MySQL性能
最大数据量
抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。
《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。
博主曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20，prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。
虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。
最大并发数
并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数。
MySQL会为每个连接提供缓冲区，意味着消耗更多的内存。如果连接数设置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。一般要求两者比值超过10%，计算方法如下：
max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%查看最大连接数与响应最大连接数：
show variables like '%max_connections%';
show variables like '%max_user_connections%';在配置文件my.cnf中修改最大连接数
[mysqld]
max_connections = 100
max_used_connections = 20查询耗时0.5秒
建议将单次查询耗时控制在0.5秒以内，0.5秒是个经验值，源于用户体验的3秒原则。如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。
实施原则
相比NoSQL数据库，MySQL是个娇气脆弱的家伙。它就像体育课上的女同学，一点纠纷就和同学闹别扭(扩容难)，跑两步就气喘吁吁(容量小并发低)，常常身体不适要请假(SQL约束太多)。如今大家都会搞点分布式，应用程序扩容比数据库要容易得多，所以实施原则是数据库少干活，应用程序多干活。
数据表设计
数据类型
数据类型的选择原则：更简单或者占用空间更小。
避免空值
MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。尽可能将NULL值用有意义的值代替，也能避免SQL语句里面包含is not null的判断。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。
text类型优化
由于text字段储存大量数据，表容量会很早涨上去，影响其他字段的查询性能。建议抽取出来放在子表里，用业务主键关联。
索引优化
索引分类
索引优化
合理使用覆盖索引，如下所示：
select login_name, nick_name from member where login_name = ?login_name, nick_name两个字段建立组合索引，比login_name简单索引要更快。
SQL优化
分批处理
博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水，水面有各种漂浮物。浮萍和树叶总能顺利通过出水口，而树枝会挡住其他物体通过，有时还会卡住，需要人工清理。MySQL就是鱼塘，最大并发数和网络带宽就是出水口，用户SQL就是漂浮物。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。
不带分页参数的查询或者影响大量数据的update和delete操作，都是树枝，我们要把它打散分批处理，举例说明：
业务描述：更新用户所有已过期的优惠券为不可用状态。
SQL语句：
update status=0 FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status=1;如果大量优惠券需要更新为不可用状态，执行这条SQL可能会堵死其他SQL，分批处理伪代码如下：
int pageNo = 1;
int PAGE_SIZE = 100;
while(true) {
List<Integer> batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}');
if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) {
return;
}
update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}')
pageNo ++;
}操作符<>优化
通常<>操作符无法使用索引，举例如下，查询金额不为100元的订单：
select id from orders where amount != 100;如果金额为100的订单极少，这种数据分布严重不均的情况下，有可能使用索引。鉴于这种不确定性，采用union聚合搜索结果，改写方法如下：
(select id from orders where amount > 100)
union all
(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)OR优化
在Innodb引擎下or无法使用组合索引，比如：
select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407' or user_id = 100;OR无法命中mobile_no + user_id的组合索引，可采用union，如下所示：
(select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407')
union
(select id，product_name from orders where user_id = 100);此时id和product_name字段都有索引，查询才最高效.
IN优化
IN适合主表大子表小，EXIST适合主表小子表大。由于查询优化器的不断升级，很多场景这两者性能差不多一样了。
尝试改为join查询，举例如下：
`select id from orders where user_id in (select id from user where level = 'VIP')`;采用JOIN如下所示：
select o.id from orders o left join user u on o.user_id = u.id where u.level = 'VIP';不做列运算
通常在查询条件列运算会导致索引失效，如下所示：
查询当日订单
select id from order where date_format(create_time，'%Y-%m-%d') = '2019-07-01';date_format函数会导致这个查询无法使用索引，改写后：
select id from order where create_time between '2019-07-01 00:00:00' and '2019-07-01 23:59:59';避免Select all
如果不查询表中所有的列，避免使用SELECT *，它会进行全表扫描，不能有效利用索引。
Like优化
like用于模糊查询，举个例子（field已建立索引）：
SELECT column FROM table WHERE field like '%keyword%';这个查询未命中索引，换成下面的写法：
SELECT column FROM table WHERE field like 'keyword%';去除了前面的%查询将会命中索引，但是产品经理一定要前后模糊匹配呢？全文索引fulltext可以尝试一下，但Elasticsearch才是终极武器。
Join优化
join的实现是采用Nested Loop Join算法，就是通过驱动表的结果集作为基础数据，通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据，然后合并结果。如果有多个join，则将前面的结果集作为循环数据，再次到后一个表中查询数据。
驱动表和被驱动表尽可能增加查询条件，满足ON的条件而少用Where，用小结果集驱动大结果集。
被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。
禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。微信搜索web_resource 关注获取更多推送。
Limit优化
limit用于分页查询时越往后翻性能越差，解决的原则：缩小扫描范围，如下所示：
select * from orders order by id desc limit 100000,10耗时0.4秒
select * from orders order by id desc limit 1000000,10耗时5.2秒
先筛选出ID缩小查询范围，写法如下：
select * from orders where id > (select id from orders order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10耗时0.5秒
如果查询条件仅有主键ID，写法如下：
select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc耗时0.3秒
如果以上方案依然很慢呢？只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
Insert into select数据同步sql的坑
Insert into select请慎用。这天xxx接到一个需求，需要将表A的数据迁移到表B中去做一个备份。本想通过程序先查询查出来然后批量插入。但xxx觉得这样有点慢，需要耗费大量的网络I/O，决定采取别的方法进行实现。通过在Baidu的海洋里遨游，他发现了可以使用insert into select实现，这样就可以避免使用网络I/O，直接使用SQL依靠数据库I/O完成，这样简直不要太棒了。然后他就被开除了。
由于数据数据库中order_today数据量过大，当时好像有700W了并且每天在以30W的速度增加。所以上司命令xxx将order_today内的部分数据迁移到order_record中，并将order_today中的数据删除。这样来降低order_today表中的数据量。
由于考虑到会占用数据库I/O，为了不影响业务，计划是9:00以后开始迁移，但是xxx在8:00的时候，尝试迁移了少部分数据(1000条)，觉得没啥问题，就开始考虑大批量迁移。
在迁移的过程中，应急群是先反应有小部分用户出现支付失败，随后反应大批用户出现支付失败的情况，以及初始化订单失败的情况，同时腾讯也开始报警。
然后xxx就慌了，立即停止了迁移。
本以为停止迁移就就可以恢复了，但是并没有。后面发生的你们可以脑补一下。
在本地建立一个精简版的数据库，并生成了100w的数据。模拟线上发生的情况。
建立表结构
订单表
CREATE TABLE `order_today` (
`id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '主键',
`merchant_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '商户编号',
`amount` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '订单金额',
`pay_success_time` datetime NOT NULL COMMENT '支付成功时间',
`order_status` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '支付状态 S：支付成功、F：订单支付失败',
`remark` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间 -- 修改时自动更新',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_merchant_id` (`merchant_id`) USING BTREE COMMENT '商户编号'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;订单记录表
CREATE TABLE order_record like order_today;今日订单表数据
模拟迁移
把8号之前的数据都迁移到order_record表中去。
INSERT INTO order_record SELECT
*
FROM
order_today
WHERE
pay_success_time < '2020-03-08 00:00:00';在navicat中运行迁移的sql,同时开另个一个窗口插入数据，模拟下单。
从上面可以发现一开始能正常插入，但是后面突然就卡住了，并且耗费了23s才成功，然后才能继续插入。这个时候已经迁移成功了，所以能正常插入了。
出现的原因
在默认的事务隔离级别下：insert into order_record select * from order_today 加锁规则是：order_record表锁，order_today逐步锁（扫描一个锁一个）。
分析执行过程。
通过观察迁移sql的执行情况你会发现order_today是全表扫描，也就意味着在执行insert into select from 语句时，mysql会从上到下扫描order_today内的记录并且加锁，这样一来不就和直接锁表是一样了。
这也就可以解释，为什么一开始只有少量用户出现支付失败，后续大量用户出现支付失败，初始化订单失败等情况，因为一开始只锁定了少部分数据，没有被锁定的数据还是可以正常被修改为正常状态。由于锁定的数据越来越多，就导致出现了大量支付失败。最后全部锁住，导致无法插入订单，而出现初始化订单失败。
解决方案
由于查询条件会导致order_today全表扫描，什么能避免全表扫描呢，很简单嘛，给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以了，由于走索引查询，就不会出现扫描全表的情况而锁表了，只会锁定符合条件的记录。
最终的sql
INSERT INTO order_record SELECT
*
FROM
order_today FORCE INDEX (idx_pay_suc_time)
WHERE
pay_success_time <= '2020-03-08 00:00:00';执行过程
总结
使用insert into tablA select * from tableB语句时，一定要确保tableB后面的where，order或者其他条件，都需要有对应的索引，来避免出现tableB全部记录被锁定的情况。
其他数据库
作为一名后端开发人员，务必精通作为存储核心的MySQL或SQL Server，也要积极关注NoSQL数据库，他们已经足够成熟并被广泛采用，能解决特定场景下的性能瓶颈。
