引言

大家在面試的時候，是否遭遇過，面試官詢問

你們是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的?

那這個問題應(yīng)該怎么答呢？其實寫這個題材的原因是我這幾天看到各公眾號轉(zhuǎn)的一篇數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)的知識（不上鏈接了），我就稍微翻了幾下，上面動不動就來說要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行水平拆分，我就想反問各位讀者，你們幾個人經(jīng)歷過水平拆分?現(xiàn)在很多文章，實踐性實在太差，只能說純理論分析。

這篇文章最早來自知乎的一個提問，我在其基礎(chǔ)上完善了一下。

第一階段 優(yōu)化sql和索引

這才是調(diào)優(yōu)的第一階段啊，為什么呢？

因為這一步成本最低啊，不需要加什么中間件。你沒經(jīng)過索引優(yōu)化和SQL優(yōu)化，就來什么水平拆分，這不是坑人么。

那步驟是什么樣呢?我說個大概

(1)用慢查詢?nèi)罩径ㄎ粓?zhí)行效率低的SQL語句

(2)用explain分析SQL的執(zhí)行計劃

(3)確定問題，采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，建立索引啊，等

我就不舉例了，因為如何優(yōu)化SQL的文章，一抓一大把，再貼過來，讀者看著也累。

第二階段 搭建緩存

在優(yōu)化sql無法解決問題的情況下，才考慮搭建緩存。畢竟你使用緩存的目的，就是將復(fù)雜的、耗時的、不常變的執(zhí)行結(jié)果緩存起來，降低數(shù)據(jù)庫的資源消耗。

這里需要注意的是:搭建緩存后，系統(tǒng)的復(fù)雜性增加了。你需要考慮很多問題，比如:

緩存和數(shù)據(jù)庫一致性問題？(比如是更緩存，還是刪緩存),這點可以看我的一篇文章《數(shù)據(jù)庫和緩存雙寫一致性方案解析》。
緩存擊穿、緩存穿透、緩存雪崩問題如何解決？是否有做緩存預(yù)熱的必要。不過我猜，大部分中小公司應(yīng)該都沒考慮。

第三階段 讀寫分離

緩存也搞不定的情況下，搞主從復(fù)制，上讀寫分離。在應(yīng)用層，區(qū)分讀寫請求?；蛘呃矛F(xiàn)成的中間件mycat或者altas等做讀寫分離。

需要注意的是,只要你敢說你用了主從架構(gòu)，有三個問題，你要準(zhǔn)備:

(1)主從的好處？

回答:實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫備份，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫負(fù)載均衡，提交數(shù)據(jù)庫可用性

(2)主從的原理?

回答:如圖所示（圖片不是自己畫的，偷懶了）

主庫有一個log dump線程，將binlog傳給從庫

從庫有兩個線程，一個I/O線程，一個SQL線程，I/O線程讀取主庫傳過來的binlog內(nèi)容并寫入到relay log,SQL線程從relay log里面讀取內(nèi)容，寫入從庫的數(shù)據(jù)庫。

(3)如何解決主從一致性?

回答:這個問題，我不建議在數(shù)據(jù)庫層面解決該問題。根據(jù)CAP定理，主從架構(gòu)本來就是一種高可用架構(gòu)，是無法滿足一致性的
哪怕你采用同步復(fù)制模式或者半同步復(fù)制模式，都是弱一致性，并不是強(qiáng)一致性。所以，推薦還是利用緩存，來解決該問題。

步驟如下:

1、自己通過測試，計算主從延遲時間，建議mysql版本為5.7以后，因為mysql自5.7開始，多線程復(fù)制功能比較完善，一般能保證延遲在1s內(nèi)。不過話說回來，mysql現(xiàn)在都出到8.x了，還有人用5.x的版本么。

2、數(shù)據(jù)庫的寫操作，先寫數(shù)據(jù)庫，再寫cache，但是有效期很短，就比主從延時的時間稍微長一點。

3、讀請求的時候，先讀緩存，緩存不存在(這時主從同步已經(jīng)完成)，再讀數(shù)據(jù)庫。

第四階段 利用分區(qū)表

說句實在話，你們面試的時候，其實可以略過這個階段。因為很多互聯(lián)網(wǎng)公司都不建議用分區(qū)表，我自己也不太建議用分區(qū)表，采用這個分區(qū)表，坑太多。

這里引用一下其他文章的回答:

什么是mysql的分區(qū)表？

回答：所有數(shù)據(jù)還在一個表中，但物理存儲根據(jù)一定的規(guī)則放在不同的文件中。這個是mysql支持的功能，業(yè)務(wù)代碼不需要改動，

但是sql語句需要改動，sql條件需要帶上分區(qū)的列。

缺點

(1)分區(qū)鍵設(shè)計不太靈活，如果不走分區(qū)鍵，很容易出現(xiàn)全表鎖

(2)在分區(qū)表使用ALTER TABLE … ORDER BY，只能在每個分區(qū)內(nèi)進(jìn)行order by。

(3)分區(qū)表的分區(qū)鍵創(chuàng)建索引，那么這個索引也將被分區(qū)。分區(qū)鍵沒有全局索引一說。

(4)自己分庫分表，自己掌控業(yè)務(wù)場景與訪問模式，可控。分區(qū)表，研發(fā)寫了一個sql，都不確定該去哪個分區(qū)查，不太可控。
...不列舉了，不推薦

第五階段 垂直拆分

上面四個階段都沒搞定，就來垂直拆分了。垂直拆分的復(fù)雜度還是比水平拆分小的。將你的表，按模塊拆分為不同的小表。大家應(yīng)該都看過《大型網(wǎng)站架構(gòu)演變之路》，這種類型的文章或者書籍，基本都有提到這一階段。
如果你有幸能夠在什么運營商、銀行等公司上班，你會發(fā)現(xiàn)他們一個表，幾百個字段都是很常見的事情。所以，應(yīng)該要進(jìn)行拆分，拆分原則一般是如下三點:

(1)把不常用的字段單獨放在一張表。

(2)把常用的字段單獨放一張表

(3)經(jīng)常組合查詢的列放在一張表中（聯(lián)合索引）。

第六階段 水平拆分

OK,水平拆分是最麻煩的一個階段，拆分后會有很多的問題，我再強(qiáng)調(diào)一次，水平拆分一定是最最最最后的選擇。從某種意義上，我覺得還不如垂直拆分。因為你用垂直拆分，分成不同模塊后，發(fā)現(xiàn)單模塊的壓力過大，你完全可以給該模塊單獨做優(yōu)化，例如提高該模塊的機(jī)器配置等。如果是水平拆分，拆成兩張表，代碼需要變動，然后發(fā)現(xiàn)兩張表還不行，再變代碼，再拆成三張表的？水平拆分模塊間耦合性太強(qiáng)，成本太大，不是特別推薦。

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