mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么？如何编写SEO优化方案_优化_索引_字段

本文目录

• mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么
• 如何编写SEO优化方案
• 手上有30w闲置资金，有什么稳健的保本增值优化方案推荐呢
• 凤凰于飞优化方案公布！花木兰又出星元，有哪吒的赚大，你期待吗
• 架构师必须掌握的如何思考设计SQL优化方案

mysql数据库中，数据量很大的表，有什么优化方案么

个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。

单表优化

单表优化可以从这几个角度出发：

• 表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来说，分区表是透明的；SQL中的条件中最好能带上分区条件的列，这样可以定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区。

• 读写分离：最常用的优化手段，写主库读从库；

• 增加缓存：主要的思想就是减少对数据库的访问，缓存可以在整个架构中的很多地方，比如：数据库本身有就缓存，客户端缓存，数据库访问层对SQL语句的缓存，应用程序内的缓存，第三方缓存（如Redis等）；

• 字段设计：单表不要有太多字段；VARCHAR的长度尽量只分配真正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME；避免使用NULL，可以通过设置默认值解决。

• 索引优化：索引不是越多越好，针对性地建立索引，索引会加速查询，但是对新增、修改、删除会造成一定的影响；值域很少的字段不适合建索引；尽量不用UNIQUE，不要设置外键，由程序保证；

• SQL优化：尽量使用索引，也要保证不要因为错误的写法导致索引失效；比如：避免前导模糊查询，避免隐式转换，避免等号左边做函数运算，in中的元素不宜过多等等；

• NoSQL：有一些场景，可以抛弃MySQL等关系型数据库，拥抱NoSQL；比如：统计类、日志类、弱结构化的数据；事务要求低的场景。

表拆分

数据量进一步增大的时候，就不得不考虑表拆分的问题了：

• 垂直拆分：垂直拆分的意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表；上文中也说过单表的字段不宜过多，如果初期的表结构设计的就很好，就不会有垂直拆分的问题了；一般来说，MySQL单表的字段最好不要超过二三十个。

• 水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。

希望我的回答，能够帮助到你！我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

如何编写SEO优化方案

编写SEO优化方案分成六点，让我一一为你举例子。

一、了解网站

1、与客户交流关于公司性质，网站相关信息，主题内容。

2、分析当前网站首页。关键字，mete，网站架构，各大搜索引擎收录量(site)，外链建设情况(domain)，快照，权重，PR值，友链等基本信息。针对SEO优化出现的问题进行指出。

3、了解网站一般说的是当您接受一份网站优化项目的时候需要先决了解的事情。

二、定位目标关键字

1、分析热门关键字，搜索量数据(查询百度指数、5188等工具)

2、关键字长尾词，搜索量数据。

3、分析市场(用户调研)，哪些关键字能提高转化率

4、关键字分布规划

三、分析对手竞争网站

分析对手网站排名情况，网站是否经过竞价、专业的优化排名、对手网站外链情况(经常在哪些网站发布高质量的外链)，是否采集等等，做出列表，定期检查分析。

四、列出计划表

网站优化进度表制作，就如做工程一样，今天做要什么，明天做什么，有效时间内做到什么？根据目的制作有效计划图。

五、网站优化具体操作

1、站内优化

2、站外优化(网站推广

六、网站安全防范

网站空间安全，备份，预防病毒攻击。

最重要的是预备好怎么面对竞争对手对你发放垃圾外链，误导性的网站攻击文章。

以上谈到了SEO优化操作方案6个方面，基本上每个方面里面也有一些小的注意事项。其实做SEO优化是一份很漫长且需要耐心的工作，比如你可以按照我整理的6大条列出自己的具体优化方案，然后每天坚持执行，相信不需要多久，您的网站一定会有一个不错的排名。

手上有30w闲置资金，有什么稳健的保本增值优化方案推荐呢

朋友们好，标题可以看出这位朋友对理财，是有一定认识，又考虑到了，收益和风险的分散，等多个问题，想要综合规划，

真的是很好的思路和提前准备。下面就和朋友们分享，标题中的问题。

首先，来看你的要求，目标，和优势以便有的放矢:

1，要求，目标。稳健，保本增值优化方案。这就需要综合性考虑。有三个重点:一个是组合性投资，二是产品匹配，三是风险分散。

2，你现有的优势。30万，闲置资金。闲钱理财正合适，而且30万资金有利于，组合理财，选好产品可以更有效的分散风险增加收益来源。

小结:30万闲钱，是很有利于，稳健理财的方案设计和优化。

其次，来分享两个优化的方案:

方案一，偏重固收方案。

1，十万商业银行，大额存款。三年期利率水平在，3.31%~3.55%。

2，十万元，储蓄式国债电子式三年期。按年付息年化票面利率在3.8%左右。

3，债券型基金，9万元，采用定投的方式投资，长期滚动操作，力争年化收益0%~15%。

4，货币基金1万元。二级低风险，较高的流动性。整个理财方案的灵活配置。年化2%~3%。

方案二，偏重浮动收益方案。

1，家门口商业银行大额存款5万元，国债5万元电子式。年化固定收益，平均3.5%~3.6%左右。

2，银行PR二级低风险，净值滚动理财，10万元，业绩比较基准4.2%.

3，债券型基金，9万元定投。

4，二级风险货币型基金，或银行低风险活期理财，1万元。增加整个组合理财的流动性灵活性。年化预期收益2%~3%。

小结:这两个方案各有它的优势，一个偏重固定收益，稳中稳。一个加大风险收益，稳中求进。

综上所述:投资理财还是要有一个提前规划和思路，这样更容易从全局把握财富保值增值。

标题中有很多优势条件，比如30万元的资金量，闲置资金，好的思路等等。做好产品的优选匹配，合理规划资金，适合的好方案，呼之欲出。

凤凰于飞优化方案公布！花木兰又出星元，有哪吒的赚大，你期待吗

大家好，这里是王者驿站。小伙伴今天你们更新王者荣耀了吗？S18赛季强者之路版本开启！就在玩家们准备体验新的赛季时，有一则消息被玩家透出：凤凰于飞优化方案公布！并附带优化美图！花木兰又出星元，有哪吒的赚大，到底是真是假，我们一起来了解下吧：

首先我们都知道在前几天官方官宣了凤求凰优化消息，并顺便提上了凤凰于飞，这俩款皮肤将在春节期间返场以直售的方式售卖给大家，但是在公布的消息中只有优化凤求凰消息，并没有凤凰于飞优化的任何消息，难道是官方又在偷偷的优化凤凰于飞了？那可真是太好了！我们先来看下该玩家发布的优化图：

乍一看真的好美！和凤求凰倒是挺般配的啊！都属于盛世美颜，只见王昭君头戴鸡冠凤凰玉，手拿笛子，在桃花树下吹箫？？？画面感太强不敢想象！不过很可惜，这款图片是玩家自制的，所谓的凤求凰优化方案并不存在，不过在这里我也很好奇，为啥鸡年限定皮肤不一起优化返场呢？到时候肯定会有很多玩家入手的啊！

而对于花木兰的星元皮肤消息倒是有存在的，那就是在前段时间冬冠赛qg夺冠时候我们的飞牛大将军拿下了FMVP荣誉，在主持人问他会选择什么英雄作为fmvp皮肤时，fly直言：想加强木兰，出个星元皮肤，这句话说的是让人感动啊！不过主持人也立马转开话题，最后fmvp定了曜！至于花木兰能不能出星元皮肤，我觉得应该可能性不大，不过倒是真的希望官方能加强木兰！

最后就是有哪吒的赚大，哪吒也将迎来自己的新皮肤“次元突破”将加入钻石夺宝中参与兑换，相当于免费送给大家了，不过今天的更新倒是没有上架钻石夺宝，只是上架了典藏水晶皮肤程咬金“活力突击”，官方的通知上说会在之后的日子上架哪吒新皮肤，估计得有段时间了，毕竟到现在哪吒新皮的特效还没公布呢！不过目前玩家们钻石可没有那么容易获得了，新的赛季继承奖励已经移到场景探索中了！

架构师必须掌握的如何思考设计SQL优化方案

大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广 、业务场景的复杂和使用用户越来越多 数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！

优化数据库设计：

数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的时候小的空间字段搜索效率更高。

查询的时候避免全表扫描，可以在where和order by 的字段上建立索引。

where 查询子句中不对null值做判断，会导致检索引擎放弃使用索引而使用全表扫描，如：select id,name from user where age is null 可以设置age 的默认值为0，保证没有null值，修改后的sql查询语句为：select id,name from user where age = 0。

谨慎使用索引，索引不是越多越好。一般一张表的索引数不要超过6个，如果太多要讨论业务是否合理或者是否索引建在了不常用的字段上。索引可以提高select 查询的效率，但是也响应降低了 insert和update 的效率，因为在执行insert和update时也可能会重建索引。

尽量不要更新索引数据，因为索引数据的顺序是表记录的物理顺序，一旦发生改变将会导致整个表记的顺序发生改变，将会消耗大量资源。如果业务需要频繁更新索引数据列 就要考虑索引是否创建合理，比如 用户ID、身份证号码或者手机号码不经常改变的列可以考虑创建索引。

字符型字段如果符合业务需求可以修改为数字类型字段，因为字符型字段会降低查询和连接的性能，并且增加存储的开销。执行搜索的适合查询和连接会逐个比较字符串的每一个字符，如果是数据类型比对一次就可以了。

SQL查询优化

where 查询语句中避免使用**!= 或《》 **操作符，搜索引擎会执行全表扫描而不执行创建的索引。

where 查询语句中 避免使用 or 来连接条件查询数据，也会导致搜索引擎执行全表扫描而不执行创建的索引，例如：select id,name from user where age = 18 or age = 25 可以修改为 select id,name from user where age = 18 union all select id,name from user where age = 25。

** in 和 not in也避免使用，也将导致全表扫描，例如：select id,name from user where age in (18,19,20)** 如果是连续的则可以考虑使用between and，例如：select id,name from user where age between 18 and 20。

like 语句导致全表扫描，例如：select id,name from user where name like ‘%微信%’。

wehre 查询语句中避免使用参数，也会全表扫描，SQL在运行时才会进行局部变量的解析，优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。如果编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id,name from user where age = @age 当然也可以改为强制使用索引：select id,name from user with(index(索引名)) where age =@ age

where查询语句避免使用表达式，也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例select id,name from user where age/2 = 10 ** 可以更改为 ** select id,name from user where age = 102*。

where查询语句避免使用函数操作，也会导致查询的时候放弃使用索引导致全表扫描。例如：select id,name from user where substring(name,1,3)=’abc’ 可以改为select id,name from user where name like ‘abc%’。

不要使用select * from user 查询，要用具体的字段名。不要返回任何用不到的字段。

不要使用游标，大家都知道游标的效率非常差。

避免出现大实务业务，会降低系统的并发能力。

Java后台优化

使用JDBC连接数据库。

合理使用数据缓存。

控制好内存，不要全部数据放到内出做处理，可以边读边处理。

少创造对象。

数据库性能优化

使用存储过程

如果在具体业务实现过程中，可以使用存储过程操作数据库可以尽量使用，由于存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，被再次调用，需要执行该存储过程可以很简单的使用。可以提高响应速度，减少网络使用流量等等。

硬件调整

影响数据库性能的也可能是磁盘和网络吞吐量，可以通过扩大虚拟内存，把数据库服务器和主服务器分开部署。数据服务器吞吐量调为最大。

调整数据库

如果在实际业务实现中对表查询频率过高，可以对表创建索引；按照where查询条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。