目前在人工智能、大数据、电子商务等领域，几乎所有的平台都不可避免地要和数据库打交道。随着业务的发展和数据量的不断增加，用户对系统的响应速度的要求越来越高，因此性能问题逐渐成为数据库中最重要也是最急需解决的问题之一.随着云时代的到来，运维自动化、智能化的发展，数据库的性能优化应该从哪些方面入手呢？数据库优化通常分为三个方面：数据库硬件载体优化数据库语句优化数据库架构设计优化数据库硬件载体优化以前的数据库往往运行在不同平台的不同物理服务器上，设备普遍比较陈旧。另外，各种数据库的版本往往不统一，普遍版本太旧，漏洞多，性能低下，维护成本高。随着硬件技术的进步，数据库的硬件载体已经成为最佳选择之一。所有数据库都可以共享同一组服务器、数据库系统和存储设备。高性能服务器可以处理更多的工作负载，在安全方面，可以统一部署所有安全防护设备。例如，无论数据库是否加载到内存中，都需要使用快速存储来处理写操作，避免数据库启动后（重启后）出现性能问题。这里的快速存储指的是固态硬盘。因此，我们可以将SAS机械硬盘换成SSD，并将RAID级别调整为RAID1+0，读写性能优于RAID1和RAID5。毕竟数据库的压力主要来自于磁盘I/O。另外，物理备份就是转储数据库的物理文件（数据文件、控制文件、参数文件、归档日志文件）。一旦数据库出现故障，这些文件可以用来将数据库恢复到故障点。扩展相应数量的服务器和存储空间后，即可实现数据库的防灾备份。数据库语句的优化1、为数据字段选择合适的类型在创建库和数据表时，应该考虑每个表的数据类型的大小。为每张表的数据字段选择合适的类型会减少数据表每行的存储大小。2、创建正确的索引程序对数据库的操作大部分都来自于查询，因此查询的优化非常重要，而在大多数情况下，查询的优化就在于索引的效率。索引基本上是一种数据结构，适当的索引有助于加快整个数据检索过程。3.只检索相关数据当数据源非常大时，指定所需的数据集将节省大量检索时间。4.摆脱相关子查询相关子查询基本上依赖于父查询或外部查询。这种搜索是逐行进行的，这意味着它减慢了整个过程。所以子查询完全可以拆分出来，先生成临时表，再进行关联查询。5.根据需要使用临时表临时表的代码要简单，不要复杂。6.避免编码循环避免编码循环，因为它会减慢整个序列。7、避免频繁连接数据库。当需要批量插入数据，查询多张表信息时，有条件的尽量一次性完成。数据库架构设计优化一个成熟的数据库架构并不是从一开始就设计高可用性、高扩展性等特性，而是随着用户数量的增加逐渐完善其架构。数据库设计阶段的优化非常重要。当后期数据库表中已经有大量的数据，大量的程序对这张表进行操作时，修改起来就更加困难了。查询慢（低效查询语句）、索引不当、数据库拥塞（锁）等问题将直接影响用户访问速度和体验。所以在架构设计上一定要未雨绸缪，提前做好准备。数据库架构设计的优化方法有：读写分离、主从配置、双机热备、分库分表等。比如在生产环境中，业务系统通常是读多写多less，所以可以部署一主多从的架构。主库负责写操作，双机热备，多个从库做负载均衡，负责读操作。在代码层或者通过代理实现读写分离。分库就是将数据库中的相关表按照业务分离到不同的数据库中。如果业务量大，也可以采用分离的数据库作为主从复制架构，进一步避免单一数据库压力过大。如果能将复杂的单表拆成多个小表，减轻单表的压力，处理效率也会提高。另外，可以通过分解单个数据库的负载来分解磁盘I/O性能；或者将热数据存放在缓存中，以减少磁盘I/O访问的频率。
