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本帖最后由 cjfeii 于 2015-12-14 11:54 编辑
1.如果是你，你怎么处理慢查询引起的问题，并且在以后避免这种情况发生？
如果确定是由于慢查询引起的MySQL数据库性能问题，首先通过“show processlist”以及“slow.log”确定具体哪些慢查询，确定之后根据慢查询不同的情况去优化：
1. 如果是SQL有问题，那么就优化SQL；
2. 优化之后的SQL，可以通过添加索引来提升查询性能，但是，添加索引是一把双刃剑：会降低“insert/update”的性能，并且还要占用额外的存储空间，所以谨慎的对待添加索引；
3. 如果添加索引不能很好的提高性能，那么可以根据数据的读写特点以及数据规模去选择合适的存储引擎，虽然在目前innodb引擎性能很好，支持事务，用的也很广泛，但是也不要忽视其他的存储引擎的优势，比如TokuDB的高压缩比以及高insert属性等；
4. 如果数据规模超出了单机MySQL存储容量范围，那么就需要扩展机器做集群或者替换MySQL数据库寻求更适合的存储数据库；
2.除了慢查询，还有哪些情况会导致MySQL卡顿，查询较慢？
引起MySQL卡顿的情况有很多，但是根本原因主要就是CPU以及IO的抢占。比如：
1. 大规模的写会占用大量的IO资源会引起MySQL卡顿；
2. 如果MySQL所在的服务器上运行着其他的应用程序，并占用太多的CPU或是IO，那么也会导致MySQL查询较慢；
3. 等等。
生产环境永远是最复杂的系统，线上MySQL卡顿也会有多种原因，这就使得掌握查找卡顿原因的方法尤为重要，如：show processlist，top/htop，iostat/iotop，strace等（）。
3.针对于数据库优化，您有哪些比较实用的建议和想法？
数据库优化不是一朝一夕就能做好，在平时的工作中要一点一滴的来做，不同部门协同来做：
1. 数据库设计的时候：合理设计表结构以及合理访问数据库表；
2. 数据库运行过程中，注意性能的监控，最直观的就是：slowlog和show processlist，还需要注意其他指标的波动（disk, io, net等）；
3. 优化的时候，要全盘考虑，避免只考虑将来而忘掉过去（程序员会发疯的）；
4. 等等。
4.结合生产环境，您觉得MySQL，较于PG NOsql DB2 Sybase MongoDB Oracle等数据库来，他的优点在哪？在什么情况下你会使用其它类型的DB
相对于其他关系型数据库，主要就是：社区比较活跃，软件更新快，从业人员比较多，还有就是免费。
和nosql数据库相比，就是：支持事务，复杂的sql，稳定。
具体选用哪种DB，主要有三个因素——业务数据特点、DB的成熟度、团队的技术栈。比较主流的SQL+NOSQL就是：MySQL+Redis等。
5.如果您是数据库的设计者，您会去怎么设计数据库的引擎和结构？
主要看对数据库的定位，不同的定位导致不同的底层设计（引擎和结构），如果侧重点是事务型，那么就是MySQL、PG的设计等，非事务的话可以考虑nosql的存储模式（Log Structured Merge等）。
我说一个我自己工作中用到的场景：
有一个特别大的表，这个表用于保存终端上传的数据，只增加不修改，并主要承载一些查询业务（主要是范围查找），目前这张表的存储引擎是innodb。其实不管是事务型的innodb还是非事务型的MyISAM，底层都是B-树或是B+树的存储结构（其他大部分数据库系统也是这样），都是平衡树，写的过程中总会有blance的时候，而且会导致逻辑上相邻的数据在物理上不相邻，在范围访问的过程中会造成很多的随机IO，使得性能有所降低，针对这样的情况有没有更好的存储方式呢？
抛砖引玉：待后者续。。。 |
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楼主: cnlnzz01
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日期:2015-06-29 16:11:28")
发表于 2015-12-11 10:55
发表于 2015-12-11 13:59
