數據的恢復和系統(tǒng)的升級
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日常維護和數據遷移：在數據盤沒有被破壞的情況下
硬盤一般是系統(tǒng)中壽命最低的硬件。而系統(tǒng)（包括操作系統(tǒng)和MySQL應用）的升級和硬件升級，都會遇到數據遷移的問題。
只要數據不變，先裝好服務器，然后直接將數據盤（硬盤2）安裝上，只需要將啟動腳本重新加入到rc.local文件中，系統(tǒng)就算是很好的恢復了。

災難恢復：數據庫數據本身被破壞的情況下
確定破壞的時間點，然后從備份數據中恢復。

應用的設計要點
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如果MySQL應用占用的CPU超過10%就應該考慮優(yōu)化了。


如果這個服務可以被其他非數據庫應用代替（比如很多基于數據庫的計數器完全可以用WEB日志統(tǒng)計代替）最好將其禁用：
非用數據庫不可嗎？雖然數據庫的確可以簡化很多應用的結構設計，但本身也是一個系統(tǒng)資源消耗比較大的應用。在某些情況下文本，DBM比數據庫是更好的選擇，比如：很多應用如果沒有很高的實時統(tǒng)計需求的話，完全可以先記錄到文件日志中，定期的導入到數據庫中做后續(xù)統(tǒng)計分析。如果還是需要記錄簡單的2維鍵－值對應結構的話可以使用類似于DBM的HEAP類型表。因為HEAP表全部在內存中存取，效率非常高，但服務器突然斷電時有可能出現數據丟失，所以非常適合存儲在線用戶信息，日志等臨時數據。即使需要使用數據庫的，應用如果沒有太復雜的數據完整性需求的化，完全可以不使用那些支持外鍵的商業(yè)數據庫，比如MySQL。只有非常需要完整的商業(yè)邏輯和事務完整性的時候才需要Oracle這樣的大型數據庫。對于高負載應用來說完全可以把日志文件，DBM，MySQL等輕量級方式做前端數據采集格式，然后用Oracle MSSQL DB2 Sybase等做數據庫倉庫以完成復雜的數據庫挖掘分析工作。
有朋友和我說用標準的MyISAM表代替了InnoDB表以后，數據庫性能提高了20倍。


數據庫服務的主要瓶頸：單個服務的連接數
對于一個應用來說，如果數據庫表結構的設計能夠按照數據庫原理的范式來設計的話，并且已經使用了最新版本的MySQL，并且按照比較優(yōu)化的方式運行了，那么最后的主要瓶頸一般在于單個服務的連接數，即使一個數據庫可以支持并發(fā)500個連接，最好也不要把應用用到這個地步，因為并發(fā)連接數過多數據庫服務本身用于調度的線程的開銷也會非常大了。所以如果應用允許的話：讓一臺機器多跑幾個MySQL服務分擔。將服務均衡的規(guī)劃到多個MySQL服務端口上：比如app_1 ==> 3301 app_2 ==> 3302...app_9 ==> 3309。一個1G內存的機器跑上10個MySQL是很正常的。讓10個MySQLD承擔1000個并發(fā)連接效率要比讓2個MySQLD承擔1000個效率高的多。當然，這樣也會帶來一些應用編程上的復雜度；


使用單獨的數據庫服務器（不要讓數據庫和前臺WEB服務搶內存），MySQL擁有更多的內存就可能能有效的進行結果集的緩存；在前面的啟動腳本中有一個-O key_buffer=32M參數就是用于將缺省的8M索引緩存增加到32M（當然對于）


應用盡量使用PCONNECT和polling機制，用于節(jié)省MySQL服務建立連接的開銷，但也會造成MySQL并發(fā)鏈接數過多（每個HTTPD都會對應一個MySQL線程）；


表的橫向拆分：讓最常被訪問的10%的數據放在一個小表里，90%的歷史數據放在一個歸檔表里（所謂：快慢表），數據中間通過定期“搬家”和定期刪除無效數據來節(jié)省，畢竟大部分應用（比如論壇）訪問2個月前數據的幾率會非常少，而且價值也不是很高。這樣對于應用來說總是在一個比較小的結果級中進行數據選擇，比較有利于數據的緩存，不要指望MySQL中對單表記錄條數在10萬級以上還有比較高的效率。而且有時候數據沒有必要做那么精確，比如一個快表中查到了某個人發(fā)表的文章有60條結果，快表和慢表的比例是1:20，那么就可以簡單的估計這個人一共發(fā)表了1200篇。Google的搜索結果數也是一樣：對于很多上十萬的結果數，后面很多的數字都是通過一定的算法估計出來的。


數據庫字段設計：表的縱向拆分（過渡范化）：將所有的定長字段（char, int等）放在一個表里，所有的變長字段（varchar,text,blob等）放在另外一個表里，2個表之間通過主鍵關聯，這樣，定長字段表可以得到很大的優(yōu)化（這樣可以使用HEAP表類型，數據完全在內存中存?。?，這里也說明另外一個原則，對于我們來說，盡量使用定長字段可以通過空間的損失換取訪問效率的提高。在MySQL4中也出現了支持外鍵和事務的InnoDB類型表，標準的MyISAM格式表和基于HASH結構的HEAP內存表，MySQL之所以支持多種表類型，實際上是針對不同應用提供了不同的優(yōu)化方式；


仔細的檢查應用的索引設計：可以在服務啟動參數中加入 --log-slow-queries[=file]用于跟蹤分析應用瓶頸，對于跟蹤服務瓶頸最簡單的方法就是用MySQL的status查看MySQL服務的運行統(tǒng)計和show processlist來查看當前服務中正在運行的SQL，如果某個SQL經常出現在PROCESS LIST中，一。有可能被查詢的此時非常多，二，里面有影響查詢的字段沒有索引，三，返回的結果數過多數據庫正在排序（SORTING）；所以做一個腳本：比如每2秒運行以下show processlist;把結果輸出到文件中，看到底是什么查詢在吃CPU。


全文檢索：如果相應字段沒有做全文索引的話，全文檢索將是一個非常消耗CPU的功能，因為全文檢索是用不上一般數據庫的索引的，所以要進行相應字段記錄遍歷。關于全文索引可以參考一下基于Java的全文索引引擎lucene的介紹。


前臺應用的記錄緩存：比如一個經常使用數據庫認證，如果需要有更新用戶最后登陸時間的操作，最好記錄更新后就把用戶放到一個緩存中（設置2個小時后過期），這樣如果用戶在2個小時內再次使用到登陸，就直接從緩存里認證，避免了過于頻繁的數據庫操作。


查詢優(yōu)先的表應該盡可能為where和order by字句中的字段加上索引，數據庫更新插入優(yōu)先的應用索引越少越好。

總之：對于任何數據庫單表記錄超過100萬條優(yōu)化都是比較困難的，關鍵是要把應用能夠轉化成數據庫比較擅長的數據上限內。也就是把復雜需求簡化成比較成熟的解決方案內。

一次優(yōu)化實戰(zhàn)
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以下例子是對一個論壇應用進行的優(yōu)化：


用Webalizer代替了原來的通過數據庫的統(tǒng)計。

首先通過TOP命令查看MySQL服務的CPU占用左右80%和內存占用：10M，說明數據庫的索引緩存已經用完了，修改啟動參數，增加了-O key_buffer=32M，過一段時間等數據庫穩(wěn)定后看的內存占用是否達到上限。最后將緩存一直增加到64M，數據庫緩存才基本能充分使用。對于一個數據庫應用來說，把內存給數據庫比給WEB服務實用的多，因為MySQL查詢速度的提高能加快web應用從而節(jié)省并發(fā)的WEB服務所占用的內存資源。

用show processlist;統(tǒng)計經常出現的SQL：

每分鐘運行一次show processlist并記錄日志：
* * * * * (/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;

比如可以從日志中將包含where的字句過濾出來：
grep where mysql_processlist.log
如果發(fā)現有死鎖，一定要重新審視一下數據庫設計了，對于一般情況：查詢速度很慢，就將SQL where字句中沒有索引的字段加上索引，如果是排序慢就將order by字句中沒有索引的字段加上。對于有%like%的查詢，考慮以后禁用和使用全文索引加速。


還是根據show processlist;看經常有那些數據庫被頻繁使用，考慮將數據庫拆分到其他服務端口上。 
MSSQL到MySQL的數據遷移：ACCESS＋MySQL ODBC Driver

在以前的幾次數據遷移實踐過程中，我發(fā)現最簡便的數據遷移過程并不是通過專業(yè)的數據庫遷移工具，也不是MSSQL自身的DTS進行數據遷移（遷移過程中間會有很多表出錯誤警告），但通過將MSSQL數據庫通過ACCESS獲取外部數據導入到數據庫中，然后用ACCESS的表==>右鍵==>導出，制定ODBC，通過MySQL的DSN將數據導出。這樣遷移大部分數據都會非常順利，如果導出的表有索引問題，還會出添加索引提示（DTS就不行），然后剩余的工作就是在MySQL中設計字段對應的SQL腳本了。

參考文檔：

MySQL的參考：
http://www.mysql.com/documentation/mysql/bychapter/

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