第一种方法
1、选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚 至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
2、使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查 询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主 查询，如下所示：
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DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) |
使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下， 子查询可以被更有效率的连接(JOIN).. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
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SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) |
如果使用连接(JOIN).. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，性能将会更好，查询如下：
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SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL |
连接(JOIN).. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。
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SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author UNION SELECT Name, Supplier FROM product |
4、事务
尽管我们可以使用子查询(Sub-Queries)、连接(JOIN)和联合(UNION)来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只 用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时 候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出 现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么 语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
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BEGIN; INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14; UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE item=‘book‘; COMMIT; |
事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。
5、锁定表
尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程 中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问 题;但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。
其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。
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LOCK TABLE inventory WRITE SELECT Quantity FROM inventory WHEREItem=‘book‘; ... UPDATE inventory SET Quantity=11 WHEREItem=‘book‘; UNLOCK TABLES |
这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。
6、使用外键
锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存 在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到 salesinfo中。
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CREATE TABLE customerinfo ( CustomerID INT NOT NULL , PRIMARY KEY ( CustomerID ) ) TYPE = INNODB; CREATE TABLE salesinfo |
注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
7、使用索引
索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢?一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如 customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助;相反，还有可能降低数据库的性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。此外，MySQL
从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。
8、优化的查询语句
绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。首先，最 好是在相同类型的字段间进行比较的操作。在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较;但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和 VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。
例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。
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SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001; SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; |
同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：
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SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7; |
上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
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SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%" |
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：
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SELECT * FROM books WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM" |
最后，应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。
第二种方法
1、创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索
引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而
符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会
影响到更新速度，这被称为过度索引。
2、复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area=‘beijing‘ and age=22;
如
果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，
但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age,
salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀
特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
3、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
4、使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5、排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
6、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7、不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01‘;
8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。
第三种方法
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。
MYSQL 如此方便和稳定，以至于我们在开发 WEB 程序的时候很少想到它。即使想到优化也是程序级别的，比如，不要写过于消耗资源的 SQL 语句。但是除此之外，在整个系统上仍然有很多可以优化的地方。
1. 选择合适的存储引擎: InnoDB
除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)，你应该默认选择 InnoDB 。
你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快，这是因为： MyISAM 只缓存索引，而 InnoDB 缓存数据和索引，MyISAM 不支持事务。但是 如果你使用 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 可以获得接近的读取性能 (相差百倍) 。
1.1 如何将现有的 MyISAM 数据库转换为 InnoDB:
复制代码 代码如下:
mysql -u [USER_NAME] -p -e "SHOW TABLES IN [DATABASE_NAME];" | tail -n +2 | xargs -I ‘{}‘ echo "ALTER TABLE {} ENGINE=InnoDB;" > alter_table.sql
perl -p -i -e ‘s/(search_[a-z_]+ ENGINE=)InnoDB//1MyISAM/g‘ alter_table.sql
mysql -u [USER_NAME] -p [DATABASE_NAME] < alter_table.sql
1.2 为每个表分别创建 InnoDB FILE：
复制代码 代码如下:
innodb_file_per_table=1
这样可以保证 ibdata1 文件不会过大，失去控制。尤其是在执行 mysqlcheck -o –all-databases 的时候。
2. 保证从内存中读取数据，讲数据保存在内存中
2.1 足够大的 innodb_buffer_pool_size
推荐将数据完全保存在 innodb_buffer_pool_size ，即按存储量规划 innodb_buffer_pool_size 的容量。这样你可以完全从内存中读取数据，最大限度减少磁盘操作。
2.1.1 如何确定 innodb_buffer_pool_size 足够大，数据是从内存读取而不是硬盘？
方法 1
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发现 Innodb_buffer_pool_pages_free 为 0，则说明 buffer pool 已经被用光，需要增大 innodb_buffer_pool_size
InnoDB 的其他几个参数：
复制代码 代码如下:
innodb_additional_mem_pool_size = 1/200 of buffer_pool
innodb_max_dirty_pages_pct 80%
方法 2
或者用iostat -d -x -k 1 命令，查看硬盘的操作。
2.1.2 服务器上是否有足够内存用来规划
执行 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 清除操作系统的文件缓存，可以看到真正的内存使用量。
2.2 数据预热
默认情况，只有某条数据被读取一次，才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以，数据库刚刚启动，需要进行数据预热，将磁盘上的所有数据缓存到内存中。数据预热可以提高读取速度。
对于 InnoDB 数据库，可以用以下方法，进行数据预热:
1. 将以下脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sql
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2. 执行
复制代码 代码如下:
mysql -uroot -AN < /root/MakeSelectQueriesToLoad.sql > /root/SelectQueriesToLoad.sql
3. 每次重启数据库，或者整库备份前需要预热的时候执行：
mysql -uroot < /root/SelectQueriesToLoad.sql > /dev/null 2>&1
2.3 不要让数据存到 SWAP 中
如果是专用 MYSQL 服务器，可以禁用 SWAP，如果是共享服务器，确定 innodb_buffer_pool_size 足够大。或者使用固定的内存空间做缓存，使用 memlock 指令。
3. 定期优化重建数据库
mysqlcheck -o –all-databases 会让 ibdata1 不断增大，真正的优化只有重建数据表结构：
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4. 减少磁盘写入操作
4.1 使用足够大的写入缓存 innodb_log_file_size
但是需要注意如果用 1G 的 innodb_log_file_size ，假如服务器当机，需要 10 分钟来恢复。
推荐 innodb_log_file_size 设置为 0.25 * innodb_buffer_pool_size
4.2 innodb_flush_log_at_trx_commit
这个选项和写磁盘操作密切相关：
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 则每次修改写入磁盘
innodb_flush_log_at_trx_commit = 0/2 每秒写入磁盘
如果你的应用不涉及很高的安全性 (金融系统)，或者基础架构足够安全，或者 事务都很小，都可以用 0 或者 2 来降低磁盘操作。
4.3 避免双写入缓冲
复制代码 代码如下:
innodb_flush_method=O_DIRECT
5. 提高磁盘读写速度
RAID0 尤其是在使用 EC2 这种虚拟磁盘 (EBS) 的时候，使用软 RAID0 非常重要。
6. 充分使用索引
6.1 查看现有表结构和索引
复制代码 代码如下:
SHOW CREATE TABLE db1.tb1/G
6.2 添加必要的索引
索引是提高查询速度的唯一方法，比如搜索引擎用的倒排索引是一样的原理。
索引的添加需要根据查询来确定，比如通过慢查询日志或者查询日志,或者通过 EXPLAIN 命令分析查询。
复制代码 代码如下:
ADD UNIQUE INDEX
ADD INDEX
6.2.1 比如，优化用户验证表：
添加索引
复制代码 代码如下:
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_ndx (username);
ALTER TABLE users ADD UNIQUE INDEX username_password_ndx (username,password);
每次重启服务器进行数据预热
复制代码 代码如下:
echo “select username,password from users;” > /var/lib/mysql/upcache.sql
添加启动脚本到 my.cnf
复制代码 代码如下:
[mysqld]
init-file=/var/lib/mysql/upcache.sql
6.2.2 使用自动加索引的框架或者自动拆分表结构的框架
比如，Rails 这样的框架，会自动添加索引，Drupal 这样的框架会自动拆分表结构。会在你开发的初期指明正确的方向。所以，经验不太丰富的人一开始就追求从 0 开始构建，实际是不好的做法。
7. 分析查询日志和慢查询日志
记录所有查询，这在用 ORM 系统或者生成查询语句的系统很有用。
复制代码 代码如下:
log=/var/log/mysql.log
注意不要在生产环境用，否则会占满你的磁盘空间。
记录执行时间超过 1 秒的查询：
复制代码 代码如下:
long_query_time=1
log-slow-queries=/var/log/mysql/log-slow-queries.log
8. 激进的方法，使用内存磁盘
现在基础设施的可靠性已经非常高了，比如 EC2 几乎不用担心服务器硬件当机。而且内存实在是便宜，很容易买到几十G内存的服务器，可以用内存磁盘，定期备份到磁盘。
将 MYSQL 目录迁移到 4G 的内存磁盘
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9. 用 NOSQL 的方式使用 MYSQL
B-TREE 仍然是最高效的索引之一，所有 MYSQL 仍然不会过时。
用 HandlerSocket 跳过 MYSQL 的 SQL 解析层，MYSQL 就真正变成了 NOSQL。
10. 其他
单条查询最后增加 LIMIT 1，停止全表扫描。
将非”索引”数据分离，比如将大篇文章分离存储，不影响其他自动查询。
不用 MYSQL 内置的函数，因为内置函数不会建立查询缓存。
PHP 的建立连接速度非常快，所有可以不用连接池，否则可能会造成超过连接数。当然不用连接池 PHP 程序也可能将
连接数占满比如用了 @ignore_user_abort(TRUE);
使用 IP 而不是域名做数据库路径，避免 DNS 解析问题