关键词：
优化table结构
#1 列数据类型尽量使用数字类型，避免使用字符类型，后者不仅会占用较多存储空间而且会降低查询效率（逐字符比较）；
#2 优先使用VARCHAR，变长字段存储空间小，还可以提升查询效率；
#3 对需要经常作为where条件出现的column添加索引，通过添加constraint设置为unique key（自动添加索引）；
#4 对于单DB而言，primary key使用AUTO_INCREMENT的BIGINT是最合适的，自增类型的ID便于分页和索引（UUID的key具有无序性，而且字符类型耗费资源）；对于DB集群而言，以DB自身的算法生成ID不能保证唯一性，所以需要引入一个全局的ID generator保证唯一性的同时提供较好的性能，Redis和ZooKeeper是比较好的选择；另外通过给不同的DB或者App加入一个唯一的SN也能最大程度保证唯一性。
优化SQL语句
#1 对于查询语句尽量添加NO_LOCK标志，提升DB并发量；
#2 筛选条件放置位置按优先级从高到低依次为on, where, having，越到后面需要保存的数据和进行的计算就越多：
#3 在where子句中避免使用[!=, <>, or, in, not in, %, like, is null, is not null]，原因是会导致DB引擎放弃使用index而进行全文扫描，推荐使用exist或者not exist；
#4 如果某列的重复数据较多，则index不能发挥较好的性能，反而过多的索引还会降低insert和update的效率；
#5 对于涉及多张表的联合查询，依次将数据量最小的表按从右到左的顺序放置，保证中间虚拟表只包含最少的数据；
#6 DB引擎解析一条SQL语句的流程
1 [8] SELECT [9] DISTINCT [11] TOP # <column list> 2 [1] FROM <left table> [3] <join type> JOIN <right table> [2] ON <join condition> 3 [4] WHERE <where condition> 4 [5] GROUP BY <group by list> 5 [6] WITH <CUBE | ROLLUP> 6 [7] HAVING <having condition> 7 [10] ORDER BY <order by list>;
对于sql中每一个子句都会生成一张virtual table用于存储中间数据，因此需要尽可能的减少每一步中VT的数据，上述SQL语句的执行顺序如下：
【1-3】：FROM子句中如果只有一张表，则不做任何处理；如果有两张表，则对其做笛卡尔积处理生成VT1；然后根据join condition执行ON子句进行筛选并生成VT2；接着根据join type（LEFT, RIGHT, INNER, OUTTER）执行JOIN子句生成VT3；如果有超过两张表，则依次处理完前两张表之后在VT3的基础上继续处理之后的表，直到所有的表都处理完最终生成VT4；SQL解释器一般按照从右到左的顺序处理表，因此需要保证越是靠右的表的数据量是越少的。
【4】：根据where condition执行WHERE子句，对中间表数据进行筛选并生成VT5。
【5】：根据group by list执行GROUP子句，对中间表进行分组并生成VT6。
【6】：根据CUBE还是ROLLUP执行WITH子句，对分组结果进行汇总并生成VT7。
【7】：根据having condition执行HAVING子句，对分组结果进行筛选并生成VT8。
【8】：根据column list执行SELECT子句，对中间表进行数据映射并生成VT9。
【9】：执行DISTINCT子句，将重复的行从表中去除并生成VT10。
【10】：根据order by list执行ORDER BY子句，对中间表进行排序并生成VT11。
【11】：根据#（数量或者比例）执行TOP子句，从中间表中去除相应数据量结果并生成VT12。
定期查看SQL执行status
SQL server profiler，需要定期查看DB中超过某个执行时间限制的， 或者是资源占用率超过某些限制的SQL语句；
读写分离
对于单库DB设计而言，如果读写请求同时操作一个库，势必极大的降低DB性能；而一般情况读操作远远多于写操作，这时候就可以通过master-slave的设计，将同一个库的数据做多个备份，写操作仅针对master进行，读操作在master和salve都可以进行；master定期将自身的数据更新到slave上，保证数据的最终一致性同时提升DB的QPS。
分库分表
对于单库多表而言，业务相关的数据尽量放置于同一个库1里面（垂直切分，业务拆分），比如用户A支付B元购买了C商品寄送到D地址，这样可以保证较好的读取性能，这样也能将事务限制在一个库的范围内；但是当库1的某张表的数据记录超过某个限制（单库单表数据量在800万条以内具有比较好的读写性能），需要另起一个库2放置新增加的各个表的数据（水平切分），库1和库2具有相同的表组成，数据量增长的时候也以此类推，之后新的业务数据需要访问和操作某个库时，需要根据某种映射算法（key % n）选择对应的库进行数据读写，这个key必须是满足分布式ID的全局唯一性；
在异地多活中心的架构中，分库的设计可以解决高并发访问的问题，比如有100个手机库存，如果放到一个库里，则所有并发都需要竞争同一把锁，但如果将100个手机库存平均分配到4个库里，每个库有25个库存，则并发访问可以同时竞争四把锁，极大提升了并发效率；另外一种设计是将100个手机库存维护在一个DB库中，但使用redis等缓存基于窗口机制一次性获取多个库存到缓存中，比如redis-01预获取0-24号库存，则更新DB库存为75，redis-02预获取25-49库存，则更新DB库存为50，这样的设计可以减少较慢的DB锁的竞争，而使用较快的cache锁的竞争替代。
使用cache替代DB检索
使用redis或者memcached作为数据缓存
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