【实操】三高三V背景下，快速搭建MySQL高性能架构！
Docker、K8S、DevOps、微服务、云原生是这几年最火的技术名词，也是互联网的技术发展方向，.NET Core+MySQL的开源跨平台解决方案是.NET领域的不二之选！然而大多数开发者甚至架构师，都聚焦在.NET Core上，以至于在MySQL性能优化方面出现空白，会严重影响个人的发展和就业选择。下面给大家来篇干货长文，还请细看！
数据库调优
数据库性能调优是个技术活儿，说起来简单，就是加快数据库的访问速度，做起来挺难，需要考虑各种复因素：SQL语句、索引、数据库设计、表结构、系统配置、甚至硬件都需要关注，常见方式：
§ SQL和索引优化是最重要的，也是开发者关注最多。
§ 从数据库设计时，就考虑到增删改查效率，适度冗余。
§ 系统配置的优化，调整数据库相关参数配置。
§ 硬件优化就是更多内存，更快的IO。
优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引
优化效果:硬件<系统配置<数据库表结构<sql及索引< span=""></sql及索引<>
优化效果最好而且最廉价的应该就是SQL和索引了，也是开发者最应该关注的环节，下面来个实操案例分享。
Sql优化案例
SQL优化就是为了解决有问题的SQL，要么是SQL写的不恰当，要么就是无索引或者索引失效。想要对症下药，最重要的是找到问题，幸好我们有MySQL执行计划，能够看到SQL执行的全部细节！实例看图：
核心指标详解
一、type：
执行计划访问类型，SQL 查询优化中一个非常重要的指标，结果值从好到坏依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。
system
最快：不进行磁盘读写
const：
主键或者 unique 上的等值的查询
eq_ref：
主键或者 unique 上的 join 查询，等值匹配，对于前表的每一行，后表只有一行命中
ref：
非唯一索引，等值匹配，可能多行命中
range：
索引上的范围扫描，例如：between、in、>、<
index：
索引上的全集扫描，例如：InnoDB 的 count
ALL：
全表扫描，最慢
二. possible_keys
查询过程中有可能用到的索引。
三. key
实际使用的索引，如果为 NULL ，则没有使用索引。
四. rows
根据表统计信息或者索引选用情况，估算出找到所需的记录所需要读取的行数。
五. filtered
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比， filtered 值越大越好。
六.Extra
非常非常重要的额外信息,会影响执行结果的
Using filesort:
对数据使用一个外部的文件内容进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。
Using temporary：
使用临时表保存中间结果，常见于order by 或 group by。
Using index：
表示 SQL 操作中使用了覆盖索引，避免了访问表的数据行
Using index condition：
表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
Using where：
表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
看懂执行计划，是开启高性能 SQL 语句的大门的第一步，此外还需要拥有扎实的理论基础和丰富的实践，二者缺一不可。在当下大数据量三高三V的时代，只有sql语句的优化，已经远远不够了，还需要能深入索引结构，数据库设计，结合硬件方能让你的程序业务性能永垂不朽。
三高：高并发，高可扩，高性能
三V：海量 Volume，多样Variety，实时Velocity
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Day1
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Day2
探究MySQL多重索引本质，为不同场景适配索引的合适数据类型，从数据结构层深度优化。
Day3
三高三V背景下，搭建MySQL高性能架构，输出互联网级分布式数据库架构方案。
