数据库优化一 ：sql优化核心
网上的大佬介绍的太多了，看得太累，简单总结一下
字段设计
价格使用定点数decimal
小单位大数额避免出现小数
单表字段不宜过多（最多30）
尽可能使用 not null
关联表的设计
一对多（使用外键）
多对多（单独新建一张表将多对多拆分成两个一对多）
一对一（如商品的基本信息（item）和商品的详细信息（item_intro），通常使用相同的主键或者增加一个外键字段（item_id））
范式
第一范式1NF：字段原子性（字段原子性，字段不可再分割。）
第二范式：消除对主键的部分依赖（即在表中加上一个与业务逻辑无关的字段作为主键）
第三范式：消除对主键的传递依赖（传递依赖：B字段依赖于A，C字段又依赖于B。比如上例中，任课老师是谁取决于是什么课，是什么课又取决于主键id。）
存储引擎选择
MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。
Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键保证数据完整性。比如OA自动化办公系统。
索引
通过explain查看适合加索引的字段
语法细节
字段要独立出现
like查询，不能以通配符开头
复合索引只对第一个字段有效
or，两边条件都有索引可用
查询缓存
在配置文件中开启缓存
windows上是my.ini，linux上是my.cnf
在[mysqld]段中配置query_***_type：
0：不开启
1：开启，默认缓存所有，需要在SQL语句中增加select sql-no-***提示来放弃缓存
2：开启，默认都不缓存，需要在SQL语句中增加select sql-***来主动缓存
更改配置后需要重启以使配置生效，重启后可通过show variables like ‘query_***_type’;来查看
在客户端设置缓存大小（通过配置项query_***_size来设置）
将查询结果缓存
分区
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
当数据量较大时（一般千万条记录级别以上），MySQL的性能就会开始下降，这时我们就需要将数据分散到多组存储文件，==保证其单个文件的执行效率==。
最常见的分区方案是按id分区，如下将id的哈希值对10取模将数据均匀分散到10个.ibd存储文件中：
create table article(
id int auto_increment PRIMARY KEY,
title varchar(64),
content text
)PARTITION by HASH(id) PARTITIONS 10
水平分割和垂直分割
水平分割：通过建立结构相同的几张表分别存储数据
垂直分割：将经常一起使用的字段放在一个单独的表中，分割后的表记录之间是一一对应关系。
集群
读写分离
负载均衡
典型SQL
select * 要少用
order by rand()不要用
使用exist 替代in
字段类型转换导致不用索引，如字符串类型的不用引号，数字类型的用引号等，这有可能会用不到索引导致全表扫描；
mysql 不支持函数转换，所以字段前面不能加函数，否则这将用不到索引
不要在字段前面加减运算
字符串比较长的可以考虑索引一部份减少索引文件大小，提高写入效率
like % 在前面用不到索引
根据联合索引的第二个及以后的字段单独查询用不到索引
排序请尽量使用升序
or 的查询尽量用 union 代替（Innodb）
复合索引高选择性的字段排在前面
order by / groupby 字段包括在索引当中减少排序，效率会更高