优化，一直是面试最常问的一个问题。因为从优化的角度,优化的思路,完全可以看出一个人的技术积累。那么，关于系统优化,假设这么个场景,用户反映系统太卡(其实就是高并发),那么我们怎么优化?

• 如果请求过多,判定web服务器的压力过大,增加前端的web服务器,做负载均衡
• 如果请求静态界面不卡了,但是动态数据还是卡,说明MySQL处理的请求太多了,在应用层增加缓存
• 数据库层其实是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求，所以，我们通过在服务层引入队列和缓存，让最底层的数据库高枕无忧。但是如果请求激增,还是有大量的查询压力到MySQL,这个时候就要想办法解决MySQL的瓶颈了。

总结起来就是，系统优化的第一步事绝对轮不到Mysql 的，之所以会优化mysql那是因为我们已经做好了应用级别的缓存。请求还是太多的情况。

在优化之前，我们首先要知道Mysql的执行流程。

1、当我们请求mysql服务器的时候,MySQL前端会有一个监听,请求到了之后,服务器得到相关的SQL语句,执行之前(虚线部分为执行),还会做权限的判断。

2、通过权限之后,SQL就到MySQL内部,他会在查询缓存中,看该SQL有没有执行过,如果有查询过,则把缓存结果返回,说明在MySQL内部,也有一个查询缓存.但是这个查询缓存,默认是不开启的,这个查询缓存,和我们的Hibernate，Mybatis的查询缓存是一样的,因为查询缓存要求SQL和参数都要一样,所以这个命中率是非常低的(没什么卵用的意思)。

3、如果我们没有开启查询缓存,或者缓存中没有找到对应的结果,那么就到了解析器,解析器主要对SQL语法进行解析。

4、查询优化器，是最关键的东西，我们写任何一条SQL,比如SELECT * FROM USER WHERE USERNAME = toby AND PASSWORD = 1,它会怎么去执行?它是先执行username = toby还是password = 1?每一条SQL的执行顺序查询优化器就是根据MySQL对数据统计表的一些信息,比如索引,比如表一共有多少数据,MySQL都是有缓存起来的,在真正执行SQL之前,他会根据自己的这些数据,进行一个综合的判定,判断这一次在多种执行方式里面,到底选哪一种执行方式,可能运行的最快.这一步是MySQL性能中,最关键的核心点,也是我们的优化原则。我们平时所讲的优化SQL,其实说白了,就是想让查询优化器,按照我们的想法,帮我们选择最优的执行方案,因为我们比MySQL更懂我们的数据.MySQL看数据,仅仅只是自己收集到的信息,这些信息可能是不准确的,MySQL根据这些信息选了一个它自认为最优的方案,但是这个方案可能和我们想象的不一样。

5、这个执行计划会传给查询执行引擎,执行引擎选择存储引擎来执行这一份传过来的计划,到磁盘中的文件中去查询,这个时候重点来了,影响这个查询性能最根本的原因是什么?就是硬盘的机械运动,也就是我们平时熟悉的IO,所以一条查询语句是快还是慢,就是根据这个时间的IO来确定的.那怎么执行IO又是什么来确定的?就是传过来的这一份执行计划。

通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作(查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作)。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞(block)，因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。

因此要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。

一、INSERT 语句。

基本： INSERT INTO 表名 (字段列表) VALUES (值列表)(值列表)

如果要插入的值列表包含所有字段并且顺序一致，则可以省略字段列表。

可同时插入多条数据记录，REPLACE 和 INSERT 完全一样，可互换。

优化之前的例子：

INSERT INTO SCORE (CHANGE_TYPE,SCORE,USER_ID) VALUES ('师范'，10,1)；

优化策略：

(1)当我们需要批量插入数据的时候，这样的语句却会出现性能问题。例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。上述所说的同时插入多条就是一种优化。(经测试，大概10条同时插入是最高效的)。

优化之后：

INSERT INTO SCORE(CHANGE_TYPE,SCORE,USER_ID) VALUES('师范'，10,1),('师范'，10,1),('师范'，10,1);

(2)将进程/线程数控制在2倍于CPU数目相对合适

(3)采用顺序主键策略(例如自增主键，或者修改业务逻辑，让插入的记录尽可能顺序主键)

(4)考虑使用replace 语句代替insert语句。(REPLACE语句请参考下文，有详细讲述)

二、DELETE 语句

DELETE FROM 表名

truncate 和 delete

1)、truncate 删除速度更快，但是他删除之后不会记录mysql日志，不可以回复数据。

2)、如果没有外键关联，truncate 是先drop 原始表，再创建一个和原始表一样的新表，速度要远远快于 delete 。truncate table 删除表之后，optimize table 尤其重要，特别是大数据数据库，表空间可以得到释放。

3)、表有外键关联的时候，truncate 会逐行删除，如果外键指定级联删除(delete cascade)，关联的子表也会会被删除所有表数据。如果外键未指定级联(cascde),truncate table逐行删除数据，如果是父行关联子表行数据，将会报错。

一个大的 DELETE 或 INSERT 操作，要非常小心，因为这两个操作是会锁表的，表一锁住，其他操作就进不来了。因此，我们要交给DBA去拆分，重整数据库策略，比如限制处理1000条。

另外，扩展下删除和索引的联系(关于索引优化，后面的查询优化也会讲解)，由于索引需要额外的维护成本；因为索引文件是单独存在的文件，所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以，在我们删除数据库百万级别数据的时候，查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。

所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引(此时大概耗时三分多钟)，然后删除其中无用数据，此过程需要不到两分钟，删除完成后重新创建索引(此时数据较少了)创建索引也非常快，约十分钟左右。与之前的直接删除绝对是要快速很多，更别说万一删除中断,一切删除会回滚。那更是坑了。

三、UPDATE 语句

UPDATE 表名 SET 字段名=新值[, 字段名=新值] [更新条件]

例子：UPDATE score SET CHANGE_TYPE='洗澡' where。。。；

(1). 尽量不要修改主键字段。(废话，反正我就从没改过..)

(2). 当修改VARCHAR型字段时，尽量使用相同长度内容的值代替。

(3). 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。

(4). 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。

(5). 避免UPDATE建有很多索引的列。

(6). 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。

四、REPLACE 语句

根据应用情况可以使用replace 语句代替insert/update语句。例如：如果一个表在一个字段上建立了唯一索引，当向这个表中使用已经存在的键值插入一条记录，将会抛出一个主键冲突的错误。如果我们想用新记录的值来覆盖原来的记录值时，就可以使用REPLACE语句。

使用REPLACE插入记录时，如果记录不重复(或往表里插新记录)，REPLACE功能与INSERT一样，如果存在重复记录，REPLACE就使用新记录的值来替换原来的记录值。使用REPLACE的最大好处就是可以将DELETE和INSERT合二为一，形成一个原子操作。这样就可以不必考虑同时使用DELETE和INSERT时添加事务等复杂操作了。

在使用REPLACE时，表中必须有唯一有一个PRIMARY KEY或UNIQUE索引，否则，使用一个REPLACE语句没有意义。

(1)同INSERT

含义一：与普通INSERT一样功能

REPLACE INTO score (change_type,score,user_id) VALUES ('吃饭',10,1),('喝茶',10,1),('喝茶',10,1);

含义二：找到第一条记录，用后面的值进行替换

REPLACE INTO score (id,change_type,score,user_id) VALUES (1,'吃饭',10,1)

此语句的作用是向表table中插入3条记录。如果主键id为1或2不存在就相当于插入语句：

INSERTINTO score (change_type,score,user_id) VALUES (‘吃饭’,10,1),(‘喝茶’,10,1),(‘喝茶’,10,1);

如果存在相同的值则不会插入数据。

(2)replace(object, search, replace)，把object中出现search的全部替换为replace。

用法一：并不是修改数据，而只是单纯做局部替换数据返还而已。

SELECT REPLACE('喝茶','茶','喝')//结果： 喝喝123

用法二：修改表数据啦，对应下面就是，根据change_type字段找到做任务的数据，用bb来替换

UPDATE score SET change_type=REPLACE(change_type,'做任务','bb')1

在此，做下对比：UPDATE和REPLACE的区别：

1)UPDATE在没有匹配记录时什么都不做，而REPLACE在有重复记录时更新，在没有重复记录时插入。

2)UPDATE可以选择性地更新记录的一部分字段。而REPLACE在发现有重复记录时就将这条记录彻底删除，再插入新的记录。也就是说，将所有的字段都更新了。

其实REPLACE更像INSERT与DELETE的结合。

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