數據庫表的表面上有索引和防錯機制，但是簡單的查詢將花費很長時間。Web應用程序在開發環境中可能工作良好，但在生產環境中的性能同樣很差。如果您是數據庫管理員，則在某個階段可能會遇到上述情況。因此，MySQL數據庫優化技巧就顯得尤為重要。那么MySQL數據庫優化技巧有哪些？數據庫從一開始設計，就不能將其成熟的數據庫體系結構設計為具有高可用性，高可伸縮性和其他特征。隨著用戶數量的增加，數據庫才逐漸得到改善。除了前端應用程序之外，它可以大致分為以下五個階段：

　　階段一：數據庫表設計

項目立項后，開發部門根據產品部門需求開發項目。

開發工程師在開發項目初期會對表結構設計。對于數據庫來說，表結構設計很重要，如果設計不當，會直接影響到用戶訪問網站速度，用戶體驗不好!這種情況具體影響因素有很多，例如慢查詢、沒有適當建立索引、數據庫堵塞等。當然，有測試部門的團隊，會做產品測試，找Bug。

由于開發工程師重視點不同，初期不會考慮太多數據庫設計是否合理，而是盡快完成功能實現和交付。等項目上線有一定訪問量后，隱藏的問題就會暴露，這時再去修改就不是這么容易的事了!

　　階段二：數據庫部署

是時候運維工程師出場了，項目上線。

項目初期訪問量一般是寥寥無幾，此階段Web+數據庫單臺部署足以應對在1000左右的QPS。考慮到單點故障，應做到高可用性，可采用MySQL主從復制+Keepalived實現雙機熱備。主流HA軟件有：Keepalived、Heartbeat。

　　階段三：數據庫性能優化

如果將MySQL部署到普通的X86服務器上，在不經過任何優化情況下，MySQL理論值正常可以處理1500左右QPS，經過優化后，有可能會提升到2000左右QPS。否則，訪問量當達到1500左右并發連接時，數據庫處理性能可能響應就會慢，而且硬件資源還比較富裕，這時就該考慮性能優化問題了。

　　階段四：數據庫架構擴展

隨著業務量越來越大，單臺數據庫服務器性能已無法滿足業務需求，該考慮增加服務器擴展架構了。主要思想是分解單臺數據庫負載，突破磁盤I/O性能，熱數據存放緩存中，降低磁盤I/O訪問頻率。

　　階段五：數據庫維護

數據庫維護是數據庫工程師或運維工程師的工作，包括系統監控、性能分析、性能調優、數據庫備份和恢復等主要工作。

由于關系型數據庫初衷設計限制，在大數據處理時會顯得力不從心。因此NoSQL火起來了，天生勵志，具備分布式、高性能、高可靠等特性，彌補了關系型數據庫某方面先天性不足，非常適合存儲非結構化數據。主流NoSQL數據庫有：MongoDB、HBase、Cassandra等。

好了關于MySQL數據庫優化技巧有哪些的內容介紹到這里就結束了，想了解更多關于MySQL數據庫的信息，請繼續關注中培偉業。