一个月过去了，【mysql优化专题】围绕着mysql优化进行了十三篇的优化文章，下面进行一次完整的总结！我尝试用最简短最通俗易懂的话阐述明白每篇文章，让本专题画上完美的句号！坚持到文末，留下你宝贵的评论！
目录：
一、为什么要进行mysql优化？（重点）
二、增删改优化，多数人都会忽略的优化
三、关于单表查询，可以这么优化
四、关于多表查询，不得不看的优化
五、索引优化（重点中的重点）
六、表的优化，分表分库（重点）
七、存储过程和存储函数教学
八、视图应用优化详解
九、引擎(InnoDB,MyISAM)的内存优化
十、通过慢查询日志定位优化
十一、满分主从复制面试宝典（重点）
十二、高可用性、负载均衡的mysql集群解决方案（重点）
为什么要进行mysql优化？究竟在优化什么。这篇为你开启入门之旅。
增删改优化，大多数人都会忽略的优化。
查询缓存，不要滥用语句，等等，这里有一些关于单表查询的总结。值得一看。
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
还有很多很多的点我们需要注意，详细内容请点击第四篇。
五、索引优化：90%程序员面试都用得上的索引优化手册(5)
关于索引，分为以下几点来讲解：
1、索引的概述(什么是索引,索引的优缺点)
2、索引的基本使用（创建索引）
3、索引的基本原理（面试重点）
4、索引的数据结构（B树，hash）
5、创建索引的原则（重中之重，面试必问！敬请收藏！）
掌握了以上重点，索引l优化还有什么难得到你呢？
关于表的优化，那就有更多的内容可以优化了，小到字段属性的选取，三放式的取舍，大到分库分表，增量查询等等，互联网大型分布式项目，怎么可能再跟以前一样粗陋？作为准备进阶架构师的你，好意思说表都搞不定？
储存过程是一个可编程的函数，它在数据库中创建并保存。它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。
什么是视图？视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在，而是存在于实际引用的数据库表中，视图的构成可以是单表查询，多表联合查询，分组查询以及计算(表达式)查询等。
九、详解引擎(InnoDB,MyISAM)的内存优化攻略？（9）
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池，该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块，而且也用来缓存InnoDB的数据块。
MySQL会记录下查询超过指定时间的语句，我们将超过指定时间的SQL语句查询称为慢查询。mysql中有许许多多的日志，错误日志，通用日志，更新日志，二进制日志（就是用来进行主从复制的日志），慢查询日志等。
1、什么是主从复制
2、主从复制的作用（重点）
3、主从复制的原理（重中之重）
4、三步轻松构建主从
5、必问面试题干货分析（最最重要的点）
一个庞大的分布式系统的性能瓶颈中，最脆弱的就是连接。连接有两个，一个是客户端与后端的连接，另一个是后端与数据库的连接。客户端与后端中可以利用类似nginx的负载均衡解决，而数据库层是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求，所以，我们通过在服务层引入队列和缓存，让最底层的数据库高枕无忧。
如果请求激增,还是有大量的查询压力到MySQL怎么办呢？
这时候，集群出现了。在后端与数据库中我们可以利用类似mycat的负载均衡实现mysql集群，提高mysql的总体性能。（可用组合很多，如LVS+keepalived组合、haproxy+keepalived组合）
最后的总结：
mysql的问题其实是由于一系列的软肋决定的，所以不得不利用中间件或者其它方案去解决，包括：
在强制约束和事务与全文索引之间做出选择(InnoDb vs MyISAM)
在客户机代码中“模拟”事务是不容易的
如果不执行约束，就很容易得到不一致的db状态
如果没有全文搜索，会变得疯狂，比如% y %
必须在更新触发器之前创建检查约束的错误
当数据变得太大时，Mysql的承受能力就不妙了
Mysql创建的执行计划效率低下
Mysql有超过多个连接的问题(最好说多个连接)
但是！ Oracle是所有这些问题的解决方案，它是一个完整的DBMS：事务、检查合同、视图的很多选项、全文搜索…
所以问题的本质是：成本！解决大部分问题，换个Oracle就行了。
【mysql优化专题】到这里就算完美结束了，掌握这些，mysql部分你基本就可以。如果还想要更深入，我可以再继续深入，看情况吧，人多就继续深入，算是另一个层次。
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