实现效果：通俗的说索引是用来提高查询效率，不需要通过扫描全部表记录，而直接使用索引快速定位需要查询的值。
需求的影响：论坛帖子要求总量的统计，附加要求，实时更新
功能上非常容易实现，执行select count * from 表名 的query就可以得到结果，如果我们采用不是MyLSAM存储引擎，而是使用Innodb的存储引擎，那么存放帖子的表有上千万条记录，执行这条需要很大的成本。
没有where的count使用MyLSAM要比InnoDB快的多，因为MyLSAM内置了一个计时器，count时他直接从计数器中读，1而InnoDB必须扫描全表。在InnoDB上执行count是一般要伴随where，且where重要包含主键以外的索引列。
这样查询不行，我们就专门为这个功能建一个表，就只有一个字段，一条记录，就存放这个统计量，每次有新的帖子产生的时候，都将这个值增加1，我们每次都只需要查询这个表就可以得到结果，效率就能满足要求。查询效率肯定能够满足要求，开始如果帖子产生快，高峰时期可以每秒上百个新增操作。因为锁资源争用严重造成整体性能的大幅度下降。
通过创建一个统计表，然后通过一个定时任务每隔一定时间段去更新一次里面的统计值，既可以解决统计值查询的效率问题，有保证不影响新发帖的效率。
系统架构及实现的影响
所有数据都不是适合在数据库存放。
二进制多媒体数据：主要包括图片，音频，视频和其他一些相关的二进制文件，将二进制多媒体数据存放在数据库中，数据库空间只有消耗严重，数据存储消耗数据库主机的CPU资源。
超大文本数据
在5.0.3之前的mysql版本，VARCHAR类型的数据最长只能存放255个字节，如果需要存储更长的数据到一个字段，必须使用TEXT类型（最大可存放64k）的字段，甚至是更大的LONGTEXT类型（最大4GB）。而text类型数据的处理性能要远比VARCHAR类型数据的处理性能底下很多。从5.0.3版本，VARCHAR类型的最大长度被调整到64kb了，所以，超大文本数据存放的数据库综合那个不仅会带来性能低下，还带来空间占用浪费。
对于web应用，活跃数据的数据量总是不会特别大，有些活跃数据更是很少变化，对于这里数据，如果我们能将变化相对较少的部分活跃数据通过应用层的cache机制cache到内存中，对性能提升肯定是成数量级的，而且由于是活跃数据，对系统整体的性能影响也会很大。
查询语句对性能的影响
数据库管理软件中，最大的性能瓶颈是在于磁盘io，就是数据存取操作上面，对同一份数据，以不同方式找到其中的某一点内容的时候，所需的数据量可能会有天壤之别，消耗的资源也区别很多。
explain来查看执行计划
profiling来查看实际执行计划
通过执行show PROFILE命令获取当前系统中保存的多个query的profile的概要信息。
数据库Schema设计对性能的影响
硬件选择对性能的影响
数据库主机是存取数据的地方，数据库主机的io性能肯定是需要最优先考虑的一个因素，不管什么类型的数据库应用都适用。在主机中决定io性能不仅主要有磁盘和内存所决定，当然也包括各种io相关的板卡
其次，数据库主机是存取数据的地方，词语要相对集中很多，单台主机上所需要进行的计算量自然也就比较多，所有数据库主机的CPU处理能力也不能忽视
数据库负责数据的存储，与各应用茨城县的交互中传递的数据比其他各类服务器都要多，所以数据库主机的网络设备的性能也可能会成为系统的瓶颈。
数据库应用系统的优化，实际上是一个需要多方面配合，多方面优化的才能产生根本性改善的事情。
可以通过商业需求合理化，系统架构最优化，逻辑实现荆建华，硬件设施理性化。
mysql性能优化之一-索引
mysql索引的好处：对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据的瓶颈，而通常大型网站单日就会产生几百万的数据，没有索引查询会变得非常缓慢。
索引实在存储引擎中实现的，而不是在服务器层中实现的。每种存储的索引都不一定完全相同，并不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。
什么是索引：
是帮助mysql高兴获取数据的数据结构，他的存在形式是文件，缩影能够帮助我们快速定位数据。
为什么使用索引：
索引可以让mysql高效运行，可以提高mysql的插叙效率，数据约束
好处：
提高查询效率，快速定位数据
索引产生的代价：
1，本身以文件形式存放在硬盘，需要的时候才加载至内存，所有添加索引会增加磁盘的开销；
2，写数据：需要更新索引，岁数据库是很多的开销，见底表更新，添加和删除的速度。
不建议使用索引的情况有哪些：
表记录少
索引的选择性较低。指不重复的索引值与表记录数的比值，取值范围0到1，值越大，选择性越大
索引的类型：
普通索引，基本的索引，没有任何限制
create index index_name on tablename（column1）
唯一索引，与普通索引类似，不同的就是索引列的值必须唯一，但允许空值，空值值null，组合索引的组合列的值必须唯一
create uniaue table_name on tablename（column1）
主键索引，一种特殊的唯一索引，不允许有空值，一般在建表的时候同时建立主键索引
create table table_name（id int not unll，username varchar（16） not null，primay key（id））；
组合索引，建立单列索引，代表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于组合索引。
全文索引，只用于mylsam表，对文本域进行索引，字段类型包括char，varchar，text，不过对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间硬盘空间的做法
create fulltext index index_name on tablename（column）
索引的数据结构，B-tree索引结构：
如上图，是一颗b+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项和指针，如17、35并不真实存在于数据表中。
b+树的查找过程
如图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间因为非常短（相比磁盘的IO）可以忽略不计，通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，通过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中做二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的情况是，3层的b+树可以表示上百万的数据，如果上百万的数据查找只需要三次IO，性能提高将是巨大的，如果没有索引，每个数据项都要发生一次IO，那么总共需要百万次的IO，显然成本非常非常高。
有什么要求：只有某些时候的like才需建立索引，因为在以通配符%和_开头做查询时，mysql不会使用索引。
不要在列上进行运算
将在每个行上进行运算，将导致索引失效而进行全表扫描
选择索引列：
a，使用索引的主要有两种类型的列：在where子句中出现的列，在join子句中出现的列
b，考虑列综合那个值的分布，如果对字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，可节省大量索引空间，提升查询速度。
c，使用短索引，可节省大量索引空间，提升查询速度。
d，利用最左前缀
e，不要过度索引，值保持所需的索引，每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能，在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。
mysql性能优化-慢查询分析，优化索引，优化配置
性能瓶颈定位
show命令
慢查询日志
explain分析查询
profiling分析查询
索引即查询优化
配置优化
最常见的两个瓶颈是cpu和i/o的瓶颈，cpu在饱和的时候一般发生子数据装入内存或从磁盘上读取数据时候，磁盘i/o瓶颈发生在装入数据远大雨内存容量的时候，如果应用分布在网络上，查询量相当大的时候那么瓶颈就会出现在网络上，可以用mpstat，iostat，sar，vmstat来查看系统的性能状态。
查询与索引优化分析
优化mysql时，需要分析数据库。有慢查询日志，explain分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态即系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。
show命令查看mysql状态即变量，找到系统的瓶颈。
查看mysql服务器配置信息mysql > show variables;
查看mysql服务器运行的各自状态值mysq > show global status;
mysqladmin variables -u username -ptanhong 显示系统变量
mysqladmin extended-status -u username -ptanhong 显示状态信息
慢查询日志开启。
配置文件my.cnf中的{mysqld}一行下面加入3个配置参数，并重启mysql服务
show query log = 1 1：开启 0：关闭
show_query_log_file = /usr/local/mysql/data/slow-query.log 慢查询日志存放地点
long_query_time = 1 表示查询超过1秒才记录
使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对mysql查询语句的监控，分析，优化是mysql优化非常重要的，开启慢查询日志后，日志记录操作，在一定程度上会占用cpu资源影响mysql的性能，但是可以阶段性开启来定位性能瓶颈
explain分析查询，可以模拟优化器执行sql查询语句，从而知道mysq是如何醋栗sql语句的，可以分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈
explain select * from test1.tb1 where stuname='admin'\G;
id:1
select_type:SIMPLE
table:tb1 显示是哪个表
partitions:NULL
type:ALL 插叙使用了何种类型，重要字段。
possible_keys:NULL 显示可能应用在表中的索引
key:NULL 实际使用的索引
key_len:NULL 使用的索引的长度
ref:NULL 显示索引哪一列被使用
rows:19986 mysql认为必须检索返回请求数据的行数
filtered:10.00
Extra:Using where 关于mysql模拟优化器执行sql语句来看是没有使用索引查询的，而是全表扫描
1 row in set,1 warning(0.00 sec)
profiling分析查询
通过慢日志查询可以知道哪些sql语句执行效率低下，通过explain可以得知sql语句的具体执行情况，索引使用等，可以结合show命令查看执行状态，如果决定explain的信息不够详细，可以通过profiling命令得到更准确的sql执行消耗资源的信息。
profiling默认是关闭的，通过set profiling=1开启，执行需要测试的sql语句。
本文转自 宏强 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/tanhong/1905236
