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数据库读写分离Master-Slave

一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢，这时我们需要一些有效的优化手段来提高数据库的执行速度；如SQL优化、表结构优化、索引优化、引擎优化和读写分离优化等手段。

1、SQL优化(简单列几点)：

尽量避免用SELECT*；
只查询一条记录时使用limit1；
使用连接查询代替子查询；
尽量使用一些能通过索引查询的关键字。

2、表结构优化：

尽量使用数字类型字段，提高对比效率；
长度不变且对查询速度要求高的数据可以考虑使用char，否则使用varchar；
表中字段过多时可以适当的进行垂直分割，将部分字段移动到另一张表；
表中数据量大可以适当的进行水平分割，将部分数据移动到另一张表。

3、索引优化：

对查询频率高的字段适当建立索引，提高效率。(在经常用到的字段上适合建立索引)

4、引擎优化：

选择合适的引擎提高数据库性能，如InnoDB和MyISAM，InnoDB和MyISAM是许多人在使用MySQL时最常用的两个表类型，这两个表类型各有优劣，视具体应用而定。基本的差别为：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持，而InnoDB提供事务支持以及外部键等高级数据库功能。
InnoDB：
支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
MyISAM：
插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读取记录，那么选择MyISAM能实现高效处理。如果对应用的完整性和并发性要求较低，也可以使用。
MEMORY：
所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。
注意：
同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表，如果一个表要求比较高的事务处理，可以选择InnoDB；这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储；如果该数据库需要一个用于查询的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。

5、读写分离优化：

随着用户量的增多，数据库操作往往会成为一个系统的瓶颈所在，但一般的系统“读”的压力远远大于“写”，So我们可以通过实现数据库读写分离-主从复制来提高系统的性能。

主从设计思路：

通过设置主从数据库实现读写分离，主数据库负责“写操作”，从数据库负责“读操作”，根据压力情况，从数据库可以部署多个提高“读”的速度，借此来提高系统总体的性能。当然，我们可以根据项目等需要配置多个从库。

如上图所示，读写分离的实现，主要是解决主从数据库数据同步的问题，在主数据库写入数据后要保证从数据库的数据也要更新。主服务器master记录数据库操作日志到Binary log，从服务器开启i/o线程将二进制日志记录的操作同步到relay log（存在从服务器的缓存中），另外sql线程将relay log日志记录的操作在从服务器执行。

Master-Slave具体步骤

准备工作，在这之前需要准备两个服务器，分别在上面安装Mysql数据库，一个作为Master，另外一个是Slave，当然需要多个从库可以自己搞多个Slave。如下图：

两个虚拟机服务器：

分别安装Mysql数据库：