如何做到数据库优化？

1、尽量避免使用select *

我们需要哪些属性就取哪些，避免全盘接收。比如我们比如我们只需要查询id和name两个属性，那么我们可以使用SELECT id,name FROM TEACHER，尽量避免使用select * ,虽然有时效果一样，但效率不一样。

2、union-all 代替union

如果业务上没有特殊说明，可以考虑用UNION-ALL 替换UNION，因为UNION-ALL不会过滤重复数据，所执行效率要快于UNION,并且UNION可以自动排序，而UNION-ALL不会，这些细节往往都影响了数据库的性能。

3、不使用NOT IN和like语句

NOT IN和like“%aaa%”操作都不会使用索引，将进行全表扫描。可取的方法是NOT IN可以NOT EXISTS代替。

4. 为经常用来查询的字段添加索引

普通索引添加INDEX ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
主键索引添加PRIMARY KEY ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
唯一索引添加UNIQUE ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
全文索引添加FULLTEXT mysql> alter table table_name add fulltext (`column` )

5、在查询语句select前面加上explain

EXPLAIN关键字的作用是让你可以让你知道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。从根本处找出可以优化的地方，EXPLAIN的查询结果也会告诉你，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，通过对这些信息的查看，你可以对自己的查询语句做相应的调整
explain select * from student where id=1;

注意：

1）、索引一般加在查询条件的关键字上，如果有多个查询条件关键字，还可以添加组合索引，写sql的时候需要注意，索引字段和sql字段需要保持一致，否则索引会无效。

2）、建立索引要选择区分度高的字段

3）、建立组合索引，可以持续提升sql运行效率，但是也不要盲目，同样的要注意区分度

6、利用查询缓存优化数据库查询

　　下面是配置和适用查询缓存的方法:　　　　

开启: 在my.ini中配置query_cache_type(0[off], 1[on], 2[demand]; 0不使用; 1默认使用缓存, 如果查询语句用SELECT SQL_NO_CACHE ...开头则不缓存; 2默认不使用缓存, 如果查询语句使用SELECT SQL_CACHE开头则使用缓存)

　　　　查看配置: show variables like '%cache%';

　　　　　　have_query_cache: 为YES表示缓存开启

　　　　　　query_cache_type: on表示默认使用缓存

　　　　　　query_cache_limit: 能缓存的单条查询结果容量最大值, 超过此值则不会缓存

　　　　　　query_cache_size: 查询缓存总共占内存空间大小, 一般设置为256M为一个不错的大小

　　　　查询缓存状态: show stats like 'Qcache%';

　　　　　　Qcache_free_blocks: 查询缓存中空闲的block数目

　　　　　　Qcache_free_memory: 空闲的内存总量

　　　　　　Qcache_cache_hits: 命中的次数

　　　　　　Qcache_cache_inserts: 向缓存中插入新的缓存结果的次数(也就是没有命中的次数)

　　　　　　Qcache_lowmem_prunes: 当 Query Cache内存容量不够，需要从中删除老的单条查询结果以给新的查询结果对象使用的次数

　　　　　　Qcache_not_cached: 没有被缓存的SQL数, 包括无法被缓存的SQL以及由于query_cache_type设置的不会被缓存的SQL

　　　　　　Qcache_queries_in_cache: 目前在内存中的SQL数量

　　　　　　Qcache_total_blocks: 内存中总的Block数量

当MySQL开启了缓存模式（query_cache_type=1）后，mysql会把查询语句和查询结果保存在一张hash表中，下一次用同样的sql语句查询时，mysql会先从这张hash表中获取数据，如果缓存没有命中，则解析sql语句，查询数据库。当缓存的数据达到最大值（query_cache_size）后，mysql会把老的数据删除掉，重新写入新的数据。

7、多使用limit

当我们知道查询表只会有一条结果。在这种情况下，我们可以加上LIMIT 1，这样可以增加性能。MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是占据cpu继续往下查直到查询表中的最后一条数据为止。

8、分库分表分区

其实分库分表，也可以就是时下最流行的数据库的垂直拆分和水平拆分。

9、预处理

也就是说，如果对一些对实时性不强的数据也就是历史数据，大数据表历史数据且有表关联，通过常规sql难以优化，第二天，在去处理这些数据库，这种情况的解决方案就是预处理：将这些复杂表关联sql写成个定时任务在半夜执行，将执行的结果存入到一张结果表中，第二天直接查询结果表,如此，效率能得到十分明显提升

而一些实时性要求严格的数据，可以放在缓存里面，提升系统运行效率

10、读写分离

如何做到数据库优化？

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