大家在剛開始搭建專案的時候可能考慮的不夠全面，隨著產品的推廣 、業務場景的複雜和使用使用者越來越多 資料會呈現快速增長。當資料達到千萬級的時候 就會發現 查詢速度越來越慢 使用者體驗也就越來越差，那怎樣提升千萬級資料查詢效率呢？小萌簡單整理了一下，希望對大家有所幫助！

最佳化資料庫設計：

資料欄位型別使用varchar/nvarchar 替換 char/nchar，變長欄位儲存空間小，節省儲存空間。在查詢的時候小的空間欄位搜尋效率更高。

查詢的時候避免全表掃描，可以在where和order by 的欄位上建立索引。

where 查詢子句中不對null值做判斷，會導致檢索引擎放棄使用索引而使用全表掃描，如：select id,name from user where age is null 可以設定age 的預設值為0，保證沒有null值，修改後的sql查詢語句為：select id,name from user where age = 0。

謹慎使用索引，索引不是越多越好。一般一張表的索引數不要超過6個，如果太多要討論業務是否合理或者是否索引建在了不常用的欄位上。索引可以提高select 查詢的效率，但是也響應降低了 insert和update 的效率，因為在執行insert和update時也可能會重建索引。

儘量不要更新索引資料，因為索引資料的順序是表記錄的物理順序，一旦發生改變將會導致整個表記的順序發生改變，將會消耗大量資源。如果業務需要頻繁更新索引資料列 就要考慮索引是否建立合理，比如 使用者ID、身份證號碼或者手機號碼不經常改變的列可以考慮建立索引。

字元型欄位如果符合業務需求可以修改為數字型別欄位，因為字元型欄位會降低查詢和連線的效能，並且增加儲存的開銷。執行搜尋的適合查詢和連線會逐個比較字串的每一個字元，如果是資料型別比對一次就可以了。

SQL查詢最佳化

where 查詢語句中避免使用**!= 或<> **運算子，搜尋引擎會執行全表掃描而不執行建立的索引。

where 查詢語句中 避免使用 or 來連線條件查詢資料，也會導致搜尋引擎執行全表掃描而不執行建立的索引，例如：select id,name from user where age = 18 or age = 25 可以修改為 select id,name from user where age = 18 union all select id,name from user where age = 25。

** in 和 not in也避免使用，也將導致全表掃描，例如：select id,name from user where age in (18,19,20)** 如果是連續的則可以考慮使用between and，例如：select id,name from user where age between 18 and 20。

wehre 查詢語句中避免使用引數，也會全表掃描，SQL在執行時才會進行區域性變數的解析，最佳化程式不能將訪問計劃的選擇推遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。如果編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：select id,name from user where age = @age 當然也可以改為強制使用索引：select id,name from user with(index(索引名)) where age =@ age

where查詢語句避免使用表示式，也會導致查詢的時候放棄使用索引導致全表掃描。例select id,name from user where age/2 = 10 ** 可以更改為 ** select id,name from user where age = 102*。

where查詢語句避免使用函式操作，也會導致查詢的時候放棄使用索引導致全表掃描。例如：select id,name from user where substring(name,1,3)=’abc’ 可以改為select id,name from user where name like ‘abc%’。

不要使用select * from user 查詢，要用具體的欄位名。不要返回任何用不到的欄位。

不要使用遊標，大家都知道遊標的效率非常差。

避免出現大實務業務，會降低系統的併發能力。

Java後臺最佳化

使用JDBC連線資料庫。

合理使用資料快取。

控制好記憶體，不要全部資料放到內出做處理，可以邊讀邊處理。

少創造物件。

資料庫效能最佳化

使用儲存過程

如果在具體業務實現過程中，可以使用儲存過程操作資料庫可以儘量使用，由於儲存過程是存放在資料庫伺服器上的一次性被設計、編碼、測試，被再次呼叫，需要執行該儲存過程可以很簡單的使用。可以提高響應速度，減少網路使用流量等等。

硬體調整

影響資料庫效能的也可能是磁碟和網路吞吐量，可以透過擴大虛擬記憶體，把資料庫伺服器和主伺服器分開部署。資料伺服器吞吐量調為最大。

調整資料庫

如果在實際業務實現中對錶查詢頻率過高，可以對錶建立索引；按照where查詢條件建立索引，儘量為整型鍵建立為有且只有一個簇集索引，資料在物理上按順序在資料頁上，縮短查詢範圍，為在查詢經常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆蓋查詢；但是索引不可太多，執行UPDATE DELETE INSERT語句需要用於維護這些索引的開銷量急劇增加；避免在索引中有太多的索引鍵；避免使用大型資料型別的列為索引；保證每個索引鍵值有少數行。

1.熟悉mysql innodb儲存引擎原理，參考mysql技術內幕innodb儲存引擎

2.熟悉b+樹結構

3.熟悉sql最佳化技巧，參考高效能mysql

4.熟悉鎖，事務

5.能夠使用常用的監控方法和工具，監控資料庫效能，比如druid，慢sql日誌，zabbix

6.能夠評估系統流量，合理使用快取，佇列，資料庫引擎選擇，來提高mysql效能，降低壓力