代码语句深度优化对解决MySQL数据库瓶颈问题的重要性

  网络应用项目中，当发展到一定阶段，遇到数据库瓶颈是很常见的情况。在很多团队里面，当遇到数据库瓶颈时，首先想到的就是检查慢查询语句，然后看是否有涉及到未添加索引的必要字段，再然后就是分表，控制表大小，增加数据库服务器资源。

  这一套解决问题的流程，通常看没什么问题，在多数情况下也的确解决了当时的问题。但是，多数时候带来的是硬性成本的增加，包括服务器资源成本、数据库运维成本。还有一个问题是，可能刚增加服务器资源不久，因并发量的增大又出现了瓶颈，还要继续增加。这似乎也没什么问题，浏览量增加了，数据库资源随之增加也属正常啊？

  但是结合项目运营实际情况，尤其是初创项目，能不能控制在一定用户规模下，不要徒增数据库服务器资源，减少成本呢？因为这对很多初创项目来说，是十分重要的。曾见过多个团队有这么一种情况，项目立起来了，也运营了一段时间，在没产生可观的效益之前，因整体运营成本太高不得不停止运营。而分析成本构成，服务器运维成本占了很大一部分。

  但这似乎很矛盾，随着用户的增加，服务器资源增加不是很正常吗，难道可以不增加吗？这里，我想说的是“量”的问题，假设如果增加1千人就需要增加一台服务器，和增加1万人、10万人、100万人等才需要增加一台服务器相比，带来的结果是不同的。尤其在初创公司或初创项目里，往往资金是有限的。前期运营的用户数较长一段时间都是维持在一定用户规模以内，如果可以通过技术优化项目，在一定规用户模控内不需要再增加服务器资源，而不是动不动就增加服务器，将大大增加了项目的生命维持成本。即使在成熟项目中，也会节省极大的运维成本。

  那么，如何尽量降低数据库服务器（代码服务器其实也一样可以，但这里先不 描述）的资源占用呢？那就是提高数据库并发瓶颈发生的阈值。在常规的数据库端的优化操作（数据库管理员的工作范围）之外，其实我们还有极大的优化空间，这涉及到SQL语句和逻辑代码以及架构的调整。

  先概括说几个（后面会逐步介绍本人实践过的优化场景）常见的应用场景，例如常用的分页查询的场景，也就是limit语句的运用及分页需要的统计数据的存放结构；常见的链表查询场景，是否一定需要链表查询，可否拆分成单表查询或逻辑代码是否可以替代链表逻辑；使用事务的场景，是否过度使用了事务，可以大事务拆分成小事务，不重要的事务是否可以不用事务；看着很牛（一般人可能都写不出来）的复杂SQL语句在并发场景中存在，是不是可以分步执行。多数情况下，都是可以通过优化代码、SQL语句来减少数据库的压力，提高数据库的性能的（后面再详细介绍）。

  看到这里，可能有人能会说，你这是基础中的基础啊。我想说，您理解的太匆忙了！每个技术点或应用场景提出来，大家都很熟悉，每个原理讲出来，大家发现自己都懂的。但是，在实际项目中，大家有没有综合起来高效的运用，决定了对数据库的性能影响不同。所以，这里重点说的是，首先是思想上的转变，才会有真正的动力和思维路线，否则从思想上你就是抵触的，那就谈不上后面的优化了。

  还有一种十分普遍的情况，就是绝大多数（貌似病句）的技术团队在使用开源框架搭建项目，对使用的框架又不做任何修改与优化（也就造成了对部分SQL语句的优化很难实施），也更不会参照项目搭建自己的专属框架。这里本人不是反对使用框架，在项目需要快速上线且又不具备必要的团队成员的情况下，使用框架是优选的技术策略，这是毋庸置疑的。但是在项目相对稳定后，其实应该考虑重构问题了（否则后面会发现坑太多了），重构时就要考虑性能优化问题（当然还有可维护等其他问题），最好是开发基于项目需求的专属框架。

  很多人认为代码语句效率高一点、低一点，对一个访问整体的时间来说影响很小，不用在意。如果理解并发瓶颈产生的底层原理（CPU和内存影响），就会明白，每一个代码语句的效率提高都对并发能力的提高有着积极的作用。真正大并发场景发生时，开始认为的一点点影响就不再是一点点了，会发现其实是比较严重，甚至很严重。

  还有，任何优化手段可能都有一定的应用范围，很多技术牛人（不是指你，但是我遇到不少）囫囵吞枣看完后就会提出一些不适用的场景来反驳你的优化措施。我的经验是不用理睬，抬杠永远没有止境，他再牛也有短板，相互攻击没有赢家，自己做好自己的事就好。所以我的博文也是写给那些愿意接受不同技术观点的人，我只是想把实践经验总结分享给需要的人。如果与您的观点大相径庭请忽略就好。