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仔细的检查应用的索引设计：可以在服务启动参数中加入 --log-slow-queries[=file]用于跟踪分析应用瓶颈，对于跟踪服务瓶颈最简单的方法就是用MySQL的status查看MySQL服务的运行统计和show processlist来查看当前服务中正在运行的SQL，如果某个SQL经常出现在PROCESS LIST中，一．有可能被查询的此时非常多，二．里面有影响查询的字段没有索引，三．返回的结果数过多数据库正在排序（SORTING）；所以做一个脚本：比如每2秒运行以下show processlist;把结果输出到文件中，看到底是什么查询在吃CPU。 　　全文检索：如果相应字段没有做全文索引的话，全文检索将是一个非常消耗CPU的功能，因为全文检索是用不上一般数据库的索引的，所以要进行相应字段记录遍历。关于全文索引可以参考一下基于Java的全文索引引擎lucene的介绍。 　　前台应用的记录缓存：比如一个经常使用数据库认证，如果需要有更新用户最后登陆时间的操作，最好记录更新后就把用户放到一个缓存中（设置2个小时后过期），这样如果用户在2个小时内再次使用到登陆，就直接从缓存里认证，避免了过于频繁的数据库操作。 　　查询优先的表应该尽可能为where和order by字句中的字段加上索引，数据库更新插入优先的应用索引越少越好。 　　总之：对于任何数据库单表记录超过100万条优化都是比较困难的，关键是要把应用能够转化成数据库比较擅长的数据上限内。也就是把复杂需求简化成比较成熟的解决方案内。 　　一次优化实战 　　以下例子是对一个论坛应用进行的优化： 　　用Webalizer代替了原来的通过数据库的统计。 　　首先通过TOP命令查看MySQL服务的CPU占用左右80%和内存占用：10M，说明数据库的索引缓存已经用完了，修改启动参数，增加了-O key_buffer=32M，过一段时间等数据库稳定后看的内存占用是否达到上限。最后将缓存一直增加到64M，数据库缓存才基本能充分使用。对于一个数据库应用来说，把内存给数据库比给WEB服务实用的多，因为MySQL查询速度的提高能加快web应用从而节省并发的WEB服务所占用的内存资源。 　　用show processlist;统计经常出现的SQL： 　　每分钟运行一次show processlist并记录日志： 　　* * * * * (/home/mysql/bin/mysql -uuser -ppassword < /home/chedong/show_processlist.sql >> /home/chedong/mysql_processlist.log) 　　show_processlist.sql里就一句： 　　show processlist; 　　比如可以从日志中将包含where的字句过滤出来： 　　grep where mysql_processlist.log 　　如果发现有死锁，一定要重新审视一下数据库设计了，对于一般情况：查询速度很慢，就将SQL where字句中没有索引的字段加上索引，如果是排序慢就将order by字句中没有索引的字段加上。对于有%like%的查询，考虑以后禁用和使用全文索引加速。 　　还是根据show processlist;看经常有那些数据库被频繁使用，考虑将数据库拆分到其他服务端口上。 　　MSSQL到MySQL的数据迁移：ACCESS＋MySQL ODBC Driver 　　在以前的几次数据迁移实践过程中，我发现最简便的数据迁移过程并不是通过专业的数据库迁移工具，也不是MSSQL自身的DTS进行数据迁移（迁移过程中间会有很多表出错误警告），但通过将MSSQL数据库通过ACCESS获取外部数据导入到数据库中，然后用ACCESS的表==>右键==>导出，制定ODBC，通过MySQL的DSN将数据导出。这样迁移大部分数据都会非常顺利，如果导出的表有索引问题，还会出添加索引提示（DTS就不行），然后剩余的工作就是在MySQL中设计字段对应的SQL脚本了。