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本文目录一览:

如何保证数据安全性 MySQL数据库设计优化技巧

1、优化设计的技巧

(1) 如果一个字段需要经常更改,则采用以空间换时间的设计方法

最常见的例子是用户积分登录次数的累加,按照范式设计,在users表中建立一个字段us_scores,以后需要在用户积分改变时采用update的语句进行修改。但是知道 update语句的执行速度是很慢的,为了避免大量重复使用它,优化的设计方案是建立us_scores表,存储每次增加的积分,在查询是采用SQL语句的sum方法来计算之。

(2) 关联字段类型尽可能定义为数字类型

(3) 表的序列字段必须是数字类型

(4) 若数据库有移植的可能性,不使用存储过程及触发器

(5) 建立恰当的索引

索引的建立是加快数据库查询的基本技巧之一,通常的建议是,只有百万级的记录的表格才应该建立索引。

,命名都应该作为非常重要的事情来看待,表、序列、字段、索引的命名技巧可以归结如下:

(1) 关联字段名称必须相同,名称以基础表的字段名称为准

(2) 序列名字跟表字段名字相同

(3) 关联表的名称应该是被关联的表用“_”连接起来组成的

(4) 字段定义的前两位是表名的缩写,第三位是下划线

一,保证规范,序列名称必须是唯一的,而且,一般的序列就是这个表的id字段。如果不加前缀,那么字段都叫做id就会违背惟一性原则。

第二,为了将来关联查询语句的书写方便。

(5) 索引的名字和表的名字相同

(6) 常用字段采用固定定义

为了提高大数据量的表格的查询速度,可以采用建立适当的索引方式。如果一个表只有一个索引,建议索引的名字跟表相同,如果有多个索引,则为表名称加下划线加索引列名称。

最安全的设计方案是,Web数据库和测试数据库分离。Web数据库权限只被管理员一个人掌握。

关于MySQL数据库设计

的优化措施还需要经过数据库设计人员的不断发掘,从数据库设计中不断的发现问题,提出解决问题的方法,才能将数据库的性能优化的更好更全面。

关于MySql

1.在MySql里面创建的数据库,默认路径在哪里?

/var/lib/mysql

可通过my.cnf 设定:

datadir = /var/lib/mysql

2. 怎么创建Check约束?

CREATE TABLE Employee (

Name VARCHAR(50) PRIMARY KEY NOT NULL,

PhoneNo VARCHAR(15) DEFAULT 'Unknown Phone',

Age INT CHECK (Age BETWEEN 20 and 30)

);

3. 分离数据库:

mysqldump MyDatabase | gzip -c MyDatabase.sql.gz

还原: (在 "CREATE DATABASE MyNewDatabase" 后)

gzcat MyDatabase.sql.gz | mysql MyNewDatabase

或:

备份:

mysqldump -h 172.20.6.250 -u developer -p123456 test a.sql

恢复:

mysql -h172.20.6.250 -uroot -p123456 test a.sql

超详细MySQL数据库优化

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办?所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库,由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大,此时你可以不停的加机器,比如说系统层面不停加机器,就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题:数据库其实本身不是用来承载高并发请求的,所以通常来说,数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级,而且数据库使用的机器都是比较高配置,比较昂贵的机器,成本很高。如果你就是简单的不停的加机器,其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节,缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万,甚至每秒数十万,对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性,对那种写少读多的请求,引入缓存集群。具体来说,就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中,一定会包含:各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.