优化：
一、表设计优化。
1、适当的反范式。范式化的更新操作通常比反范式化要快，范式化设计的缺点是通常需要关联。反范式的优点：避免关联，避免了随机I/O，能使用更有效的索引策略。
2、合适的索引。
3、大字段用垂直拆分。
4、大表用水平拆分。
5、抛弃外键。
6、合适的数据类型。
二、sql语句优化。
1、查询字段中只返回需要的字段。特别是大字段内容。
2、只返回需要的数据记录。本来只需要一条数据，结果你返回10万条数据。
3、使用索引高效查询。不要让索引失效。
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三、配置优化。
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四、查看执行计划。
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五、定位慢查询和故障解决。
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一、SQL语句优化。
（1）使用limit对查询结果的记录进行限定。
（2）避免select *，将需要查找的字段列出来，只返回需要的数据字段，减少不必要的数据。
优点：
1、减少数据在网络上传输开销。
2、减少服务器数据处理开销。
3、减少客户端内存占用。
4、字段变更时提前发现问题，减少程序BUG。
5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面，则可以使用纯索引访问提高性能。
缺点：增加编码工作量
由于会增加一些编码工作量，所以一般需求通过开发规范来要求程序员这么做，否则等项目上线后再整改工作量更大。
如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。如果表经常要查询并且请求大内容字段的概率很低，我们可以采用分表处理，将一个大表分拆成两个一对一的关系表，将不常用的大内容字段放在一张单独的表中，即表的垂直拆分。
（3）使用连接（join）来代替子查询。
（4）拆分大的delete或insert语句。
二、选择合适的数据类型。
（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob
（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数
（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar。
（4）尽可能使用not null定义字段。
（5）尽量少用text，非用不可最好分表
三、选择合适的索引列。
（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列
（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列
（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好
（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高：
mysql> SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;
四、使用命令分析。
（1）SHOW查看状态
1.显示状态信息
mysql> SHOW [SESSION|GLOBAL] STATUS LIKE '%Status_name%';
session（默认）：取出当前窗口的执行
global：从mysql启动到现在
（a）查看查询次数（插入次数com_insert、修改次数com_insert、删除次数com_delete）
mysql> SHOW STATUS LIKE 'com_select';
（b）查看连接数(登录次数)
mysql> SHOW STATUS LIKE 'connections';
（c）数据库运行时间
mysql> SHOW STATUS LIKE 'uptime';
（d）查看慢查询次数
mysql> SHOW STATUS LIKE 'slow_queries';
（e）查看索引使用的情况：
mysql> SHOW STATUS LIKE 'handler_read%';
handler_read_key：这个值越高越好，越高表示使用索引查询到的次数。
handler_read_rnd_next：这个值越高，说明查询低效。
2.显示系统变量
mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%Variables_name%';
3.显示InnoDB存储引擎的状态
mysql> SHOW ENGINE INNODB STATUS;
（2）EXPLAIN分析查询
mysql> EXPLAIN SELECT column_name FROM table_name;
explain查询sql执行计划，各列含义：
table：表名；
type：连接的类型
-const：主键、索引；
-eq_reg：主键、索引的范围查找；
-ref：连接的查找（join）
-range：索引的范围查找；
-index：索引的扫描；
-all：全表扫描；
possible_keys：可能用到的索引；
key：实际使用的索引；
key_len：索引的长度，越短越好；
ref：索引的哪一列被使用了，常数较好；
rows：mysql认为必须检查的用来返回请求数据的行数；
extra：using filesort、using temporary（常出现在使用order by时）时需要优化。
-Using filesort 额外排序。看到这个的时候，查询就需要优化了
-Using temporary 使用了临时表。看到这个的时候，也需要优化
（3）PROFILING分析SQL语句
1.开启profile。查看当前SQL执行时间
mysql> SET PROFILING=ON;
mysql> SHOW profiles;
2.查看所有用户的当前连接。包括执行状态、是否锁表等
mysql> SHOW processlist;
（4）PROCEDURE ANALYSE()取得建议
通过分析select查询结果对现有的表的每一列给出优化的建议
mysql> SELECT column_name FROM table_name PROCEDURE ANALYSE();
（5）OPTIMIZE TABLE回收闲置的数据库空间
mysql> OPTIMIZE TABLE table_name;
对于MyISAM表，当表上的数据行被删除时，所占据的磁盘空间并没有立即被回收，使用命令后这些空间将被回收，并且对磁盘上的数据行进行重排（注意：是磁盘上，而非数据库）。
对于InnoDB表，OPTIMIZE TABLE被映射到ALTER TABLE上，这会重建表。重建操作能更新索引统计数据并释放成簇索引中的未使用的空间。
只需在批量删除数据行之后，或定期（每周一次或每月一次）进行一次数据表优化操作即可，只对那些特定的表运行。
（6）REPAIR TABLE修复被破坏的表
mysql> REPAIR TABLE table_name;
（7）CHECK TABLE检查表是否有错误
mysql> CHECK TABLE table_name;
五、定位慢查询
六、分区
七、配置优化