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选择合适的数据类型
选择合适的索引列

优化mysql数据库总则

提升系统硬件(更快的IO、更多的内存):带宽、CPU、硬盘
数据库设计和表创建时就要考虑性能
sql的编写需要注意优化,引入NOSQL和程序架构调整
分区
分表
分库

在数据量及访问压力不是特别大的情况,首先考虑缓存、读写分离、索引技术等方案
如果数据量极大,且业务持续增长快,再考虑分库分表方案

根据业务情况而定,选择合适的分表策略
先看只分表是否满足业务的需求和未来增长
数据库分表能够解决单表数据量很大的时,数据查询的效率问题
无法给数据库的并发操作带来效率上的提高,分表的实质还是在一个数据库上进行的操作,受数据库IO性能的限制.
如果单分表满足不了需求，再分库分表一起

数据库设计和表创建时就要考虑性能

设计表时要注意：

表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
使用整数代替字符串类型
不要使用枚举 ENUM类型的ORDER BY操作效率低，需要额外操作
如果枚举值是数值，有陷阱
举个例子，表结构如下
CREATE TABLE test (foobar ENUM(‘0’, ‘1’, ‘2’));
此时，你执行语句
mysql> INSERT INTO test VALUES (1);
查询出的结果为
foobar
0
就产生了一个坑爹的结果。
插入语句应该像下面这么写，插入的才是1
mysql> INSERT INTO test VALUES (1);
尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
TIMESTAMP类型是四个字节的整数，它能表示的时间范围为1970-01-01 08:00:01到2038-01-19 11:14:07。2038年以后的时间，是无法用timestamp类型存储的。
但是它有一个优势，timestamp类型是带有时区信息的。一旦你系统中的时区发生改变，例如你修改了时区
SET TIME_ZONE = “america/new_york”;
你会发现，项目中的该字段的值自己会发生变更。这个特性用来做一些国际化大项目，跨时区的应用时，特别注意！
datetime，datetime储存占用8个字节，它存储的时间范围为1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59。显然，存储时间范围更大。但是它坑的地方在于，他存储的是时间绝对值，不带有时区信息。如果你改变数据库的时区，该项的值不会自己发生变更！
单表不要有太多字段，建议在20以内
用整型来存IP
设一个主键,因为你不设主键的情况下，innodb也会帮你生成一个隐藏列，作为自增主键。所以啦，反正都要生成一个主键，那你还不如自己指定一个主键，在有些情况下，就能显式的用上主键索引，提高查询效率！
主键有业务含义
(1)因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。
(2)带有业务含义的主键，不一定是顺序自增的。那么就会导致数据的插入顺序，并不能保证后面插入数据的主键一定比前面的数据大。如果出现了，后面插入数据的主键比前面的小，就有可能引发页分裂，产生空间碎片。
不直接存储图片、音频、视频等大容量内容:*我们在实际应用中，都是用HDFS来存储文件。然后mysql中，只存文件的存放路径。mysql中有两个字段类型被用来设计存放大容量文件，也就是text和blob类型。但是，我们在生产中，基本不用这两个类型！
主要原因有如下两点
(1)Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。导致查询效率缓慢
(2)binlog内容太多。因为你数据内容比较大，就会造成binlog内容比较多。大家也知道，主从同步是靠binlog进行同步，binlog太大了，就会导致主从同步效率问题！
因此，不推荐使用text和blob类型！

索引

索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
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
值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
字符字段只建前缀索引
字符字段最好不要做主键
不用外键，由程序保证约束
尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引

选择合适的数据类型

（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob
（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数
（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar
（4）尽可能使用not null定义字段
（5）尽量少用text，非用不可最好分表

选择合适的索引列

（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列
（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列
（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好
（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高：

sql的编写需要注意优化

使用limit对查询结果的记录进行限定
列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大
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。
下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会
比前面的更有效率。(请注意，第一条中是 Select *，第二条是 Select 1)

避免select *，将需要查找的字段列出来
使用连接（join）来代替子查询
在 Join 表的时候使用相当类型的例，并将其索引
如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中 Join 的字段是
被建过索引的。这样，MySQL 内部会启动为你优化 Join 的 SQL 语句的机制。
而且，这些被用来 Join 的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把
DECIMAL 字段和一个 INT 字段 Join 在一起，MySQL 就无法使用它们的索引。对
于那些 STRING 类型，还需要有相同的字符集才行。
拆分大的delete或insert语句
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器，在应用程序实现
避免%xxx式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较，比如用’123’和’123’比，123和123比
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
对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
为搜索字段建索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段
你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引

引擎

目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：

MyISAM
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：
不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁
不支持事务
不支持外键
不支持崩溃后的安全恢复
在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录
支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引
支持延迟更新索引，极大提升写入性能
对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用
InnoDB
InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：
支持行锁，采用MVCC来支持高并发
支持事务
支持外键
支持崩溃后的安全恢复
不支持全文索引
总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

MyISAM速度可能超快，占用存储空间也小，但是程序要求事务支持，故InnoDB是必须的

分区

MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。

分区的好处是：

可以让单表存储更多的数据
分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备
可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
可以备份和恢复单个分区
分区的限制和缺点：

一个表最多只能有1024个分区
如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
分区表无法使用外键约束
NULL值会使分区过滤无效
所有分区必须使用相同的存储引擎
分区的类型：

RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值
具体关于mysql分区的概念请自行google或查询官方文档，我这里只是抛砖引玉了。
我首先根据月份把上网记录表RANGE分区了12份，查询效率提高6倍左右，效果不明显，故：换id为HASH分区，分了64个分区，查询速度提升显著。问题解决！

结果如下：PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64

select count() from readroom_website; --11901336行记录

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 1 警告: 0 持续时间 1 查询: 5.734 sec. /

select * from readroom_website where month(accesstime) =11 limit 10;

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 10 警告: 0 持续时间 1 查询: 0.719 sec. */

分表

分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。

分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表：表名为 tableName_id%100

但：分表需要修改源程序代码，会给开发带来大量工作，极大的增加了开发成本，故：只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在，做好了分表处理，不适合应用上线了再做修改，成本太高！！！而且选择这个方案，都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低！故不建议采用。

分库

把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。

方案二详细说明：升级数据库，换一个100%兼容mysql的数据库
mysql性能不行，那就换个。为保证源程序代码不修改，保证现有业务平稳迁移，故需要换一个100%兼容mysql的数据库。

开源选择
tiDB https://github.com/pingcap/tidb
Cubrid https://www.cubrid.org/
开源数据库会带来大量的运维成本且其工业品质和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必须自建数据库，那么选择该类型产品。

云数据选择

阿里云POLARDB
https://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH
官方介绍语：POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。

我开通测试了一下，支持免费mysql的数据迁移，无操作成本，性能提升在10倍左右，价格跟rds相差不多，是个很好的备选解决方案！

阿里云OcenanBase
淘宝使用的，扛得住双十一，性能卓著，但是在公测中，我无法尝试，但值得期待
阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)
https://www.aliyun.com/product/petadata?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH
官方介绍：云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的HTAP（Hybrid Transaction/Analytical Processing）关系型数据库。

腾讯云DCDB

https://cloud.tencent.com/product/dcdb_for_tdsql
官方介绍：DCDB又名TDSQL，一种兼容MySQL协议和语法，支持自动水平拆分的高性能分布式数据库——即业务显示为完整的逻辑表，数据却均匀的拆分到多个分片中；每个分片默认采用主备架构，提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。

方案三详细说明：去掉mysql，换大数据引擎处理数据
数据量过亿了，没得选了，只能上大数据了。

开源解决方案

hadoop家族。hbase/hive怼上就是了。但是有很高的运维成本，一般公司是玩不起的，没十万投入是不会有很好的产出的！
2.云解决方案
这个就比较多了，也是一种未来趋势，大数据由专业的公司提供专业的服务，小公司或个人购买服务，大数据就像水/电等公共设施一样，存在于社会的方方面面。
国内做的最好的当属阿里云。
阿里云的MaxCompute配合DataWorks，按量付费，成本极低。
MaxCompute可以理解为开源的Hive，提供sql/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据，数据以表格的形式展现，以分布式方式存储，采用定时任务和批处理的方式处理数据。DataWorks提供了一种工作流的方式管理你的数据处理任务和调度监控。
当然你也可以选择阿里云hbase等其他产品，我这里主要是离线处理，故选择MaxCompute，基本都是图形界面操作，大概写了300行sql，费用不超过100块钱就解决了数据处理问题。

MySQL优化完美解决方案