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MySQL數據庫某張表近千萬的數據，CRUD比較慢，如何優化？

說實話，這個數據量級，MySQL單庫單表支撐起來完全沒有問題的，所以首先還是考慮數據庫本身的優化。

從上圖可以看到，數據庫優化通常可以通過以上幾點來實現：

• 硬件升級：也就是花更多的錢，升級我們數據庫硬件配置，包括CPU、內存、磁盤、網絡等等，但是這個方案成本高，而且不一定能起到非常好的效果。
• 數據庫配置：修改數據庫的配置，有可能讓我們的CRUD操作變得更快，不過我也不建議大家把經歷放在這一點上面；首先，數據庫的配置通常由專業的DBA來負責；第二，大部分時候，默認的數據庫配置在大多數情況下已經是最優配置了。

對于開發人員來說，我們需要把注意力放在后面三點：

數據結構的優化，也就是表結構的優化

• 數據類型的選擇：選用合適的數據結構。什么叫做"合適的數據結構"，比如性別字段，M表示男F表示女，那么一個char(1)就足夠了，如果存儲人的年齡，那么就沒有必要使用INT這么大范圍的字段了；
• 適當的拆分：千萬不要試圖把所有的字段放在一張表中，因為這會非常影響性能，通常一張表的字段最好不要超過30個；
• 適當的冗余：如果一些常用的字段，可能會用在不同的維度，那么我們可以把這些字段設計在多張表中，因為這樣可能會減少表關聯；
• 字段盡量設置成notNull，盡量帶有默認值。

SQL語句的優化

優化SQL語句執行速度的方法有很多，比如：

• 盡量使用索引，盡量避免全表掃描，提高查詢速度；
• 當然你不能無限制地建立索引；維護索引也會影響性能，會降低DML操作的速度；
• 注意SQL語句的書寫，有一些錯誤的寫法可能會導致索引失效；
• 盡量避免在where子句中對字段進行Null值判斷（當然我們在表設計中，直接建議不要有Null）；
• 條件值多的情況下，盡量不要使用in和notin；
• select的時候，使用具體的字段代替*號
• 避免返回大量數據，增加分頁；

減少數據庫的訪問

• 我們可以通過增加本地緩存或分布式緩存的方式，將熱點數據存儲到緩存中，以減少數據庫的訪問；
• 終極大招，如果是一個不合理的需求，我們可以拒絕做這個需求，這樣也算是"減少了數據庫訪問"。

說完了MySQL本身的優化，如果數據量進一步增大的話，我們還有什么優化的方案呢？

讀寫分離

主庫用于寫，從庫用于讀，將讀寫分散在不同的數據庫上，利用多臺機器的資源，來提高數據庫的可用性和性能。

分庫分表

如果數據持續增多，超過了單臺MySQL的支撐上限，那么只能用【分庫分表】這一招了；我們可以采用一定的路由規則，將數據保存到不同的數據庫中。

當然，如果不是“迫不得已”，我是不太建議分庫分表的，因為這樣極大地增加了系統的復雜程度，并且會帶來更多的問題需要開發人員解決。

以上就是常用的MySQL優化方案，如果是千萬級數據量，優化MySQL本身即可。

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