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优化建议__最佳实践_云数据库 PetaData-阿里云

常用优化包括

1) 合理的选择拆分字段。选择拆分字段时需要综合考虑查询性能、分布式事务、热点、数据迁移等多个因素；

2) 掌握SQL的执行计划，尤其是核心SQL。对于不确定的SQL应在分布式数据库执行 ‘explain sql’命令，确定SQL有没有跨分区、有没有改写以及底层有没有合适的索引，合并时是否进行了排序和分组动作；

3) 对底层MySQL建立合适的索引，这一点看似与分布式数据库无关，但却是最重要的。分布式数据库的高性能依赖于底层数据库的高性能，而对底层数据库性能来说，建立需要的索引是重要的环节；

4) 确保语句能正确使用到索引，例如查询条件能被索引完全覆盖到，保证分区键上有索引等；

5) 查询尽量在单机完成，最为简单的方式就是在分区字段上指定等值条件，使操作只发送到一个后台数据库节点。若不指定，则操作需要发送到每个后台节点，可能导致性能大幅下降；

6) 尽量避免分布式事务和分布式查询；

7) 同时使用其他适用于MySQL的优化手段；

1) 预估数据量、访问规模，准备测试数据，测试原始数据库的性能基线；

2) 分析和设计表结构、约束、索引；

3) 分析和设计分区方式和分区字段；

4) 分析和设计常用sql语句访问的频度和分区数量

5) 分析和设计需要聚合、排序、分组、条件过滤的字段；

6) 重新在分布式数据测试性能基线；

7) 调整分布式数据库的配置参数，重新观察系统；

8) 调整读写比例、并发活跃连接数，重新观察系统；

9) 比较结果，找出正确的优化方式；

最后更新：2016-11-23 17:16:03