数据库优化方案：
1. 优化sql语句；
原则： 1.1 尽量根据主键查询；
1.2 尽量使用单表查询，不要使用关联查询；
1.3 查询时可以使用in，但是绝对不要使用not in；
2. 创建索引；CREATE INDEX 索引名字 ON 表名称 （列名称）；[列名称：规定你需要索引的列]。
3. 添加缓存；
例如：mybatis的一、二级缓存；该操作效率低；
redis缓存 / memercache缓存（String）；有效的缓解数据库的压力；
4. 使用数据库的读写分离；
5. 定期将历时数据进行转储；
6. 进行分库分表操作（最后的操作）；数据库服务器数量和运维都需要花费很多时间和精力；
mysql优化我一般遵从五个原则：
- 减少数据访问： 设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘IO
- 返回更少的数据： 只返回需要的字段和数据分页处理 减少磁盘io及网络io
- 减少交互次数： 批量DML操作，函数存储等减少数据连接次数
- 减少服务器CPU开销： 尽量减少数据库排序操作，和全表查询 减少cpu 内存占用
- 利用更多资源： 使用表分区，可以增加并行操作，更大限度利用cpu资源
sql语句常见的优化比如
- sql优化第一最基本的为了最快的速度查询到数据，减少消耗，尽量避免全表查询，首先考虑在where和order by字段上建立索引
- where子句条件 后不要使用！=和》《操作符，否则数据库会放弃索引使用全表查询
- 用like模糊查询时不建议在查询字段开头或首尾两端使用百分号，这也会导致字段放弃索引，全表查询，可以考虑百分号在查询字段后面或者使用全文索引
- 在sql中直接使用计算表达式和函数，也会导致索引失败，可以在等号右边计算
- 不要写select * from 需要什么字段返回什么字段减少消耗
- 在sql语句中嵌套SQL查询 ，不要使用iN 或者 not in 可以使用 exists替代
- 对于复杂的查询，可以使用中间临时表 暂存数据
- 查询数据量大的表 会造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段分页进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。
- 要查询100000到100050的数据
SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 100050
- 对数据量较大的表，使用分区分表存储
- 一定要定期维护数据表和优化索引，删除空余数据
- 尽量使用数字型字段
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。
面试题
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
- 如何实现 MySQL 的读写分离？
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。 - MySQL 主从复制原理的是啥？
主库将变更写入 binlog 日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个 IO 线程，将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地，写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog，然后执行 binlog 日志中的内容，也就是在自己本地再次执行一遍 SQL，这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。