1.表的设计合理化
2.给搜索字段建立索引
索引提供了高效访问数据的方法，加快了查询的速度。使用所以可以快速的定位到表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。如果查询的时候没有使用索引，查询语句将扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。如果使用索引进行查询，查询语句可以根据索引快速定位到待查询的记录，从而减少查询的记录数，达到提高查询速度的目的。
创建索引：
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引
ALTER TABLE 用来创建普通索引、唯一索引(UNIQUE)、主键索引(PRIMARY KEY)和全文索引(FULLTEXT) 如：
ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名(字段名)
ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE (字段名)
ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY (字段名)
ALTER TABLE 表名 ADD FULLTEXT (字段名)
也可以使用CREATE创建索引
注意点:不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引
查看索引:
show index from 表名
删除索引:
drop index index_name on table_name
3.选择正确的存储引擎
Mysql常用的引擎：
InnoDB引擎:InnoDB引擎提供了对数据库acid事务的支持，并且还提供了行级锁和外键的约束，它的设计目标就是处理大数据容量的数据库系统。但是该引擎不支持全文搜索，同时启动也比较慢，它不会保存表的行数，所以当进行select count(*) from table语句时，需要进行扫描全表。由于锁的粒度小，写操作是不会锁定全表的，所以在并发度较高的场景使用会提升效率。
MyIASM引擎:MySQL默认的引擎，但不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。因此当执行插入和更新语句时，即执行写操作时需要锁定这个表，所以会导致效率降低。不过和InnoDB不同的是，MyIASM引擎保存了表的行数，于是当进行select count(*) from table时，可以直接读取已经保存的值而不需要进行扫描全表。所以，如果表的读取操作远远多于写操作时，并且不需要事务的支持，可以将MyIASM作为数据库引擎首选。
4.垂直分割分表
sql的优化
尽量避免使用select *，列举要查询的字段
尽可能的使用NOT NULL
为查询缓存优化查询
使用连接(join)来代替子查询
拆分大的delete或insert语句
避免%xxx式查询
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
少用JOIN等
