如何准备一千万条数据？【存储过程】


影响数据库性能的关键要素
为什么要进行分页查询显示


1、响应时间、扫描的行数、返回的数据行数
2、具体时间：数据库设计不合理、sql慢查询


如何进行数据库优化？
1、数据库设计
2、sql语句优化
3、架构优化


适度违反三大范式【适度】
 遵循三大范式后续查询时需要经常使用join，导致查询效率降低，结合业务需求适当做数据冗余


适度建立索引
IO（更新操作速度降低、索引的操作）、存储空间
建立索引的规则
索引的字段必须是经常用来作为查询条件的字段，wehere
如果是多个字段的情况，第一个字段要是经常经常作为查询条件的
索引的字段必须有足够的区分度
对表进行水平划分
按年或按月对数据库进行区分建表


对表进行垂直划分
多字段或字段长进行多表
选择适当字段类型


文件图片等大文件使用文件存储系统，数据库只存放文件路径


外键要表示清除，实际工作中大部分不会建立外键


宁可集中批量操作也不频繁读写


选择合适的引擎


字段数据类型的选择，能使用数字类型的字段尽量使用数字型


尽量避免使用游标


尽量避免大事务操作，索引优化




注意：主键列和唯一约束的列，会默认加索引


修改表结构的语句、语法

alter table 表名 add index 索引名(要添加的索引字段)


注意：
索引是把双刃剑
建立索引后查询效率会提升，但是修改索引、修改数据、新增数据、
当某列作为查询条件出现的概率较大时，可以考虑增加索引
经常需要对某列数据进行修改，慎重
SQL语句优化：
1、慢日志、explain
2、避免全表扫描，考虑在where和order by 子句中建立索引
3、尽量避免在where子句中使用null,会放弃索引，进行全表扫描
4、尽量避免在where子句中使用运算符（!=,<> ）或函数（year()）
5、避免使用or，会走全表扫描。union all
6、能使用between就不要使用in
7、like尽量避免使用%%，不会走索引，D%汇总剖索引
8、查询时尽量避免使用select*,仅列出需要查询的字段
9、join的操作，小结果驱动大结果
10、分页查询时、基数比较大时，不要使用limit,尽量换成between
11、随机取几条记录的时候，尽量避免使用rand
12、分组统计，count(列名)与count(*),
count(*)统计表中所有行数据，会统计null，count(列名)null不统计，全表扫描
13、不要做无谓的排序操作
14、子查询exist、in，使用exist子查询代替in子查询
15、索引不是越多越好、最好不要超过6个