1.使用索引

　　使用索引时，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ，group by 涉及的列上建立索引。

2.优化SQL语句

　1）分析查询语句：通过对查询语句的分析，可以了解查询语句执行情况，找出查询语句执行的瓶颈，从而优化查询语句。

　　　通过explain（查询优化神器）用来查看SQL语句的执行结果，可以帮助选择更好的索引和优化查询语句，写出更好的优化语句。

　　　例如：explain select * from news;

　2）任何地方都不要使用select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

　3）不在索引列做运算或者使用函数。

　4）查询尽可能使用 limit 减少返回的行数，减少数据传输时间和带宽浪费。

3.优化数据库对象

　1）优化表的数据类型

　　使用 procedure analyse()函数对表进行分析，该函数可以对表中列的数据类型提出优化建议。表数据类型第一个原则是：使用能正确地表示和存储数据的最短类型。这样可以减少对磁盘空间、内存、CPU缓存的使用。

　　使用方法：select * from 表名 procedure analyse();

　2）对表进行拆分

　　通过拆分表可以提高表的访问效率。有两种拆分方法：

　　a.垂直拆分（按照功能模块）

　　　将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如：我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表等。

　　　把主键和一些列放在一个表中，然后把主键和另外的列放在零一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一个些不常用，则可以采用垂直拆分。

　　b.水平拆分（按照规则划分存储）

　　　当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则进行划分，例如userID散列，然后存储到多个结构相同的表和不同的库中。

　　　根据一列或者多列数据的值吧数据行放到两个独立的表中。

　3）使用中间表来提高查询速度

　　创建中间表，表结构和源表结构完全相同，转移要统计的数据到中间表，然后在中间表上进行统计，得出想要的结果。

4.硬件优化

　1）CPU优化

　　选择多核和主频高的CPU。

　2）内存的优化

　　使用更大的内存。将尽量多的内存分配给MySQL做缓存。

　3）磁盘I/O的优化

　　a.使用磁盘阵列

　　　RAID 0没有数据冗余，没有数据校验的磁盘陈列。实现RAID 0至少需要两块以上的硬盘，它将两块以上的硬盘合并成一块，数据连续地分割在每块盘上。

　　　RAID 1是将一个两块硬盘所构成RAID硬盘阵列，其容量仅等于一块硬盘的容量，因为另一块只是当作数据“镜像”。

　　　使用RAID-0+1磁盘阵列。RAID 0+1是RAID 0和RAID 1的组合形式。它在提供与RAID 1一样的数据安全保障的同时，也提供了与RAID 1近似的存储性能。

　　b.调整磁盘调度算法

　　　选择合适的磁盘调度算法，可以减少磁盘的寻道时间。

5.MySQL自身的优化

　　对MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。如指定MySQL查询缓冲区的大小，指定MySQL允许的最大连接进程数等。

6.应用优化

　1）使用数据库连接池

　2）实用查询缓存

　　它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。如果随后收到一个相同的查询，服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。查询缓存适用的对象是更新不频繁的表，当表中数据更改后，查询缓存中的相关条目就会被清空。