一.语句上外部配置优化：
1.1 系统日志有很多语句
慢查询语句
show_query_log = TRUE
show_query_file = /usr/local/mysql/slow_query_log.txt
show_query_time = 3
执行计划器：
EXPLAIN SELECT＊FROM t;
explain select*from t;
使用执行计划器，看时间状态，进行判断sql性能好坏：
查询出数据，有字段type,最佳到最差按照排序有如下值(type)：
system 最佳的值
const 主键也是索引
eq_ref 链接查询 查询条件是索引
ref
ref_or_null 链接有空值
all 最差的值
最差是all全表查询
索引根据我们数据结构抽取的另外一个隐性数据类型的数据结构，实现了B-Tree
或B+查询算法。
1.2 mysql 5.1以下版本联合索引失效：
如果用联合索引 只用或用到第一个字段（最左边字段）参与查询，联合索引会生效：
如果用联合索引 没有用到第一个字段参与查询，联合索引会失效：
此截图是mysql5.5 虽然慢，但还是使用到了索引，高版本优化了索引。
1.3 mysql 5.1以下版本联合索引失效：or，and
or的情况下两边都是单个索引字段，索引不生效--可以用联合索引。
但是5.6以上版本是生效的-两边都加索引字段提高效率。
--EXPLAIN select *from m_member_table where name='zhangsan' or age= 24
在or的两边(或or的其中一边)都是索引的情况下，失效--可以用联合索引。
5.6以上版本，两边都加索引字段提高效率。
and的情况下(或and的其中一边)单个索引是生效，记住这个坑，and两边有一个或都是索引字段就是生效。
1.4 mysql 5.1以下版本联合索引失效：like
like，正则查询，sphinx斯芬克斯搜索加速中文分词高能显示
使用like查询的时候，如果%符号在第一个位置，索引可能用不上
select * from t1 where name like "admin%" 索引用的上
select * from t1 where name like "%admin" 用不上
多表查询的时候不要使用子查询。因为子查询创建临时表，不仅创建还要销毁
二.简化sql：
1.不是用子查询
子查询就是将内层查询结果当外层条件，执行子查询时创建了临时表在磁盘中，创建和删除临时表耗费资源。
尽量采用join，或减少select嵌套
2.加陈余字段
尽量不使用join。比如订单行表加商品信息，订单表加总金额。
三.优化服务器硬件：
1.配置大内存
2.高速磁盘，合理分配磁盘，多核处理器。
四.mysql参数优化:
参数要结合数据引擎
不是越大越好，取决于内存大小。
比如：
key_buffer_size:表示索引缓冲区的大小。索引缓冲区所有线程共享。增加索引缓冲区可以得到更好的处理的索引（对所有读和多重写），它的大小取决于内存的大小，如果值太大，导致操作系统频繁换页，也会降低性能。
sort_buffer_size:表示每个需要排序的线程分配的缓冲区大小，增加这个参数值可以提高Order by与 Group by操作速度，默认值是2M。
table_cache:表示同时打开表的个数，这个值越大能够打开表个数越多，过大同时打开表太多会影响操作系统性能。
query_cache_size与query_cache_type
http://blog.csdn.net/jshuanghua/article/details/53858490
执行计划器：--深入学习
还包括内部参数优化，服务器版本，硬件，业务场景。唯一索引，注入索引。
redis 3.0以下不能做集群，可以使用主从，用哨兵监控。
redis 3.0以上做claub集群。
以上参考： http://blog.csdn.net/zhuxineli/article/details/14455029
postgre参考： http://blog.csdn.net/chuan_day/article/details/45841345
explain ANALYZE，set enable_seqscan to false;
object relation mapping（隐藏了数据访问细节，把sql写在java拼接，反射牺牲性能，多表力不从心）
分库分表
尽可能做到 同一个操作在一个库里。
分表产生id问题
1专门一张表，存储自增ID
2利用一致算法，根据时间不同，或者其他业务数据值，计算唯一的ID
分表
每个表结构一样，表明不同。
把表明计算规则抽取出来，每次查询之前，根据业务值，计算查询结果所在表。
查询之前，必须明确查询的范围比如时间点
分库
1.当使用切换数据源后，aop配置，事后处理，
自动切换到默认的数据源。
2.根据时间2015,2016，起不同key名，传入年份参数进行动态切库。
分库分表规则：
1.范围：数据分成n个区间范围，根据业务数据计算出记录所在范围区间。
2.哈希（hash）：根据业务值，计算出hashcode，再对应具体数据库。
3.预定一个列表值，比如按照时间分库
产生问题：
1.两个库，进行分页如何解决。
2.查询两个表，分别在不同库，只能查询两次。这个问题不能避免，所以尽可能统一业务放一个库。
3.跨库服务操作，用到分布式事物。
总结
自己实现分库分表代码
聚簇索引与非聚簇索引
http://blog.csdn.net/lijiaz5033/article/details/50129723
https://www.cnblogs.com/T8881/p/5940338.html