数据库优化

MySQL数据库优化的八种方式(一)

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询。

delete from customerinfo where CustomerID not in(select CustomerID from salesinfo)

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接(JOIN)替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成:

select * from customerinfo where CustomerID not in(select CustomerID from salesinfo)

如果使用连接(JOIN)来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下:

select * from customerinfo left join salesinfo on customerinfo.CustomerID = salesinfo.CustomerID
where salesinfo.CustomerID is null

连接(JOIN)之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。

select Name, Phone from client 
UNION
select Name,BirthDate from author
UNION
select Name,Supplier from product

4、事务

设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况:第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是:要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

begin; 
insert into salesinfo set CustomerID=14;
update inventory set Quantity=11 where item='book';
commit;

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCKTABL 
Einventory WRITE select Quantity from inventory where Item='book';
...
update inventory set Quantity=11 where Item='book';
UNLOCKTABLES

我们用一个select语句取出初始数据，通过一些计算，用update语句将新值更新到表中。包含有WRITE关键字的LOCKTABLE语句可以保证在UNLOCKTABLES命令被执行之前，不会有其它的访问来对inventory进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。

create table customerinfo(CustomerID int not null, PRIMARYKEY(CustomerID))type=innodb;
create table salesinfo(
    SalesID int not null,
    CustomerID int not null,
    PRIMARYKEY(CustomerID,SalesID),
    FOREIGNKEY(CustomerID)REFERENCEScustomerinfo(CustomerID)ONDELETECASCADE)type=innodb;

注意例子中的参数“ONDELETECASCADE”。该参数保证当customerinfo表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在MySQL中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表InnoDB类型。该类型不是MySQL表的默认类型。定义的方法是在CREATETABLE语句中加上TYPE=INNODB。

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
索引应建立在那些将用于JOIN,WHERE判断和ORDERBY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况。
例如customerinfo中的“province”…字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。

下面是应该注意的几个方面。

• 首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。

  在MySQL3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。

• 其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

  例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

• 在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。

  在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。
  例如下面的查询将会比较表中的每一条记录:
  select * from books where name like “MySQL%”
  但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多:
  select * from book where name＞=“MySQL” and name＜"MySQM"

• 避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

MySQL数据库优化的八种方式(二)

1、创建索引

对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

2、复合索引

比如有一条语句是这样的:select * from users where area=‘beijing’ and age=22;如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。

3、索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

4、使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

5、排序的索引问题

mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

6、like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

7、不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:
select * from users where adddate<‘2007-01-01’;

8、不使用NOT IN和<>操作

NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

SQL优化

1、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如:

select id from t where num is null。

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。
备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以为 NULL 不需要空间，比如:char(100)型，在字段建立时，空间就固定了，不管是否插入值(NULL也包含在内)，都是占用100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段，null不占用空间。
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询:select id from t where num = 0。
3、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如:

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以这样查询:

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如:

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6、下面的查询也将导致全表扫描:

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select id from t where num = @num

可以改为强制查询使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where num/2 = 100

应改为

select id from t where num = 100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ //name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0 //'2005-11-30'，生成的id

应改为

select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构:

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样:

create table #t(…)

13、Update语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
14、对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
15、select count()from table;这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
16、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
17、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
18、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
19、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
20、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“”，不要返回用不到的任何字段。
21、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。
22、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。
23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。(如下案例挺好的学习了~)
拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句:
如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例:

while(1){
 　　//每次只做1000条
　　 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);
 　　if(mysql_affected_rows() == 0){
　　 　　//删除完成，退出！
　　 　　break；
　　}
    //每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。
    usleep(50000)
}

31、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
32、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。
33、索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
34、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
35、使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
36、使用“临时表”暂存中间结果，简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是，临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
37、一些SQL查询语句应加上nolock，读、写是会相互阻塞的，为了提高并发性能，对于一些查询，可以加上nolock，这样读的时候可以允许写，但缺点是可能读到未提交的脏数据。使用 nolock有3条原则。查询的结果用于“插、删、改”的不能加nolock ！查询的表属于频繁发生页分裂的，慎用nolock ！使用临时表一样可以保存“数据前影”，起到类似Oracle的undo表空间的功能，能采用临时表提高并发性能的，不要用nolock 。
38、常见的简化规则如下：不要有超过5个以上的表连接（JOIN），考虑使用临时表或表变量存放中间结果。少用子查询，视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
39、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再select。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。
40、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION 连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。
41、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
42、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。
43、当服务器的内存够多时，配制线程数量 = 最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用 配制线程数量<最大连接数启用SQL SERVER的线程池来解决,如果还是数量 = 最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。
44、尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率。
45、尽量使用“>=”，不要使用“>”。
46、索引的使用规范：索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引；尽可能的使用索引字段作为查询条件，尤其是聚簇索引，必要时可以通过index index_name来强制指定索引；避免对大表查询时进行table scan，必要时考虑新建索引；在使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用；要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程。
47、当有一批处理的插入或更新时，用批量插入或批量更新，绝不会一条条记录的去更新。
48、在所有的存储过程中，能够用SQL语句的，我绝不会用循环去实现。(例如：列出上个月的每一天，我会用connect by去递归查询一下，绝不会去用循环从上个月第一天到最后一天)。
49、提高GROUP BY语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果，但第二个明显就快了许多.
低效

select JOB , AVG(SAL) 
from EMP 
group by JOB 
having JOB =’PRESIDENT’ 
or JOB =’MANAGER’ 

高效

select JOB , AVG(SAL) 
from EMP 
where JOB =’PRESIDENT’ 
or JOB =’MANAGER’ 
group by JOB

50、sql语句用大写，因为oracle 总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
60、别名的使用，别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
61、避免死锁，在你的存储过程和触发器中访问同一个表时总是以相同的顺序;事务应经可能地缩短，在一个事务中应尽可能减少涉及到的数据量;永远不要在事务中等待用户输入。
62、避免使用临时表，除非却有需要，否则应尽量避免使用临时表，相反，可以使用表变量代替;大多数时候(99%)，表变量驻扎在内存中，因此速度比临时表更快，临时表驻扎在TempDb数据库中，因此临时表上的操作需要跨数据库通信，速度自然慢。
63、最好不要使用触发器，触发一个触发器，执行一个触发器事件本身就是一个耗费资源的过程;如果能够使用约束实现的，尽量不要使用触发器;不要为不同的触发事件(Insert，Update和Delete)使用相同的触发器;不要在触发器中使用事务型代码。
64、索引创建规则：
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过300的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析，尽量考虑用单字段索引代替；
正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
65、mysql查询优化总结：使用慢查询日志去发现慢查询，使用执行计划去判断查询是否正常运行，总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。久而久之性能总会变化，避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表，使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存
，在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT，在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列，保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列，有时候MySQL会使用错误的索引,对于这种情况使用USE INDEX，检查使用SQL_MODE=STRICT的问题，对于记录数小于5的索引字段，在UNION的时候使用LIMIT不是是用OR。为了避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去实现，不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M，N实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用，在WHERE子句中使用UNION代替子查询，在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快，考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销，基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询，当负载增加您的服务器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有问题的查询，在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。
66、查询缓冲并不自动处理空格，因此，在写SQL语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格(因为，查询缓冲并不自动截取首尾空格)。
67、我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。
68、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
69、MySQL查询可以启用高速查询缓存。这是提高数据库性能的有效Mysql优化方法之一。当同一个查询被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。
70、EXPLAIN SELECT 查询用来跟踪查看效果，使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等。
71、当只要一行数据时使用 LIMIT 1 ，当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
72、选择表合适存储引擎:
myisam: 应用时以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，并且对事务的完整性，并发性要求不是很高的。
Innodb:事务处理，以及并发条件下要求数据的一致性。除了插入和查询外，包括很多的更新和删除。(Innodb有效地降低删除和更新导致的锁定)。对于支持事务的InnoDB类型的表来说，影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的，而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动提交，严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin，多条sql形成一个事物(即使autocommit打开也可以)，将大大提高性能。
73、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

加缓存

缓存之所以有效，主要是因为程序运行时对内存或者外存的访问呈现局部性特征，局部性特征为空间局部性和时间局部性两方面。时间局部性是指刚刚访问过的数据近期可能再次被访问，空间局部性是指，某个位置被访问后，其相邻的位置的数据很可能被访问到。而MySQL的缓存机制就是把刚刚访问的数据(时间局部性)以及未来即将访问到的数据(空间局部性)保存到缓存中，甚至是高速缓存中。从而提高I/O效率。
按照缓存读写功能的不同，MySQL将缓存分为Buffer缓存和Cache缓存。
Buffer缓存。由于硬盘的写入速度过慢，或者频繁的I/O，对于硬盘来说是极大的效率浪费。那么可以等到缓存中储存一定量的数据之后，一次性的写入到硬盘中。Buffer 缓存主要用于写数据，提升I/O性能。
Cache 缓存。 Cache 缓存一般是一些访问频繁但是变更较少的数据，如果Cache缓存已经存储满，则启用LRU算法，进行数据淘汰。淘汰掉最远未使用的数据，从而开辟新的存储空间。不过对于特大型的网站，依靠这种策略很难缓解高频率的读请求，一般会把访问非常频繁的数据静态化，直接由nginx返还给用户。程序和数据库I/O设备交互的越少，则效率越高。

参考资料

MySQL数据库优化的八种方式(经典必看)
mysql数据库优化大全
知乎