1.DDL（Data Definition Language）执行
在线上服务器上，执行DDL，更新表的结构，这个操作，需要谨慎处理。
DDL，结构更改，会导致全表被独占锁定。如果是innodb还好些；此时表出于维护状态，不可操作状态。（5.6支持 Online DDL后效果显著提升，大大缩短锁定的时间）。
采用的维护表结构的DDL，是copy策略：
任务：增加一个列，增加一个索引：
思路：
创建一个新表，满足新的结构。
将旧表数据导入到新表中（读操作），逐条导入。保证一次性锁定的内容少，同时表上可以执行其他任务。
导入的过程中，记录表上的新更新操作。以日志的形式完成记录。
导入完毕后。将更新日志，在新表重做一遍。
新标曲替换旧表即可。在应用程序中完成，或者是数据库的rename，视图完成。
2.数据导入语句
在恢复数据时，需要大量的数据导入。需要一些技巧，保证快速导入：
导入时，先禁用索引和约束，导入完毕后，再开启索引和约束，一次性创建索引。
alter table table-name disable keys;
alter table table-name enable keys;
对于innodb，事务存储引擎，可以将多条SQL，放在一个事务中完成：
begin;
多条导入；
commit；
innodb是主键排序的，输入导入的数据本身就是按照主键排序，则导入速度相对较快。可以使用perpare，预编译的方案执行导入操作，减少相同结构的SQL编译次数。
3.大页码，limit offset，limit
尽量保证不要出现大的offset，在使用limit时。
limit 100000， 10；
思路是尽量使用条件过滤，完成数据筛选，而不是通过offset跳过已经查询到的数据。
4.select * 少用
尽量选择自己需要的字段。
问题不是很严重。
我们的框架的ORM模型，用的都是select *。
5.order by rand()，不要用
逻辑：随机排序
mysql> select * from t_student order by rand() limit 5;
+--------+------------+-----------+--------+-------+--------------------------------------+----------+
| id | first_name | last_name | gender | user | password | class_id |
+--------+------------+-----------+--------+-------+--------------------------------------+----------+
| 643727 | 2bc9f | e6155 | 1 | 602-f | a4787d8d-cce8-4b1a-813e-6a67670b5eef | 353 |
| 583044 | 0077a | 0b151 | 2 | 5b8-4 | b6a1f25e-962b-47ef-8d02-1017cc4f7433 | 240 |
| 648485 | 62b4d | 82efc | 2 | 68c-5 | ca06c084-2f77-4966-a315-b26853efea29 | 191 |
| 85567 | a2911 | 7ffe6 | 2 | a09-b | 71da7a3f-75f6-4c74-b2ac-7c1bff65d4e5 | 114 |
| 360811 | edd74 | 5e815 | 2 | 30b-d | e05b0fae-2e1f-4a7b-8141-a0774644e11b | 508 |
+--------+------------+-----------+--------+-------+--------------------------------------+----------+
5 rows in set (2.98 sec)
问题在于，生成了大量的随机数，每条记录都需要生成，仅仅需要5个记录。不必要的随机生成。
通常的思路：在应用程序中，将随机的主键生成好，去数据库中利用主键检索。
mt_rand(min,max)
6.单表对多表查询
单表：每次查询仅仅涉及到一张表
多表：子查询，join查询，查询时由多张表来完成；
尽量使用单表查询代替多表查询。原因性能问题，体现在以下几个方面
多表查询的执行：join，子查询，也是一个表的去执行。执行完，再去合并结果。
计算分布，单表查询，计算压力在应用程序端。多表查询，计算压力在数据库上。
多表查询，会增加表锁定时间。降低程序并发性能。
单表查询，增加了程序的复杂度。使用ORM模型，模型已经做了大量的工作完成单表处理。
7.count(*)问题
对应myisam没有问题，myisam会在表中自动存储总数据量。
对于innodb，没有内部的这个计数器。如果统计是一个常数工作。则需要自己来完成该统计：
将表中的记录数，额外记录下来：
| id | table(unique) | count |
|---|---|---|
| 1 | t_student | 700000 |
| 2 | t_calss | 1000 |
count(id)，统计id字段不为null的数量
count(1)，与count(*)类似。统计记录数量。
8.limit 1
如果可以确定仅仅检索一条，建议加上limit 1
框架的查询单条的操作，都会自动增加上limit 1；