优化方案：
数据量大–磁盘单位容量要大
IO吞吐量—not IOPS
并发小–CPU要求不高
计算时间长、并行要求高—-集群—网络通讯要求高
IOPS—IO per second
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