数据库优化

• 优化shema、SQL语句
• 索引
• 缓存
• 主从复制，读写分离
• 数据拆分。垂直拆分，分布式；水平拆分，选择sharding key，改变表结构做一定的冗余，SQL语句尽量带sharding key
• 优化分页，减少加载的数据

优化分页：

• 子查询。比如，select * from table where age > 20 limit 1000000,10 改成 select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10)，索引覆盖，要查询的字段都在索引中
• 只允许逐页查询或者按照给定路线走，这样可预测。把可预测的提前查到数据放在缓存中

通过慢查询优化SQL语句，优化方向：没有命中索引，加载不需要数据，数据量太大

• 加载额外数据，又抛弃。优化语句
• 语句执行计划，查看使用索引的情况。修改语句或索引，尽可能命中索引
• 数据量太大，考虑拆分

我们说下如何实现读写分离，以MySQL为例：

1. MySQL-proxy代理
   1. 直接实现读写分离和负载均衡，不修改代码，主从用一样账号，官方不建议用
   2. 性能低，不支持事务
2. dao
   1. mybatis通过mybatis plugin拦截SQL。inset、update、delete访问主库，查询访问丛库。plugin通过注解或分析语句选定主从库
   2. 重写DataSourceTransactionManager，将read-ONLY的事务放进读库，其余有读有写放进写库
3. service
   1. 类内部方法通过this.xx()相互调用，aop不拦截，需特殊处理
   2. service决定数据源，支持事务