1. 添加索引
MySQL数据库的四类索引:
index ---- 普通索引,数据可以重复，没有任何限制。
unique ---- 唯一索引,要求索引列的值必须唯一，但允许有空值；如果是组合索引，那么列值的组合必须唯一。
primary key ---- 主键索引,是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值，一般是在创建表的同时创建主键索引。
组合索引 ---- 在多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。
fulltext ---- 全文索引,是对于大表的文本域：char，varchar，text列才能创建全文索引，主要用于查找文本中的关键字，并不是直接与索引中的值进行比较。fulltext更像是一个搜索引擎，配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。
注:全文索引目前只有MyISAM存储引擎支持全文索引，InnoDB引擎5.6以下版本还不支持全文索引
所有存储引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节，索引有两种存储类型，包括B型树索引和哈希索引。
索引可以提高查询的速度，但是创建和维护索引需要耗费时间，同时也会影响插入的速度，如果需要插入大量的数据时，最好是先删除索引，插入数据后再建立索引。
- 选择唯一性索引。
- 为经常需要排序(ORDER BY)，分组(GROUP BY)和联合操作(JOIN)的字段建立索引。
- 为经常被作为where子句查询条件的字段建立索引。
- 限制索引的数目。
- 尽量使用数据量少的索引。
- 尽量使用前缀来创建索引。如果字段的值很长，最好使用值的前缀来索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于覆盖索引 Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
- 删除不再使用或者很少使用的索引。
- 在不同值较少的字段上不必要建立索引，如性别字段；
- 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(ENUM类型的)
- 对于经常存取的列避免建立索引；
- 用于联接的列（主健/外健）上建立索引；
索引使用注意 :
（1）. 对于like语句，以%或者‘_’开头的不会使用索引，以%结尾会使用索引。
（2）. 表的主键、外键必须有索引。
（3）. 不同值越多、同值最少的列建立索引，区分度的公式：count(distinct（字段）)/count(*)
（4）. 单表的数据太少，不适合建索引。
（5）. where，order by ,group by 等过滤时，后面的字段最好加上索引。
（6）. 尽量不要使用 not in和 <> 操作。
（7）. 尽量不要在列上进行运算（函数操作和表达式操作）。
（10）. 列中包含NULL值，会导致无法使用到索引。
2. 尽量把字段设置为NOT NULL
NOT IN 、!= 等负向条件查询,如果在有NULL值的情况下返回永远为空结果，查询容易出错
将来数据库执行查询操作的时候，数据库不用去额外比较NULL值。
NULL列需要一个额外字节作为判断是否为NULL的标志位,使用NULL时和该列其他的值可能不是同种类型，导致问题。
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
3. 选取最适用的字段属性
对于那些可能值很有限的列，使用tinyint代替VARCHAR，
比如记录移动设备平台，只有两个值：android，ios，那么就可以使用0表示android，1表示ios，这种列一定要写好注释
为什么不用ENUM呢？ENUM扩展困难，比如后来移动平台又增加了一个ipad，那岂不是懵逼了，而tinyint加个2就行，而且ENUM在代码里面处理起来特别奇怪，是当成整形呢还是字符串，一定要在数据库注释或者代码里面写明各个值的含义
对于那些定长字符串，可以使用char，比如邮编，总是5位
对于那些长度未知的字符串，使用varchar
不要滥用bigint，比如记录文章数目的表id字段，用int就行了
4. 不使用 NOT IN 和 <> 操作
NOT IN和<>操作都不会使用索引,将会进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3 则可使用 id>3 or id<3 来代替。
5. 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
因为使用连接查询时,MySQL不需要在内存中创建临时表来完成查询逻辑
6. 优化查询语句
尽量使用简单的查询，避免使用表链接
多条件查询时，请把简单查询条件或则索引列查询置于前面
尽量指定需要查询的列，不要偷懒使用select *
使用子查询会创建临时表，会比链接（JOIN）和联合（UNION）稍慢
在索引字段上查询尽量不要使用数据库函数，不便于缓存查询结果
当只要一行数据时，请使用LIMIT 1，如果数据过多，请适当设定LIMIT，分页查询.
千万不要 ORDER BY RAND()，性能极低
7. 添加缓存
对于一些经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,比如配置信息等，可以放在缓存中能节约磁盘IO
栗子： a. 可以在本地,缓存数据库的表结构
b. 缓存的数据一定要注意及时更新，还有设置有效期
c. 增加缓存务必会增加系统复杂性，一定要注意权衡
8. 将会导致全表搜索的操作
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
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
尽量避免在 where 子句中使用 like模糊匹配 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in , 用 exists 代替 in
在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描,例如: select id from t where num = @num , 修改为: select id from t with(index(索引名)) where num = @num
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,例如: select id from t where num/2 = 100 , 修改为 : select id from t where num = 100*2
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
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
9. 使用merge存储引擎实现分表
a. 将大表拆分为多张小表
b. 将耦合度过高的表进行分离
c. 垂直分表：不经常读取的数据放入一张表中，提高磁盘读取效率。
10. 主从分离: 采用主从分离模式,将数据库的查询操作和写入操作分离
11. 进行架构级别的缓存，页面静态化和分布式存储
12. 速度优先级
CPU运行速度 > 内存访问速度 > 磁盘io访问速度 > 网络请求速度