认识MySQL

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。
  • 例如有两张表：照片表，评论数表。如果要找出前三张照片的相册评论数，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