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关于 MySQL 性能优化的建议总结,请看这篇文章:MySQL 高性能优化规范建议总结 。
可以是可以,直接存储文件对应的二进制数据即可。不过,还是建议不要在数据库中存储文件,会严重影响数据库性能,消耗过多存储空间。
可以选择使用云服务厂商提供的开箱即用的文件存储服务,成熟稳定,价格也比较低。
也可以选择自建文件存储服务,实现起来也不难,基于 FastDFS、MinIO(推荐) 等开源项目就可以实现分布式文件服务。
数据库只存储文件地址信息,文件由文件存储服务负责存储。
相关阅读:Spring Boot 整合 MinIO 实现分布式文件服务 。
可以将 IP 地址转换成整形数据存储,性能更好,占用空间也更小。
MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址
INET_ATON()
:把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)INET_NTOA()
:把整型的 ip 转为地址
插入数据前,先用 INET_ATON()
把 ip 地址转为整型,显示数据时,使用 INET_NTOA()
把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
我们可以使用 EXPLAIN
命令来分析 SQL 的 执行计划 。执行计划是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器的优化会后,具体的执行方式。
EXPLAIN
并不会真的去执行相关的语句,而是通过 查询优化器 对语句进行分析,找出最优的查询方案,并显示对应的信息。
EXPLAIN
适用于 SELECT
, DELETE
, INSERT
, REPLACE
, 和 UPDATE
语句,我们一般分析 SELECT
查询较多。
我们这里简单来演示一下 EXPLAIN
的使用。
EXPLAIN
的输出格式如下:
mysql> EXPLAIN SELECT `score`,`name` FROM `cus_order` ORDER BY `score` DESC;
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
| 1 | SIMPLE | cus_order | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 997572 | 100.00 | Using filesort |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
各个字段的含义如下:
篇幅问题,我这里只是简单介绍了一下 MySQL 执行计划,详细介绍请看:SQL 的执行计划这篇文章。
读写分离和分库分表相关的问题比较多,于是,我单独写了一篇文章来介绍:读写分离和分库分表详解。
MySQL 性能优化是一个系统性工程,涉及多个方面,在面试中不可能面面俱到。因此,建议按照“点-线-面”的思路展开,从核心问题入手,再逐步扩展,展示出你对问题的思考深度和解决能力。
1. 抓住核心:慢 SQL 定位与分析
性能优化的第一步永远是找到瓶颈。面试时,建议先从 慢 SQL 定位和分析 入手,这不仅能展示你解决问题的思路,还能体现你对数据库性能监控的熟练掌握:
- 监控工具: 介绍常用的慢 SQL 监控工具,如 MySQL 慢查询日志、Performance Schema 等,说明你对这些工具的熟悉程度以及如何通过它们定位问题。
- EXPLAIN 命令: 详细说明
EXPLAIN
命令的使用,分析查询计划、索引使用情况,可以结合实际案例展示如何解读分析结果,比如执行顺序、索引使用情况、全表扫描等。
2. 由点及面:索引、表结构和 SQL 优化
定位到慢 SQL 后,接下来就要针对具体问题进行优化。 这里可以重点介绍索引、表结构和 SQL 编写规范等方面的优化技巧:
- 索引优化: 这是 MySQL 性能优化的重点,可以介绍索引的创建原则、覆盖索引、最左前缀匹配原则等。如果能结合你项目的实际应用来说明如何选择合适的索引,会更加分一些。
- 表结构优化: 优化表结构设计,包括选择合适的字段类型、避免冗余字段、合理使用范式和反范式设计等等。
- SQL 优化: 避免使用
SELECT *
、尽量使用具体字段、使用连接查询代替子查询、合理使用分页查询、批量操作等,都是 SQL 编写过程中需要注意的细节。
3. 进阶方案:架构优化
当面试官对基础优化知识比较满意时,可能会深入探讨一些架构层面的优化方案。以下是一些常见的架构优化策略:
- 读写分离: 将读操作和写操作分离到不同的数据库实例,提升数据库的并发处理能力。
- 分库分表: 将数据分散到多个数据库实例或数据表中,降低单表数据量,提升查询效率。但要权衡其带来的复杂性和维护成本,谨慎使用。
- 数据冷热分离:根据数据的访问频率和业务重要性,将数据分为冷数据和热数据,冷数据一般存储在存储在低成本、低性能的介质中,热数据高性能存储介质中。
- 缓存机制: 使用 Redis 等缓存中间件,将热点数据缓存到内存中,减轻数据库压力。这个非常常用,提升效果非常明显,性价比极高!
4. 其他优化手段
除了慢 SQL 定位、索引优化和架构优化,还可以提及一些其他优化手段,展示你对 MySQL 性能调优的全面理解:
- 连接池配置: 配置合理的数据库连接池(如 连接池大小、超时时间 等),能够有效提升数据库连接的效率,避免频繁的连接开销。
- 硬件配置: 提升硬件性能也是优化的重要手段之一。使用高性能服务器、增加内存、使用 SSD 硬盘等硬件升级,都可以有效提升数据库的整体性能。
5.总结
在面试中,建议按优先级依次介绍慢 SQL 定位、索引优化、表结构设计和 SQL 优化等内容。架构层面的优化,如读写分离和分库分表、数据冷热分离 应作为最后的手段,除非在特定场景下有明显的性能瓶颈,否则不应轻易使用,因其引入的复杂性会带来额外的维护成本。