数据库优化：常用优化方法汇总 (数据库常用优化方法有哪些)

数据库是现代计算机系统中必不可少的组件之一。它们被广泛用于存储、管理和检索数据。随着系统中数据量的不断增加，数据库优化变得越来越重要。本文将介绍一些常用的数据库优化方法，包括调整数据类型、建立索引、规范化、缓存等等，帮助读者优化数据库性能。

调整数据类型

数据类型是数据库中的一个重要组成部分。它们控制存储的数据类型和大小，并直接影响数据库性能。因此，在优化数据库性能时，调整数据类型是一个重要的步骤之一。

应该使用合适的数据类型存储数据。例如，如果一个列中仅存储了很小的整数，那么使用INT类型比使用BIGINT类型更好。此外，应避免使用文本类型（如VARCHAR、CHAR）存储数值型数据，这会导致内存浪费和查询速度变慢。

应该避免使用过大的数据类型。例如，如果一个列中的字符数不会超过100个，那么应该使用VARCHAR(100)而不是VARCHAR(255)，这会浪费更多的内存。此外，过大的数据类型会增加磁盘和内存的负载，导致数据库性能下降。

建立索引

索引是数据库表中一种特殊的数据结构，它可以加快数据检索速度。在数据库中经常需要进行查询操作，而如果没有合适的索引，则查询会变得非常慢。因此，在优化数据库性能中，建立索引是非常重要的。

应该分析查询语句，确定需要哪些列的索引。例如，如果一个表中经常需要通过某个列进行查询，那么应该建立该列的索引。在建立索引时，应该选择合适的索引类型（如B-tree或Hash）和索引长度。

应该避免过度索引。如果一个表中有太多的索引，会占用大量的空间并且会降低写入性能。因此，应该分析哪些索引是必需的，而哪些是不必要的，然后删除不必要的索引。

规范化数据库结构

规范化是数据库设计中的一个重要步骤，它可以提高查询性能，减少数据冗余和数据不一致性。在规范化数据库结构时，应该遵循一些常见的规则，如之一范式、第二范式和第三范式等。

应该尽量减少表中的数据冗余。如果一个数据在多个表中出现，那么应该将其统一存储，减少数据冗余和存储空间。应该避免使用大量的NULL值，这会增加数据的存储空间和查询时间。

缓存

缓存是一种常用的优化数据库性能的技术。通过将数据缓存到内存中，可以减少磁盘IO操作，提高数据检索速度。在使用缓存时，应该遵循以下几个原则：

应该使用合适的缓存策略。例如，对于静态数据，可以使用长时间缓存；对于动态数据，可以使用短时间缓存。应该避免缓存过多的数据。如果缓存过多的数据会导致内存不足，从而影响系统性能。因此，在缓存数据时，需要权衡缓存的大小和缓存数据的价值。

本文介绍了一些常用的数据库优化方法，包括调整数据类型、建立索引、规范化、缓存等等。通过优化数据库性能，可以提高系统的响应速度和用户体验。然而，在进行数据库优化时，需要结合具体情况进行分析，避免过度优化和资源浪费。

相关问题拓展阅读：

• 有哪些常见的数据库优化方法？
• 数据库优化可以从哪些方面进行优化

有哪些常见的数据库优化方法？

关者烂带于数据库优化，可以从以下几个方面入手：

对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首首芦先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断。

应尽量避免在 where 子句中使用历培 != 或 操作符。

查询的时候select后面不要用*，手动把字段名字加上。

数据库优化可以从哪些方面进行优化

MRR 是 MySQL 针对特定查询的一种优化手段。假设一个查询有二级索引可用，读完二级索引后要回表才能查到那些不在当前二级索引上的列值，由于二级索引上引用的森仿腔主键值不一定是有序的，因此就有可能造成此衫大量的随机 IO，如果回表前把主键值给它排一下序，那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机 IO。

如果想关闭 MRR 优化的话，就要把优化器开关 mrr 设置为 off。

默大携认只有在优化器认为 MRR 可以带来优化的情况下才会走 MRR，如果你想不管什么时候能走 MRR 的都走 MRR 的话，你要把 mrr_cost_based 设置为 off，不过更好不要这么干，因为这确实是一个坑，MRR 不一定什么时候都好，全表扫描有时候会更加快，如果在这种场景下走 MRR 就完成了。

MRR 要把主键排个序，这样之后对磁盘的操作就是由顺序读代替之前的随机读。从资源的使用情况上来看就是让 CPU 和内存多做点事，来换磁盘的顺序读。然而排序是需要内存的，这块内存的大小就由参数 read_rnd_buffer_size 来控制。

1、sql语句的执行计划是否正常。

2、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数。

3、数据库实体的碎片的整理（特别是对某些表经常进行insert和delete动作，尤其注意，索引字段为系列手绝字段、自增长字段、时间字段，对于业务比较频繁的系统，更好一个月重建一次）。 4、减少表之间的关联，特别对于批量数毕埋姿据处理，尽量单表查询数据，统一在内存中进行逻辑处理，减少数据库压力（java处理批量数据不可取，尽量用c或者c++ 进行处理，效率大大提升）。

5、对访问频繁的数据，充分利用数据库cache和应用的缓存。

6、数据量比较大的，在设计过程中，为了减少其他表的关联，增加一些冗余字段，提高查询液租性能。

1、硬件态或方面，服务器不能太差，磁盘的读写性能影响io这个可以考虑使用好的帆冲伍硬盘，如ssd

2、根据服务器设置好数据库的判高参数，比如内存啥的

3、表设计的时候要选好字段类型，建立正确的索引

4、sql的优化，尽量使用到索引，不要出现全表扫描

等等吧，网上这样的资料挺多的，我就说这些大概的

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