当数据量大，数据库相应慢时都会针对数据库进行优化。这时都是要针对具体情况，具体业务需求进行优化的。
但是有些步骤和规则应该适合各种情况的。这里综合网上找的资料简单分析一下。
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码,但是sql语句是需要针对分区表做优化的，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区；
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
设计规则
规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。
注意：MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制：参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节。另外MyISAM数据和索引是分开，而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的，主键是默认的聚簇(cluster)索引，因此MyISAM虽然在一般情况下，查询性能比InnoDB高，但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的。
规则2：命名规则。
- 数据库和表名应尽可能和所服务的业务模块名一致
- 服务与同一个子模块的一类表应尽量以子模块名(或部分单词)为前缀或后缀
- 表名应尽量包含与所存放数据对应的单词
- 字段名称也应尽量保持和实际数据相对应
- 联合索引名称应尽量包含所有索引键字段名或缩写，且各字段名在索引名中的顺序应与索引键在索引中的索引顺序一致，并尽量包含一个类似idx的前缀或后缀，以表明期对象类型是索引。
- 约束等其他对象也应该尽可能包含所属表或其他对象的名称，以表明各自的关系
规则3：数据库字段类型定义
- 经常需要计算和排序等消耗CPU的字段,应该尽量选择更为迅速的字段，如用TIMESTAMP(4个字节，最小值1970-01-01 00:00:00)代替Datetime（8个字节，最小值1001-01-01 00:00:00）,通过整型替代浮点型和字符型
- 变长字段使用varchar，不要使用char
- 对于二进制多媒体数据，流水队列数据(如日志)，超大文本数据不要放在数据库字段中
规则4：业务逻辑执行过程必须读到的表中必须要有初始的值。避免业务读出为负或无穷大的值导致程序失败
规则5：并不需要一定遵守范式理论，适度的冗余，让Query尽量减少Join
规则6：访问频率较低的大字段拆分出数据表。有些大字段占用空间多，访问频率较其他字段明显要少很多，这种情况进行拆分，频繁的查询中就不需要读取大字段，造成IO资源的浪费。
规则7：大表可以考虑水平拆分。大表影响查询效率，根据业务特性有很多拆分方式，像根据时间递增的数据，可以根据时间来分。以id划分的数据，可根据id%数据库个数的方式来拆分。
一.数据库索引
规则8：业务需要的相关索引是根据实际的设计所构造sql语句的where条件来确定的，业务不需要的不要建索引，不允许在联合索引（或主键）中存在多于的字段。特别是该字段根本不会在条件语句中出现。
规则9：唯一确定一条记录的一个字段或多个字段要建立主键或者唯一索引，不能唯一确定一条记录，为了提高查询效率建普通索引
规则10：业务使用的表，有些记录数很少，甚至只有一条记录，为了约束的需要，也要建立索引或者设置主键。
规则11：对于取值不能重复，经常作为查询条件的字段，应该建唯一索引(主键默认唯一索引)，并且将查询条件中该字段的条件置于第一个位置。没有必要再建立与该字段有关的联合索引。
规则12：对于经常查询的字段，其值不唯一，也应该考虑建立普通索引，查询语句中该字段条件置于第一个位置，对联合索引处理的方法同样。
规则13：业务通过不唯一索引访问数据时，需要考虑通过该索引值返回的记录稠密度，原则上可能的稠密度最大不能高于0.2，如果稠密度太大，则不合适建立索引了。
当通过这个索引查找得到的数据量占到表内所有数据的20%以上时，则需要考虑建立该索引的代价，同时由于索引扫描产生的都是随机I/O，生其效率比全表顺序扫描的顺序I/O低很多。数据库系统优化query的时候有可能不会用到这个索引。
规则14：需要联合索引(或联合主键)的数据库要注意索引的顺序。SQL语句中的匹配条件也要跟索引的顺序保持一致。
注意：索引的顺势不正确也可能导致严重的后果。
规则15：表中的多个字段查询作为查询条件，不含有其他索引，并且字段联合值不重复，可以在这多个字段上建唯一的联合索引，假设索引字段为 (a1,a2,...an),则查询条件(a1 op val1,a2 op val2,...am op valm)m<=n,可以用到索引，查询条件中字段的位置与索引中的字段位置是一致的。
规则16：联合索引的建立原则(以下均假设在数据库表的字段a,b,c上建立联合索引(a,b,c))
- 联合索引中的字段应尽量满足过滤数据从多到少的顺序，也就是说差异最大的字段应该房子第一个字段
- 建立索引尽量与SQL语句的条件顺序一致，使SQL语句尽量以整个索引为条件，尽量避免以索引的一部分(特别是首个条件与索引的首个字段不一致时)作为查询的条件
- Where a=1,where a>=12 and a<15,where a=1 and b<5 ,where a=1 and b=7 and c>=40为条件可以用到此联合索引；而这些语句where b=10,where c=221,where b>=12 and c=2则无法用到这个联合索引。
- 当需要查询的数据库字段全部在索引中体现时，数据库可以直接查询索引得到查询信息无须对整个表进行扫描(这就是所谓的key-only)，能大大的提高查询效率。当a，ab，abc与其他表字段关联查询时可以用到索引
- 当a，ab，abc顺序而不是b，c，bc，ac为顺序执行Order by或者group不要时可以用到索引
- 以下情况时，进行表扫描然后排序可能比使用联合索引更加有效
a.表已经按照索引组织好了
b.被查询的数据站所有数据的很多比例。
规则17：重要业务访问数据表时。但不能通过索引访问数据时，应该确保顺序访问的记录数目是有限的，原则上不得多于10.
二.Query语句与应用系统优化
规则18：合理构造Query语句
- Insert语句中，根据测试，批量一次插入1000条时效率最高，多于1000条时，要拆分，多次进行同样的插入，应该合并批量进行。注意query语句的长度要小于mysqld的参数 max_allowed_packet
- 查询条件中各种逻辑操作符性能顺序是and,or,in,因此在查询条件中应该尽量避免使用在大集合中使用in
- 永远用小结果集驱动大记录集，因为在mysql中，只有Nested Join一种Join方式，就是说mysql的join是通过嵌套循环来实现的。通过小结果集驱动大记录集这个原则来减少嵌套循环的循环次数，以减少IO总量及CPU运算次数
- 尽量优化Nested Join内层循环。
- 只取需要的columns，尽量不要使用select *
- 仅仅使用最有效的过滤字段，where 字句中的过滤条件少为好
- 尽量避免复杂的Join和子查询
- Mysql在并发这块做得并不是太好，当并发量太高的时候，整体性能会急剧下降，这主要与Mysql内部资源的争用锁定控制有关，MyIsam用表锁，InnoDB好一些用行锁。
规则19：应用系统的优化
- 合理使用cache，对于变化较少的部分活跃数据通过应用层的cache缓存到内存中，对性能的提升是成数量级的。
- 对重复执行相同的query进行合并，减少IO次数。
- 事务相关性最小原则