MySQL数据库的优化的思路方式方法？

1数据库结构优化

a建表的时候优化：

列选择原则

1字段类型优先级：整形>date，time->char varchar->text、blob

2合理地设置字段大小够用就可以

3尽量不要用text类型

4尽量不用NULL() 索引NULL列需要额外的空间来保存

5对于非负型的数据 (如整型 IP) 来说,要优先用无符号整型来存储 无符号占多出一倍。

6同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型。

b反范式设计表 目的–减少表的关联查询

方法->冗余字段(某字段存储另一表的统计信息)

冗余表(表中统计或汇总其他表的信息)

c将字段很多的表分解成多个表:对于使用频率低的字段分离出来形成新表。

d增加中间表

2查询语句优化

a 常见的查询优化

避免直接使用 select *

中 IN 包含的值不应过多

当只需要一条数据的时候，使用 limit 1

SQL 语句要避免造成索引失效的

如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

不建议使用%前缀模糊查询

b缓存优化 数据库打开了 Query Cache（简称 QC）功能

c读写分离 主数据库处理增、改、删操作，而从数据库处理查询操作。

d mysql的分库分表 垂直拆分（业务）与水平拆分（表ID）

f EXPLAIN

用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划,在查询语句中加入explain(解释)

查出来有一个重要的字段是type 表示表的连接类型

从最佳类型到最差类型 system const(理解为最佳) eq_ref 等等10个 直到all是最差。

3索引及优化

索引：提高数据查询的效率 就说是比如：然后说两条。

1. 选择唯一性索引
2. 唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。
3. 为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引：
4. 为常作为查询条件的字段建立索引。
5. 限制索引的数目： 越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
6. 尽量使用数据量少的索引
7. 如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。
8. 尽量使用前缀来索引
9. 如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。
10. 删除不再使用或者很少使用的索引
11. 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
12. 尽量选择区分度高的列作为索引
13. 区分度的公式是表示字段不重复的比例
14. 索引列不能参与计算，保持列“干净”：带函数的查询不参与索引。
15. 尽量的扩展索引，不要新建索。

4服务器优化

配置较大的内存 配置高速磁盘（SSD等）

5存储引擎的选择优化

MyISAM 更适合读密集的表，而 InnoDB 更适合写密集的的表。