数据库锁 mysql优化教程？

mysql优化教程？

1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。

2、开启查询缓存，Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集，当执行一个同样的SELECT查询时，MySQL会从内存中直接取出结果，加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE "have_query_cache"可以查看MySQL查询缓存是否打开，开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可，具体如下：

query_cache_type = 1

query_cache_size = 128M

query_cache_limit = 1M

保存好后重启MySQL。

3、选用InnoDB存储引擎，MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB，二者区别如下：

MyISAM

查询速度快；

支持表级锁，在上锁期间表上不能进行其他操作；

支持全文检索；

支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；

不支持外键；

不支持事务，所以也就没有COMMIT和ROLLBACK操作；

不支持集群数据库。

InnoDB

支持行级锁；

支持外键，对外键约束强制；

支持事务，可执行COMMIT和ROLLBACK操作；

支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；

可用在集群环境，但并不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，这样就能用在集群环境。

Facebook用户量十分庞大，为什么还使用MySQL数据库？

尽管Facebook使用MySQL，但它们并不是一成不变的使用它。 事实上，他们的团队已经提交了许多MySQL核心和Innodb插件的高性能增强。 他们的主要重点是增加性能计数器到Innodb。 其他更改集中在IO子系统上，包括以下新功能：

1 innodb_io_capacity：设置服务器的IO容量以确定后台IO的速率限制

2 innodb_read_io_threads， innodb_write_io_threads：设置后台IO线程

3 innodb_max_merged_io：设置可能合并到一个大IO请求中的相邻IO请求的最大数量

Facebook使用MySQL作为键值存储，其中数据随机分布在一大组逻辑实例中。 这些逻辑实例分散在物理节点之间，负载均衡在物理节点级完成。 Facebook已经开发了一个分区方案，其中全局ID被分配给所有的用户数据。 他们也有一个自定义的归档方案，它基于每个用户的频繁和最近的数据。 大部分数据是随机分布的。 令人惊讶的是，据传Facebook有1800个MySQL服务器，但只有3个全职DBA

Facebook主要将MySQL用于结构化数据存储，例如墙贴，用户信息等。这些数据在各个数据中心之间复制。 对于blob存储（照片，视频等），Facebook使用一个自定义的解决方案，涉及外部的CDN和内部的NFS

同样重要的是，Facebook大量使用Memcache，这是一种内存缓存系统，通过在RAM中缓存数据和对象来加速动态数据库驱动的网站，以减少阅读时间。 Memcache是Facebook的主要缓存形式，大大减少了数据库的负载。 拥有一个缓存系统可以使Facebook的速度与调用数据一样快。 如果不需要访问数据库，则只需根据用户标识从缓存中获取数据

所以，“Facebook使用什么数据库”似乎是一个简单的问题，你可以看到他们已经添加了各种其他系统，使其真正的具有网络可扩展性。 但是，仍然可以自由地使用这样一个观点：“MySQL和Oracle或者MS SQL Server一样好或者更好，因为就算只有Facebook使用它，它也有5亿用户！”