Docker、K8S、DevOps、微服務、云原生是這幾年最火的技術名詞，也是互聯網的技術發展方向，.NET Core+MySQL的開源跨平臺解決方案是.NET領域的不二之選！然而大多數開發者甚至架構師，都聚焦在.NET Core上，以至于在MySQL性能優化方面出現空白，會嚴重影響個人的發展和就業選擇。下面給大家來篇干貨長文，還請細看！

數據庫調優

數據庫性能調優是個技術活兒，說起來簡單，就是加快數據庫的訪問速度，做起來挺難，需要考慮各種復因素：SQL語句、索引、數據庫設計、表結構、系統配置、甚至硬件都需要關注，常見方式：

§ ?SQL和索引優化是最重要的，也是開發者關注最多。

§ ?從數據庫設計時，就考慮到增刪改查效率，適度冗余。

§ ?系統配置的優化，調整數據庫相關參數配置。

§ ?硬件優化就是更多內存，更快的IO。

優化成本:硬件>系統配置>數據庫表結構>SQL及索引

優化效果:硬件<系統配置<數據庫表結構<SQL及索引

優化效果最好而且最廉價的應該就是SQL和索引了，也是開發者最應該關注的環節，下面來個實操案例分享。

Sql優化案例

SQL優化就是為了解決有問題的SQL，要么是SQL寫的不恰當，要么就是無索引或者索引失效。想要對癥下藥，最重要的是找到問題，幸好我們有MySQL執行計劃，能夠看到SQL執行的全部細節！實例看圖：

核心指標詳解

一、type：

執行計劃訪問類型，SQL 查詢優化中一個非常重要的指標，結果值從好到壞依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

system?

最快：不進行磁盤讀寫

const：

主鍵或者 unique 上的等值的查詢

eq_ref：

主鍵或者 unique 上的 join 查詢，等值匹配，對于前表的每一行，后表只有一行命中

ref：

非唯一索引，等值匹配，可能多行命中

range：

索引上的范圍掃描，例如：between、in、>、<

index：

索引上的全集掃描，例如：InnoDB 的 count

ALL：

全表掃描，最慢

二. possible_keys?

查詢過程中有可能用到的索引。

三. key?

實際使用的索引，如果為 NULL ，則沒有使用索引。

四. rows?

根據表統計信息或者索引選用情況，估算出找到所需的記錄所需要讀取的行數。

五. filtered?

表示返回結果的行數占需讀取行數的百分比， filtered 值越大越好。

六.Extra?

非常非常重要的額外信息,會影響執行結果的

Using filesort:

對數據使用一個外部的文件內容進行了排序，而不是按照表內的索引進行排序讀取。?

Using temporary：

使用臨時表保存中間結果，常見于order by 或 group by。?

Using index：

表示 SQL 操作中使用了覆蓋索引，避免了訪問表的數據行?

Using index condition：

表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列數據都在索引樹上，還需要訪問實際的行記錄。?

Using where：

表示 SQL 操作使用了 where 過濾條件。

看懂執行計劃，是開啟高性能 SQL 語句的大門的第一步，此外還需要擁有扎實的理論基礎和豐富的實踐，二者缺一不可。在當下大數據量三高三V的時代，只有sql語句的優化，已經遠遠不夠了，還需要能深入索引結構，數據庫設計，結合硬件方能讓你的程序業務性能永垂不朽。

三高：高并發，高可擴，高性能

三V：海量 Volume，多樣Variety，實時Velocity

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Day2

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Day3

三高三V背景下，搭建MySQL高性能架構，輸出互聯網級分布式數據庫架構方案。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的腾讯招.NET，居然要求精通MySQL，而不是SQLServer！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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