一、SQL语句优化

1、优化count

每次分页操作都要获取一次count（），都需要扫描大量的行（意味着需要访问大量的数据）才能获得精确的结果，因此可以增加汇总表，或者redis缓存来专门记录该表对应的记录数，这样的话，就可以很轻松的实现汇总数据的查询，而且效率很高，但是这种统计并不能保证百分之百的准确。

创建一张表用来记录日志表的总数据量：

create table log_counter(
logcount bigint not null
)

在每次插入数据之后，更新该表：

<update id="updateLogCounter" >
update log_counter set logcount = logcount + 1
</update>

在进行分页查询时, 获取总记录数，从该表中查询既可：

<select id="countLogFromCounter" resultType="long">
select logcount from log_counter limit 1
</select>

2、优化limit

查询越靠后的页码，查询效率则越慢：

select * from operation_log 1 limit 3000000 , 10;

将上述SQL优化为 :

select * from operation_log t , (select id from operation_log order by id limit
3000000,10) b where t.id = b.id ;

3、条件查询优化

针对于条件查询,需要对查询条件,及排序字段建立索引。

create index idx_id_username_roleid on t_user(id,username,role_id);
create index idx_username_roleid on t_user(username,role_id);
create index idx_roleid on t_user(role_id);

使用explain语句查看优化效果：

可以看到无论哪种组合查询都走了索引，查询效率明显提升。

4、优化排序

在查询数据时，如果业务需求中需要我们对结果内容进行了排序处理 , 这个时候,我们还需要对排序的字段建立适当的索引, 来提高排序的效率。

二、服务器优化

1、MySQL主从复制和读写分离

服务器主从复制是指将主数据库的DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后在从库上对这些日志重新执行，从而使得从库和主库的数据保持同步。在Mysql主从复制的基础上，可以使用读写分离来降低单台Mysql节点的压力，从而来提高访问效率，对于读写分离的实现，可以通过Spring AOP 来进行动态的切换数据源。

2、应用服务器优化

（1）缓存：可以在业务系统中使用redis来做缓存，缓存一些基础性的数据，来降低关系型数据库的压力，提高访问效率。

（2）全文检索：如果业务系统中的数据量比较大（达到千万级别），这个时候，如果再对数据库进行查询，特别是进行分页查询，速度将变得很慢（因为在分页时首先需要count求合计数），为了提高访问效率，这个时候，可以考虑加入Solr 或者 ElasticSearch全文检索服务，来提高访问效率。

（3）非关系型数据库：也可以考虑将非核心（重要）数据，存在 MongoDB 中，这样可以提高插入以及查询的效率。

注：联合索引的结构

create index idx_id_username_roleid on t_user(id,username,role_id);

B+树排序时先比较id，再比较username，最后比较role_id.

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