原文引用 大专栏 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/17/5d576c62e39a9/
存储引擎类型
• Myisam 速度快，响应快。表级锁是致命问题。
• Innodb 目前主流存储引擎
• 行级锁
• 务必注意影响结果集的定义是什么
• 行级锁会带来更新的额外开销，但是通常情况下是值得的。
• 事务提交
• 对 i/o 效率提升的考虑
• 对安全性的考虑
• HEAP 内存引擎
• 频繁更新和海量读取情况下仍会存在锁定状况
内存使用考量
• 理论上，内存越大，越多数据读取发生在内存，效率越高
• 要考虑到现实的硬件资源和瓶颈分布
• 学会理解热点数据，并将热点数据尽可能内存化
• 所谓热点数据，就是最多被访问的数据。
• 通常数据库访问是不平均的，少数数据被频繁读写，而更多数据鲜有读写。
• 学会制定不同的热点数据规则，并测算指标。
• 热点数据规模，理论上，热点数据越少越好，这样可以更好的满足业务的增长趋势。
• 响应满足度，对响应的满足率越高越好。
• 比如依据最后更新时间，总访问量，回访次数等指标定义热点数据，并测算不同定义模式下的热点数据规模
性能与安全性考量
• 数据提交方式
• innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 每次自动提交，安全性高，i/o 压力大
• innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 每秒自动提交，安全性略有影响，i/o 承载强。
• 日志同步
• Sync-binlog =1 每条自动更新，安全性高，i/o 压力大
• Sync-binlog = 0 根据缓存设置情况自动更新，存在丢失数据和同步延迟风险，i/o 承载力强。
• 性能与安全本身存在相悖的情况，需要在业务诉求层面决定取舍
• 学会区分什么场合侧重性能，什么场合侧重安全
• 学会将不同安全等级的数据库用不同策略管理
存储压力优化
• 顺序读写性能远高于随机读写
• 日志类数据可以使用顺序读写方式进行
• 将顺序写数据和随机读写数据分成不同的物理磁盘，有助于 i/o 压力的疏解，前提是，你确信你的 i/o 压力主要来自于可顺序写操作（因随机读写干扰导致不能顺序写，但是确实可以用顺序写方式进行的 i/o 操作）。
运维监控体系
• 系统监控
• 服务器资源监控
• Cpu, 内存，硬盘空间，i/o 压力
• 设置阈值报警
• 服务器流量监控
• 外网流量，内网流量
• 设置阈值报警
• 连接状态监控
• Show processlist 设置阈值，每分钟监测，超过阈值记录
• 应用监控
• 慢查询监控
• 慢查询日志
• 如果存在多台数据库服务器，应有汇总查阅机制。
• 请求错误监控
• 高频繁应用中，会出现偶发性数据库连接错误或执行错误，将错误信息记录到日志，查看每日的比例变化。
• 偶发性错误，如果数量极少，可以不用处理，但是需时常监控其趋势。
• 会存在恶意输入内容，输入边界限定缺乏导致执行出错，需基于此防止恶意入侵探测行为。
• 微慢查询监控
• 高并发环境里，超过 0.01 秒的查询请求都应该关注一下。
• 频繁度监控
• 写操作，基于 binlog，定期分析。
• 读操作，在前端 db 封装代码中增加抽样日志，并输出执行时间。
• 分析请求频繁度是开发架构 进一步优化的基础
• 最好的优化就是减少请求次数！
总结：
• 监控与数据分析是一切优化的基础。
• 没有运营数据监测就不要妄谈优化！
监控要注意不要产生太多额外的负载，不要因监控带来太多额外系统开销