一、前言
在我们的实际开发应用中，作为数据落地的一层，地位非常重要。
下面笔者从实战角度，分别5个层面，简述数据层的优化思路。
二、分步解析
1. 数据建模
在项目中，产品经理过来的需求之后，就是对需求进行业务分析，把实际的业务需求转化成抽象的存储结构。
这里我们不得不提的是数据库设计的三大范式。
第一范式（1NF）：字段不可分；
第二范式（2NF）：有主键，非主键字段依赖主键；
第三范式（3NF）：非主键字段不能相互依赖。
举个简单的例子，猫舍中有很多只猫，需要做统计和管理。
猫有身高和体重，如果把身高和体重都放在一个字段里，就违背了第一范式，因为是可以分两个字段存储的。
猫的毛发不同，洗护的注意事项也不同，但是洗护的事项和猫是具体哪一只没有直接联系，所以不应该放在一个表中，应该做单独的洗护表。
但是这三大范式在实际项目中，会根据具体查询做一定的冗余，并不需要绝对执行。
2. 优化查询
在确定数据表之后，我们进行具体业务的模块开发。其中涉及到的数据库查询操作，就对应如何优化查询。
见效最快的优化方式是添加合理的索引。
索引按照数据结构来说主要包含B+树和Hash索引。
B+树是左小右大的顺序存储结构，节点只包含id索引列，而叶子节点包含索引列和数据，这种数据和索 引在一起存储的索引方式叫做聚簇索引，一张表只能有一个聚簇索引。假设没有定义主键，InnoDB会选 择一个唯一的非空索引代替，如果没有的话则会隐式定义一个主键作为聚簇索引。
覆盖索引指的是在一次查询中，如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为 覆盖索引，而不再需要回表查询。
而要确定一个查询是否是覆盖索引，我们只需要explain sql语句看Extra的结果是否是“Using index”即可。
注意锁表，比如一次删除操作时，使用的列没有创建索引，导致删除操作扫描全表，这时造成锁表，数据不能写入。
3. 慢SQL查询
慢SQL指的是超出设定值时间的查询，大量的慢SQL会导致拖慢接口返回时间，需要逐个排查。
查看是否开启慢查询。
show variables like "slow_query_log%"
查看慢查询的时间。
show variables like "long_query_time"
4. 分库 分表
分库指的是不同的数据表放到不同的数据库服务器中，分表指的是一张数据表拆成多张数据表，可能位于同一台服务器或多台服
务器中。
分库分表解决的问题，一个是数据库的容量问题，另一个是数据库服务器性能压力问题。
如何做分库分表：
- 去除数据表之间的关联，比如连表查询。
- 拒绝外键，允许一定的数据冗余设计数据表。
- 可以根据业务拆分，减少业务上对数据库的链接。
- 可以根据负载拆分，减少对服务器的压力。
5.配置缓存层
MySQL作为数据落地的一层，io压力还是很大的，虽然可以通过增加配置的方式提升性能，但是从成本考虑还是需要我们在架构上优化。
配置缓存层是一个经典的操作，比如Memcached、redis。
如何做缓存层的设计：
- 频繁的数据，数据更新操作，先更新缓存层数据，再写入队列，延迟更新到数据库。
- 重要的数据，缓存层和数据库同步更新。
三、总结
本文从5个角度简要概述了优化MySQL的要点，每个部分并没有非常详细。
希望抛砖引玉，给各位一些启发。
