My SQL服务维护笔记 续
应用尽量使用PCONNECT和polling机制，用于节省MySQL服务建立连接的开销，但也会造成MySQL并发链接数过多（每个HTTPD都会对应一个MySQL线程）；
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表的横向拆分：让最常被访问的10%的数据放在一个小表里，90%的历史数据放在一个归档表里（所谓：快慢表），数据中间通过定期“搬家”和定期删除无效数据来节省，毕竟大部分应用（比如论坛）访问2个月前数据的几率会非常少，而且价值也不是很高。这样对于应用来说总是在一个比较小的结果级中进行数据选择，比较有利于数据的缓存，不要指望MySQL中对单表记录条数在10万级以上还有比较高的效率。而且有时候数据没有必要做那么精确，比如一个快表中查到了某个人发表的文章有60条结果，快表和慢表的比例是1:20，那么就可以简单的估计这个人一共发表了1200篇。Google的搜索结果数也是一样：对于很多上十万的结果数，后面很多的数字都是通过一定的算法估计出来的。 本文来自织梦
数据库字段设计：表的纵向拆分（过渡范化）：将所有的定长字段（char, int等）放在一个表里，所有的变长字段（varchar,text,blob等）放在另外一个表里，2个表之间通过主键关联，这样，定长字段表可以得到很大的优化（这样可以使用HEAP表类型，数据完全在内存中存取），这里也说明另外一个原则，对于我们来说，尽量使用定长字段可以通过空间的损失换取访问效率的提高。在MySQL4中也出现了支持外键和事务的InnoDB类型表，标准的MyISAM格式表和基于HASH结构的HEAP内存表，MySQL之所以支持多种表类型，实际上是针对不同应用提供了不同的优化方式；
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仔细的检查应用的索引设计：可以在服务启动参数中加入 --log-slow-queries[=file]用于跟踪分析应用瓶颈，对于跟踪服务瓶颈最简单的方法就是用MySQL的status查看MySQL服务的运行统计和show processlist来查看当前服务中正在运行的SQL，如果某个SQL经常出现在PROCESS LIST中，一．有可能被查询的此时非常多，二．里面有影响查询的字段没有索引，三．返回的结果数过多数据库正在排序（SORTING）；所以做一个脚本：比如每2秒运行以下show processlist;把结果输出到文件中，看到底是什么查询在吃CPU。dedecms.com
全文检索：如果相应字段没有做全文索引的话，全文检索将是一个非常消耗CPU的功能，因为全文检索是用不上一般数据库的索引的，所以要进行相应字段记录遍历。关于全文索引可以参考一下基于Java的全文索引引擎lucene的介绍。
前台应用的记录缓存：比如一个经常使用数据库认证，如果需要有更新用户最后登陆时间的操作，最好记录更新后就把用户放到一个缓存中（设置2个小时后过期），这样如果用户在2个小时内再次使用到登陆，就直接从缓存里认证，避免了过于频繁的数据库操作。
查询优先的表应该尽可能为where和order by字句中的字段加上索引，数据库更新插入优先的应用索引越少越好。
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总之：对于任何数据库单表记录超过100万条优化都是比较困难的，关键是要把应用能够转化成数据库比较擅长的数据上限内。也就是把复杂需求简化成比较成熟的解决方案内。 dedecms.com
一次优化实战
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以下例子是对一个论坛应用进行的优化： 织梦内容管理系统
用Webalizer代替了原来的通过数据库的统计。 copyright dedecms
首先通过TOP命令查看MySQL服务的CPU占用左右80%和内存占用：10M，说明数据库的索引缓存已经用完了，修改启动参数，增加了-O key_buffer=32M，过一段时间等数据库稳定后看的内存占用是否达到上限。最后将缓存一直增加到64M，数据库缓存才基本能充分使用。对于一个数据库应用来说，把内存给数据库比给WEB服务实用的多，因为MySQL查询速度的提高能加快web应用从而节省并发的WEB服务所占用的内存资源。 织梦好，好织梦
用show processlist;统计经常出现的SQL：
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