最近开始研究数据库方面的东西，感觉能解决大数据的问题，感觉真的很爽，所以，可以学习了一下
sql方面的优化，这个将是一系列的课程，学习的过程中，将其记录下来，以后以备备案，同样，技术
是一个没有边界的东西，写出来代表我的个人理解，真心希望大神们来此围观一下，提提意见，感激不
尽
一、数据库优化概览
高性能的数据库依赖与几个因素，如表结构，查询语句，服务器的硬件配置和软件的设置。软件上
的构造直接导致了硬件层CPU和I/O操作，所以，我们优化的策略，一般为，减少不必要的磁盘I/O，尽量
利用好表的物理结构如索引来快速访问数据，达到高效的查询。
1.1、在数据库层的优化
让数据库应用更加快速的最重要的因素当然是他的基本的 设计，如：
1,表的结构是否合理，这些表现在：是否使用了正确的数据类型，如果是一个写频繁的结构，是否一次
一次写入，会更新到很多的列，这些的负荷是，会有相应的索引需要进行维护
2,是否使用了正确的索引，这个很重要，如果使用不当，当数据很大的时候，可能会被全部扫描，这样
如果内存不够大，会利用相应的磁盘进行排序等操作，将会非常慢
3,是否使用了合理的存储引擎，当然我现在使用的mysql，对于innodb来说，效果还是不错了，当然，
如果你的引用对于事物要求不是很高，可以考虑要嗯MyISM,这个存储引擎的速度真心比较快的，但
就是安全性方面有待考虑
4,是否使用了正确的行格式，mysql中支出压缩的行格式，这样会导致更少的磁盘I/O和读写数据，当然
他的不好的地方是不能在此上建立好的索引和进行数据的比较
5,是否你的应用程序使用了了锁策略，对于Innodb，使用了行级锁，这鼓励更多的并行操作，如果对与
应用程序，如果能把锁移动到应用程序中，使用相应的语言特性，或是系统调用如互斥锁，信号量等
来处理，而不应该把维护数据的正确行来锁表
6,是否使用了合理的缓存cache,这个缓存就更内存的分页一样，大了的话，会造成大量的碎片不能使用，
因此，很多查询没有地方缓存而清空之前的缓存，当下一次查询时，就不能利用缓存了，另外，如果
小了，会造成mysql对缓存的管理压力加大，因为会为没一次查询可能分好几页来缓存数据，管理这些
数据是需要一定的开销的
1.2、硬件层的优化
当数据库更加忙的时候，对硬件的要求就更高了，因此，我们应该更快，更好的识别出系统的瓶颈，早
些做决定，是否更换或添加相应的硬件，典型的瓶颈出现在这么几个地方：
1,磁盘寻道和读写
磁盘的寻道速度直接决定了访问数据的快慢，而磁盘磁头的寻道速度是有限的，因此，可以考虑
让数据并行读取，比如放在多个磁盘里读，这个还没有测试，原理上我觉得可行，因为对与单磁盘
其实他是实现的并行读写的，因为磁盘的主轴带动磁头旋转，那么一次就可以读取一个柱面，而
大多数的服务器都是多个磁盘，可以考虑配置数据库支持多盘存放，并行读写，这个将更加快速。
2,内存带宽
当CPU需要更多的数据来填充cache时，主存可能会变成一个瓶颈，可以考虑更快更大的内存，
相比，更快可能会好些，因为cpu的处理速度比内存的速度高几个数量级，如果内存足够快，相对
来说，CPU等待的时间就少了，自然速度就是上去了