引言
高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计 算资源操作)的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。
一丶性能优化建议
看了这么多，你可能会期待给出一些优化手段，是的，下面会从3个不同方面给出一些优化建议。但请等等，还有一句忠告要先送给你： 不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”，包括本文所讨论的内容，而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设 。
二丶Scheme设计与数据类型优化
选择数据类型只要遵循 小而简单 的原则就好，越小的数据类型通常会更快，占用更少的磁盘、内存，处理时需要的CPU周期也更少。越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期，比如，整型就比字符操作代价低，因而会使用整型来存储ip地址，使用 DATETIME 来存储时间，而不是使用字符串。
这里总结几个可能容易理解错误的技巧：
- 通常来说把可为 NULL 的列改为 NOT NULL 不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为 NOT NULL 。
- 对整数类型指定宽度，比如 INT(11) ，没有任何卵用。 INT 使用16为存储空间，那么它的表示范围已经确定，所以 INT(1) 和 INT(20) 对于存储和计算是相同的。
- UNSIGNED 表示不允许负值，大致可以使正数的上限提高一倍。比如 TINYINT 存储范围是-128 ~ 127，而 UNSIGNED TINYINT 存储的范围却是0 – 255。
- 通常来讲，没有太大的必要使用 DECIMAL 数据类型。即使是在需要存储财务数据时，仍然可以使用 BIGINT 。比如需要精确到万分之一，那么可以将数据乘以一百万然后使用 BIGINT 存储。这样可以避免浮点数计算不准确和 DECIMAL 精确计算代价高的问题。
- TIMESTAMP 使用4个字节存储空间， DATETIME 使用8个字节存储空间。因而， TIMESTAMP 只能表示1970 – 2038年，比 DATETIME 表示的范围小得多，而且 TIMESTAMP 的值因时区不同而不同。
- 大多数情况下没有使用枚举类型的必要，其中一个缺点是枚举的字符串列表是固定的，添加和删除字符串(枚举选项)必须使用 ALTER TABLE (如果只只是在列表末尾追加元素，不需要重建表)。
- schema的列不要太多。原因是存储引擎的API工作时需要在服务器层和存储引擎层之间通过行缓冲格式拷贝数据，然后在服务器层将缓冲内容解码成各个列，这个转换过程的代价是非常高的。如果列太多而实际使用的列又很少的话，有可能会导致CPU占用过高。
- 大表 ALTER TABLE 非常耗时，MySQL执行大部分修改表结果操作的方法是用新的结构创建一个张空表，从旧表中查出所有的数据插入新表，然后再删除旧表。尤其当内存不足而表又很大，而且还有很大索引的情况下，耗时更久。当然有一些奇淫技巧可以解决这个问题，有兴趣可自行查阅。
三丶创建高性能索引
索引是提高MySQL查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的SQL才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。
接下来将向你展示一系列创建高性能索引的策略，以及每条策略其背后的工作原理。但在此之前，先了解与索引相关的一些算法和数据结构，将有助于更好的理解后文的内容。
四丶索引相关的数据结构和算法
通常我们所说的索引是指 B-Tree 索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用 B-Tree 这个术语，是因为MySQL在 CREATE TABLE 或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如InnoDB就是使用的 B+Tree 。
B+Tree 中的B是指 balance ，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。
在介绍 B+Tree 前，先了解一下二叉查找树，它是一种经典的数据结构，其左子树的值总是小于根的值，右子树的值总是大于根的值，如下图①。如果要在这课树中查找值为5的记录，其大致流程：先找到根，其值为6，大于5，所以查找左子树，找到3，而5大于3，接着找3的右子树，总共找了3次。同样的方法，如果查找值为8的记录，也需要查找3次。所以二叉查找树的平均查找次数为(3 + 3 + 3 + 2 + 2 + 1) / 6 = 2.3次，而顺序查找的话，查找值为2的记录，仅需要1次，但查找值为8的记录则需要6次，所以顺序查找的平均查找次数为：(1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 6 = 3.3次，因为大多数情况下二叉查找树的平均查找速度比顺序查找要快。
五丶二叉查找树和平衡二叉树
由于二叉查找树可以任意构造，同样的值，可以构造出如图②的二叉查找树，显然这棵二叉树的查询效率和顺序查找差不多。若想二叉查找数的查询性能最高，需要这棵二叉查找树是平衡的，也即平衡二叉树(AVL树)。
平衡二叉树首先需要符合二叉查找树的定义，其次必须满足任何节点的两个子树的高度差不能大于1。显然图②不满足平衡二叉树的定义，而图①是一课平衡二叉树。平衡二叉树的查找性能是比较高的(性能最好的是最优二叉树)，查询性能越好，维护的成本就越大。比如图①的平衡二叉树，当用户需要插入一个新的值9的节点时，就需要做出如下变动。
六丶平衡二叉树旋转
通过一次左旋操作就将插入后的树重新变为平衡二叉树是最简单的情况了，实际应用场景中可能需要旋转多次。至此我们可以考虑一个问题，平衡二叉树的查找效率还不错，实现也非常简单，相应的维护成本还能接受，为什么MySQL索引不直接使用平衡二叉树?
随着数据库中数据的增加，索引本身大小随之增加，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级。可以想象一下一棵几百万节点的二叉树的深度是多少?如果将这么大深度的一颗二叉树放磁盘上，每读取一个节点，需要一次磁盘的I/O读取，整个查找的耗时显然是不能够接受的。那么如何减少查找过程中的I/O存取次数?
一种行之有效的解决方法是减少树的深度，将二叉树变为m叉树(多路搜索树)，而 B+Tree 就是一种多路搜索树。理解 B+Tree 时，只需要理解其最重要的两个特征即可：第一，所有的关键字(可以理解为数据)都存储在叶子节点( Leaf Page )，非叶子节点( Index Page )并不存储真正的数据，所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。其次，所有的叶子节点由指针连接。如下图为高度为2的简化了的 B+Tree 。
七丶简化B+Tree
怎么理解这两个特征?MySQL将每个节点的大小设置为一个页的整数倍(原因下文会介绍)，也就是在节点空间大小一定的情况下，每个节点可以存储更多的内结点，这样每个结点能索引的范围更大更精确。所有的叶子节点使用指针链接的好处是可以进行区间访问，比如上图中，如果查找大于20而小于30的记录，只需要找到节点20，就可以遍历指针依次找到25、30。如果没有链接指针的话，就无法进行区间查找。这也是MySQL使用 B+Tree 作为索引存储结构的重要原因。
MySQL为何将节点大小设置为页的整数倍，这就需要理解磁盘的存储原理。磁盘本身存取就比主存慢很多，在加上机械运动损耗(特别是普通的机械硬盘)，磁盘的存取速度往往是主存的几百万分之一，为了尽量减少磁盘I/O，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存，预读的长度一般为页的整数倍。
页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及OS往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页(许多OS中，页的大小通常为4K)。主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。
MySQL巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了读取一个节点只需一次I/O。假设 B+Tree 的高度为h，一次检索最多需要 h-1 I/O(根节点常驻内存)，复杂度$O(h) = O(log_{M}N)$。实际应用场景中，M通常较大，常常超过100，因此树的高度一般都比较小，通常不超过3。
最后简单了解下 B+Tree 节点的操作，在整体上对索引的维护有一个大概的了解，虽然索引可以大大提高查询效率，但维护索引仍要花费很大的代价，因此合理的创建索引也就尤为重要。
仍以上面的树为例，我们假设每个节点只能存储4个内节点。首先要插入第一个节点28，如下图所示。
leaf page和index page都没有满
接着插入下一个节点70，在Index Page中查询后得知应该插入到50 – 70之间的叶子节点，但叶子节点已满，这时候就需要进行也分裂的操作，当前的叶子节点起点为50，所以根据中间值来拆分叶子节点，如下图所示。
Leaf Page拆分
最后插入一个节点95，这时候Index Page和Leaf Page都满了，就需要做两次拆分，如下图所示。
Leaf Page与Index Page拆分
拆分后最终形成了这样一颗树。
最终树
B+Tree 为了保持平衡，对于新插入的值需要做大量的拆分页操作，而页的拆分需要I/O操作，为了尽可能的减少页的拆分操作， B+Tree 也提供了类似于平衡二叉树的旋转功能。当Leaf Page已满但其左右兄弟节点没有满的情况下， B+Tree 并不急于去做拆分操作，而是将记录移到当前所在页的兄弟节点上。通常情况下，左兄弟会被先检查用来做旋转操作。就比如上面第二个示例，当插入70的时候，并不会去做页拆分，而是左旋操作。
左旋操作
通过旋转操作可以最大限度的减少页分裂，从而减少索引维护过程中的磁盘的I/O操作，也提高索引维护效率。需要注意的是，删除节点跟插入节点类型，仍然需要旋转和拆分操作，这里就不再说明。
八丶 mysql支持的复制类型：
(１)：基于语句的复制： 在主服务器上执行的SQL语句，在从服务器上执行同样的语句。MySQL默认采用基于语句的复制，效率比较高。
一旦发现没法精确复制时， 会自动选着基于行的复制。
(２)：基于行的复制：把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍. 从mysql5.0开始支持
(３)：混合类型的复制: 默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句的无法精确的复制时，就会采用基于行的复制。
九丶 复制解决的问题
MySQL复制技术有以下一些特点：
(1) 数据分布 (Data distribution )
(2) 负载平衡(load balancing)
(3) 备份(Backups)
(4) 高可用性和容错行 High availability and failover
十丶复制如何工作
整体上来说，复制有3个步骤：
(1) master将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件，binary log events)；
(2) slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)；
(3) slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。
下图描述了复制的过程：
该过程的第一部分就是master记录二进制日志。在每个事务更新数据完成之前，master在二日志记录这些改变。MySQL将事务串行的写入二进制日志，即使事务中的语句都是交叉执行的。在事件写入二进制日志完成后，master通知存储引擎提交事务。
下一步就是slave将master的binary log拷贝到它自己的中继日志。首先，slave开始一个工作线程——I/O线程。I/O线程在master上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process。Binlog dump process从master的二进制日志中读取事件，如果已经跟上master，它会睡眠并等待master产生新的事件。I/O线程将这些事件写入中继日志。
SQL slave thread(SQL从线程)处理该过程的最后一步。SQL线程从中继日志读取事件，并重放其中的事件而更新slave的数据，使其与master中的数据一致。只要该线程与I/O线程保持一致，中继日志通常会位于OS的缓存中，所以中继日志的开销很小。
此外，在master中也有一个工作线程：和其它MySQL的连接一样，slave在master中打开一个连接也会使得master开始一个线程。复制过程有一个很重要的限制——复制在slave上是串行化的，也就是说master上的并行更新操作不能在slave上并行操作。
2 .复制配置
有两台
MySQL数据库
服务器Master和slave，Master为主服务器，slave为从服务器，初始状态时，Master和slave中的数据信息相同，当Master中的数据发生变化时，slave也跟着发生相应的变化，使得master和slave的数据信息同步，达到备份的目的。
要点：
负责在主、从服务器传输各种修改动作的媒介是主服务器的二进制变更日志，这个日志记载着需要传输给从服务器的各种修改动作。因此，主服务器必须激活二进制日志功能。从服务器必须具备足以让它连接主服务器并请求主服务器把二进制变更日志传输给它的权限。
环境：
Master和slave的MySQL数据库版本同为5.0.18
操作系统：unbuntu 11.10
IP地址：10.100.0.100
十一丶创建复制帐号
1、在Master的数据库中建立一个备份帐户：每个slave使用标准的MySQL用户名和密码连接master。进行复制操作的用户会授予REPLICATION SLAVE权限。用户名的密码都会存储在文本文件master.info中
命令如下：
mysql > GRANT REPLICATION SLAVE,RELOAD,SUPER ON *.*
TO backup@’10.100.0.200’
IDENTIFIED BY ‘1234’;
建立一个帐户backup，并且只能允许从10.100.0.200这个地址上来登陆，密码是1234。
(如果因为mysql版本新旧密码算法不同，可以设置：set password for ‘backup’@’10.100.0.200’=old_password(‘1234’))
十二丶拷贝数据
(假如是你完全新安装mysql主从服务器，这个一步就不需要。因为新安装的master和slave有相同的数据)
关停Master服务器，将Master中的数据拷贝到B服务器中，使得Master和slave中的数据同步，并且确保在全部设置操作结束前，
禁止在Master和slave服务器中进行写操作，使得两数据库中的数据一定要相同！
十三丶配置master
接下来对master进行配置，包括打开二进制日志，指定唯一的servr ID。例如，在配置文件加入如下值：
server-id=1
log-bin=mysql-bin
server-id：为主服务器A的ID值
log-bin：二进制变更日值
总结
以 上就是我对
Java开发高性能mysql原理及索引优化分析
问题及其优化总结，分享给大家，觉得收获的话可以点个关注收藏转发一波喔，谢谢大佬们支持！
最后，每一位读到这里的网友，感谢你们能耐心地看完。希望在成为一名更优秀的Java程序员的道路上，我们可以一起学习、一起进步！都能赢取白富美，走向架构师的人生巅峰!
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