数据库调优：常用优化方式大汇总 (数据库常用的调优方式)
在大数据时代，企业的数据量越来越大，因此数据库的优化也变得非常重要。数据库调优是一项非常复杂的工作，需要综合考虑多种因素。本文将介绍一些数据优化的常见方式。
1. 索引的设计与创建
索引是一种数据结构，可以帮助数据库快速查找数据。因此，在数据库中为需要经常查询的字段创建索引非常重要。在创建索引时，需要考虑字段的数据类型、可选性、单一性和常见查询方式等因素。
2. 语句优化
SQL查询语句的性能和响应时间对于数据库系统来说非常重要。在语句优化方面，可以采取一些方法进行优化，例如，使用最合适的SQL语句，控制SQL语句的长度，避免使用SELECT *，以及利用EXPLN来分析SQL语句的执行计划等。
3. 数据库表分区
数据库表分区可以将一个大的表分成多个小的表，使得查询数据时可以只查询部分表，从而提高查询效率。分区可以根据时间、地理位置、用户ID等因素进行，以便更好地管理数据。
4. 查询缓存
查询缓存是数据库系统提高查询执行速度的办法之一。当一个数据请求到达数据库系统时，数据库会将请求结果缓存起来，以便下次查询时直接返回缓存结果，从而减少了对数据库的访问次数。
5. SQL语句的批量执行
在数据量大的时候，可以通过批量执行SQL语句来一次性处理多条SQL语句，而不是逐条执行。这样可以降低数据库的负载，提高系统的响应速度。
6. 采用合适的硬件
数据库的性能不仅取决于软件方面的技巧，还取决于硬件的性能。为了保证数据库系成的高效，必须选择合适的硬件，例如CPU、内存、磁盘、网卡等。
7. Dly Check
为了避免出现故障，需要每天对数据库的资源、性能、异常情况进行检查，以便及时发现问题并解决，减少故障出现的概率。
在数据库调优的过程中，需要综合考虑以上各个因素，并且不断的优化，才能达到更优化的效果。同时，数据库调优也不是一次性的工作，需要周期性的进行，直到达到更佳状态。
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mysql数据库的优化方法？
我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，沙河IT培训就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。
为什么磨局要了解索引
真实案例
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。
索引的优点
合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高兄稿应用程序的查询性能。
索引的类型
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但瞎尘让底层存储的数据结构都是REE;有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。
REE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于REE的讨论。
B-TREE
查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录;如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而REE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。
现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成REE。
btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。
btree有度的概念d>=1。假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=。
索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。
索引查询
建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。
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