需求：數據加載慢（卡）

其實是SQL的優化

學習路線：

（選擇數據庫）-》業務分析（表，字段）-》邏輯設計（范式-》關系表，反范式-》寬表）

-》物理設計（選擇存儲引擎》數據類型》對象命名-》建立庫表）

-》索引優化（慢查詢-》執行計劃）

-》SQL改寫

-》事務ACID（由于高并發-》產生阻塞，死鎖）

-》高可用，高可擴展（集群，負載均衡，主從復制，讀寫分離，分庫分表（水平分割，垂直分割））

?

一，數據庫：MySQL

二，業務分析：根據項目需求，得出需要創建的表，每個表應該有什么字段

三，邏輯設計：

?三大范式：

單個字段不能再分。如：聯系方式-》拆分-》手機，微信，QQ。。。

非主鍵字段必須依賴主鍵（有主鍵才有非主鍵，人在塔在）

非主鍵之間不能相互依賴（女朋友和小三不兼容）

• 優點：減少數據冗余
• 缺點：增加關聯，產生關系表

反范式：根據業務需要，把需要的數據放進表中。

• 優點：減少關聯表（運用：1：N關系，將1中適當的字段放進N中）
• 缺點：泛用使數據冗余，產生寬表

寬表：將所有字段放一個表中

關系表：兩個表的關聯

四，物理設計

存儲引擎：INNODB

數據類型：

優先使用字節小的類型（timestamp代替datetime，字符串轉整型存儲，varchar代替text）

精度用decimal

不為NULL

對象命名：

包含庫名

小寫+下劃線

不使用保留字

見名識義

相同數據列，列名和數據類型一致

臨時表tmp，備份表bak前綴，日期為后綴

建立庫表：DDL語句

五，索引優化：索引=目錄，更快查詢。常用主鍵，普通索引，唯一索引，聯合索引

索引不是越多越好

where，on/using，group，order，distinct中加索引（order by NULL：不進行文件排序）

索引列不能使用表達式和函數

NOT IN和<>不能使用索引

范圍查詢的右邊列不能使用索引

order中全部列，group和order在一個表中

聯合索引順序：只能從最左側使用索引，且不能跳過其中一列

覆蓋索引：select,where中的列都是索引

前綴索引：一段字符串的最前一部分作為索引。唯一性越高越好，但不能過多

六，SQL改寫

使用join或CTE（8.0的公共表表達式）代替子查詢

大SQL改小SQL

巧用計算列

使用limit，field，count(*)

匯總表

緩存數據

附錄：

2.MVC（封裝），解耦合（相關理解耦合度）

3.對于修改數量的計算，封裝成一個統計方法，每次如果涉及到修改，調用一下這個方法。

4.多個類中都用到的API，封裝到common控制器中

?

總結

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