一 OS系统优化
1 内核优化
1)IO调度优化
调整Linux默认的IO调度算法.
IO调度器的总体目标是希望让磁头能够总是往一个方向移动,移动到底了再往反方向走,这恰恰就是现实生活中的电梯模型,所以IO调度器也被叫做电梯 (elevator)，而相应的算法也就被叫做电梯算法.而Linux中IO调度的电梯算法有好几种,一个叫做as(Anticipatory),一个叫做 cfq(Complete Fairness Queueing),一个叫做deadline,还有一个叫做noop(No Operation).
IO对数据库的影响较大，linux默认的IO调度算法为cfq,需要修改为deadline,如果是SSD或者PCIe-SSD设备,需要修改为noop,可以使用下面两种修改方式。
1.查看默认的IO算法
dmesg | grep -i scheduler
2.在线动态修改,重启失效。
echo "deadline" > /sys/block/vda/queue/scheduler
3.修改/etc/grub.conf,永久生效。
修改/etc/grub.conf配置文件,在kernel那行增加一个配置,例如:
elevator=deadline
IO调度算法详解
NOOP
NOOP算法的全写为No Operation。该算法实现了最最简单的FIFO队列，所有IO请求大致按照先来后到的顺序进行操作。之所以说“大致”，原因是NOOP在FIFO的基础上还做了相邻IO请求的合并，并不是完完全全按照先进先出的规则满足IO请求。
假设有如下的io请求序列：
100，500，101，10，56，1000
NOOP将会按照如下顺序满足：
100(101)，500，10，56，1000
CFQ
CFQ算法的全写为Completely Fair Queuing。该算法的特点是按照IO请求的地址进行排序，而不是按照先来后到的顺序来进行响应。
假设有如下的io请求序列：
100，500，101，10，56，1000
CFQ将会按照如下顺序满足：
100，101，500，1000，10，56
在传统的SAS盘上，磁盘寻道花去了绝大多数的IO响应时间。CFQ的出发点是对IO地址进行排序，以尽量少的磁盘旋转次数来满足尽可能多的IO请求。在CFQ算法下，SAS盘的吞吐量大大提高了。但是相比于NOOP的缺点是，先来的IO请求并不一定能被满足，可能会出现饿死的情况。
DEADLINE
DEADLINE在CFQ的基础上，解决了IO请求饿死的极端情况。除了CFQ本身具有的IO排序队列之外，DEADLINE额外分别为读IO和写IO提供了FIFO队列。读FIFO队列的最大等待时间为500ms，写FIFO队列的最大等待时间为5s。FIFO队列内的IO请求优先级要比CFQ队列中的高，，而读FIFO队列的优先级又比写FIFO队列的优先级高。
优先级可以表示如下：
FIFO(Read) > FIFO(Write) > CFQ
ANTICIPATORY
CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求，比如顺序读，并没有做优化。为了满足随机IO和顺序IO混合的场景，Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY的在DEADLINE的基础上，为每个读IO都设置了6ms的等待时间窗口。如果在这6ms内OS收到了相邻位置的读IO请求，就可以立即满足。
总结
noop：一般用于ssd，因为SSD速度本身已经够快不需要再进行调度。
deadline：一般用于数据库
cfq:为所有进程分配等量的带宽,适合于桌面多任务及多媒体应用，默认IO调度器
2） vm.swappiness=0
vm.swappiness是操作系统控制物理内存交换出去的策略。它允许的值是一个百分比的值，最小为0，最大运行100，该值默认为60。vm.swappiness设置为0表示尽量少swap，100表示尽量将inactive的内存页交换出去。
具体的说：当内存基本用满的时候，系统会根据这个参数来判断是把内存中很少用到的inactive内存交换出去，还是释放数据的cache。cache中缓存着从磁盘读出来的数据，根据程序的局部性原理，这些数据有可能在接下来又要被读 取;inactive内存顾名思义，就是那些被应用程序映射着，但是长时间不用的内存。
我们可以利用vmstat看到inactive的内存的数量：
vmstat -an 1
#通过/proc/meminfo 你可以看到更详细的信息：
cat /proc/meminfo | grep -i inact
Linux中，内存可能处于三种状态：
free，active和inactive。Linux Kernel在内部维护了很多LRU列表用来管理内存，比如LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON, LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE, LRU_UNEVICTABLE。其中LRU_INACTIVE_ANON, LRU_ACTIVE_ANON用来管理匿名页，LRU_INACTIVE_FILE , LRU_ACTIVE_FILE用来管理page caches页缓存。系统内核会根据内存页的访问情况，不定时的将活跃active内存被移到inactive列表中，这些inactive的内存可以被交换到swap中去。
一般来说，MySQL，特别是InnoDB管理内存缓存，它占用的内存比较多，不经常访问的内存也会不少，这些内存如果被Linux错误的交换出去了，将浪费很多CPU和IO资源。 InnoDB自己管理缓存，cache的文件数据来说占用了内存，对InnoDB几乎没有任何好处。所以，我们在MySQL的服务器上最好设置vm.swappiness=0。
设置vm.swappiness：
echo vm.swappiness = 0 >> /etc/sysctl.conf
#使其保存生效
sysctl -p
2 文件系统优化
文件描述符
内核利用文件描述符来访问文件。文件描述符是非负整数。打开现存文件或新建文件时，内核会返回一个文件描述符。读写文件也需要使用文件描述符来指定待读写的文件，高并发场景需要把文件描述符调大
临时调整：
ulimit -SHn 65536
永久调整
vim /etc/security/limits.conf
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
*
优化文件系统挂载参数
文件系统挂载参数是在/etc/fstab文件中修改,重启时候生效，noatime不记录访问时间,nodiratime不记录目录的访问时间。
对于ext3, ext4和 reiserfs文件系统可以在mount时指定barrier=0;对于xfs可以指定nobarrier选项。
很多文件系统会在数据提交时强制底层设备刷新cache，避免数据丢失，称之为write barriers。
但是，其实我们数据库服务器底层存储设备要么采用RAID卡，RAID卡本身的电池可以掉电保护;要么采用Flash卡，它也有自我保 护机制，保证数据不会丢失。所以我们可以安全的使用nobarrier挂载文件系统。
如果业务量很大的话，使用xfs文件系统，在CentOS6.4之后的系统xfs性能比ext4好；
3 关闭NUMA
numa
非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access)它和对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) 是对应的。简单的队别如下：
SMP访问内存的都是代价都是一样的;但是在NUMA架构下，本地内存的访问和非本地内存的访问代价是不一样的。
你可以指定内存在本地分配，在某几个CPU节点分配或者轮询分配。除非是设置为--interleave=nodes轮询分配方式，即内存可以在任意NUMA节点上分配这种方式以外。其他的方式就算其他NUMA节点上还有内存剩余，Linux也不会把剩余的内存分配给这个进程，而是采用SWAP的方式来获得内存。有经验的系统管理员或者DBA都知道SWAP导致的数据库性能 下降有多么坑爹,所以最简单的方法，还是关闭掉这个特性。
关闭特性的方法，分别有：
1.可以从BIOS，操作系统，启动进程时临时关闭这个特性。由于各种BIOS类型的区别，如何关闭NUMA千差万别，我们这里就不具体展示怎么设置了。
2.在操作系统中关闭，可以直接在/etc/grub.conf的kernel行最后添加numa=off，如下所示：
kernel /vmlinuz-2.6.32-220.el6.x86_64 ... numa=off
3.启动MySQL的时候，关闭NUMA特性：
numactl --interleave=all mysqld 或者numactl –cpunodebind=node –localalloc mysqld
另外可以设置 vm.zone_reclaim_mode=0尽量回收内存。
MySQL5.7提供了MUMA的支持，--innodb-numa-interleave参数，如果没有该参数，则可以
二、mysql优化
1）配置参数优化
query_cache_size
query cache是一个众所周知的瓶颈，甚至在并发并不多时也如此。 最好是一开始就停用，设置query_cache_size = 0，并利用其他方法加速查询：优化索引、增加拷贝分散负载或者启用额外的缓存（比如memcache或redis）。
如果已经启用了query cache并且还没有发现任何问题，query cache可能有用。如果想停用它，那就得小心了。
max_connections
max_connection值被设高了(例如1000或更高)之后一个主要缺陷是当服务器运行1000个或更高的活动事务时会变的没有响应。在应用程序里使用连接池或者在MySQL里使用进程池有助于解决这一问题。
back_log
要求 mysql 能有的连接数量。当主要mysql线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求，这就起作用，然后主线程花些时间检查连接并且启动一个新线程。back_log指明在mysql暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接，需要增加它，换句话说，该值对到来的tcp/ip连接的侦听队列的大小。
Innodb配置
innodb_buffer_pool_size
缓冲池缓存数据和索引：这个值越大越好，这能保证你在大多数的读取操作时使用的是内存而不是硬盘。典型的值是5-6GB(8GB内存)，20-25GB(32GB内存)，100-120GB(128GB内存)。
innodb_flush_log_at_trx_commit
默认值为1，表示InnoDB完全支持ACID特性。当关注点是数据安全的时候这个值是最合适的，比如在一个主节点上。但是对于磁盘（读写）速度较慢的系统，它会带来很巨大的开销，因为每次将改变flush到redo日志都需要额外的fsyncs。如果值为0速度就更快了，但在系统崩溃时可能丢失一些数据, 所以一遍只适用于备份节点。
innodb_log_file_size
这是redo日志的大小。redo日志被用于确保写操作快速而可靠并且在崩溃时恢复。一直到MySQL 5.1，它都难于调整，因为一方面你想让它更大来提高性能，另一方面你想让它更小来使得崩溃后更快恢复。幸运的是从MySQL 5.5之后，崩溃恢复的性能的到了很大提升，这样你就可以同时拥有较高的写入性能和崩溃恢复性能了。一直到MySQL 5.5，redo日志的总尺寸被限定在4GB(默认可以有2个log文件)。这在MySQL 5.6里被提高。
innodb_log_buffer_size
这项配置决定了为尚未执行的事务分配的缓存。但是如果事务中包含有二进制大对象或者大文本字段的话，看Innodb_log_waits状态变量，如果它不是0，增加innodb_log_buffer_size。
innodb_file_per_table
这项设置告知InnoDB是否需要将所有表的数据和索引存放在共享表空间里（innodb_file_per_table = OFF）或者为每张表的数据单独放在一个.ibd文件（innodb_file_per_table = ON）。
每张表一个文件允许你在drop、truncate或者rebuild表时回收磁盘空间。这对于一些高级特性也是有必要的，比如数据压缩。但是它不会带来任何性能收益。MySQL 5.6中，这个属性默认值是ON。
innodb_flush_method
这项配置决定了数据和日志写入硬盘的方式。一般来说，如果你有硬件RAID控制器，并且其独立缓存采用write-back机制，并有着电池断电保护，那么应该设置配置为O_DIRECT；否则，大多数情况下应将其设为fdatasync（默认值）。sysbench是一个可以帮助你决定这个选项的好工具。
其他设置
log_bin
如果你想让数据库服务器充当主节点的备份节点，那么开启二进制日志是必须的。如果这么做了之后，还别忘了设置server_id为一个唯一的值。就算只有一个服务器，如果你想做基于时间点的数据恢复，这（开启二进制日志）也是很有用的：从你最近的备份中恢复（全量备份），并应用二进制日志中的修改（增量备份）。二进制日志一旦创建就将永久保存。所以如果你不想让磁盘空间耗尽，你可以用 PURGE BINARY LOGS 来清除旧文件，或者设置 expire_logs_days 来指定过多少天日志将被自动清除。
记录二进制日志不是没有开销的，所以如果你在一个非主节点的复制节点上不需要它的话，那么建议关闭这个选项。
skip_name_resolve
当客户端连接数据库服务器时，服务器会进行主机名解析，并且当DNS很慢时，建立连接也会很慢。因此建议在启动服务器时关闭skip_name_resolve选项而不进行DNS查找。唯一的局限是之后GRANT语句中只能使用IP地址了，因此在添加这项设置到一个已有系统中必须格外小心。
max_allowed_packet
接受的数据包大小；增加该变量的值十分安全，这是因为仅当需要时才会分配额外内存。例如，仅当你发出长查询或MySQLd必须返回大的结果行时MySQLd才会分配更多内存。该变量之所以取较小默认值是一种预防措施，以捕获客户端和服务器之间的错误信息包，并确保不会因偶然使用大的信息包而导致内存溢出
table_open_cache
MySQL每打开一个表，都会读入一些数据到table_open_cache缓存中，当MySQL在这个缓存中找不到相应信息时，才会去磁盘上读取。假定系统有200个并发连接，则需将此参数设置为200*N(N为每个连接所需的文件描述符数目)；当把table_open_cache设置为很大时，如果系统处理不了那么多文件描述符，那么就会出现客户端失效，连接不上。
character-set
如果是单一语言使用简单的character set例如latin1。尽量少用Utf-8，utf-8占用空间较多
2）存储引擎优化
MyISAM
MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。
MyISAM特性：
不支持事务，宕机会破坏表
使用较小的内存和磁盘空间
基于表的锁，并发更新数据会出现严重性能问题
MySQL只缓存Index，数据由OS缓存
使用场景：
日志系统
只读或者绝大部分是读操作的应用
全表扫描
批量导入数据
没有事务的低并发读/写
MyISAM优化要点:
1.声明列为NOT NULL，可以减少磁盘存储。
2.使用optimize table做碎片整理，回收空闲空间。注意仅仅在非常大的数据变化后运行。
3.删除/更新/插入大量数据的时候禁止使用index。使用ALTER TABLE t DISABLE KEYS。
4.设置myisam_max_[extra]_sort_file_size足够大，可以显著提高repair table的速度。
InnoDB
InnoDB给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。
InnoDB提供行级锁，并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。
没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行锁，适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY约束。
在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类型的表与其它MySQL的表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。
InnoDB是为在处理巨大数据量时获得最大性能而设计的。它的CPU使用效率非常高。
InnoDB存储引擎已经完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。 InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘分区）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB 表可以是任何大小，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。
InnoDB特性：
支持事务，ACID，外键。
Row level locks。
支持不同的隔离级别。
和MyISAM相比需要较多的内存和磁盘空间。
没有键压缩。
数据和索引都缓存在内存hash表中。
使用场景：
需要事务的应用。
高并发的应用。
自动恢复。
较快速的基于主键的操作。
InnoDB优化要点：
1.尽量使用short，integer的主键。
2.Load/Insert数据时按主键顺序。如果数据没有按主键排序，先排序然后再进行数据库操作。
3.在Load数据是为设置SET UNIQUE_CHECKS=0，SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0，可以避免外键和唯一性约束检查的开销。
4.使用prefix keys。因为InnoDB没有key压缩功能
三、MySQL性能优化最佳实践
原文http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_38045.htm
1. 为查询缓存优化你的查询
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：
// 查询缓存不开启
$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= CURDATE()");
// 开启查询缓存
$today = date("Y-m-d");
$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE signup_date >= '$today'");
上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。
所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。
所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
2. EXPLAIN SELECT 查询
使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。
挑一个你的SELECT语句(推荐挑选那个最复杂的，有多表联接的)，把关键字EXPLAIN加到前面。你可以使用phpmyadmin来做这个事。然后，你会看到一张表格。下面的这个示例中，我们忘记加上了group_id索引，并且有表联接：
当我们为 group_id 字段加上索引后：
我们可以看到，前一个结果显示搜索了 7883 行，而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。
3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1
当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
下面的示例，只是为了找一下是否有“中国”的用户，很明显，后面的会比前面的更有效率。(请注意，第一条中是Select *，第二条是Select 1)
// 没有效率的：
$r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE country = 'China'");
if (mysql_num_rows($r) > 0) {
// ...
}
// 有效率的：
$r = mysql_query("SELECT 1 FROM user WHERE country = 'China' LIMIT 1");
if (mysql_num_rows($r) > 0) {
// ...
}
4. 为搜索字段建索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。
从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。
另外，你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如： “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”，索引可能是没有意义的。你可能需要使用MySQL全文索引 或是自己做一个索引(比如说：搜索关键词或是Tag什么的)
5. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引
如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)
// 在state中查找company
$r = mysql_query("SELECT company_name FROM users
LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state)
WHERE users.id = $user_id");
// 两个 state 字段应该是被建过索引的，而且应该是相当的类型，相同的字符集。
6. 千万不要 ORDER BY RAND()
想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法，但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。
如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL会不得不去执行RAND()函数(很耗CPU时间)，而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(因为要排序)
下面的示例是随机挑一条记录
// 千万不要这样做：
$r = mysql_query("SELECT username FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1");
// 这要会更好：
$r = mysql_query("SELECT count(*) FROM user");
$d = mysql_fetch_row($r);
$rand = mt_rand(0,$d[0] - 1);
$r = mysql_query("SELECT username FROM user LIMIT $rand, 1");
7. 避免 SELECT *
从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。
// 不推荐
$r = mysql_query("SELECT * FROM user WHERE user_id = 1");
$d = mysql_fetch_assoc($r);
echo "Welcome {$d['username']}";
// 推荐
$r = mysql_query("SELECT username FROM user WHERE user_id = 1");
$d = mysql_fetch_assoc($r);
echo "Welcome {$d['username']}";
8. 永远为每张表设置一个ID
我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。
就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段，你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。
而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区……
在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表”的“外键”，也就是说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如：有一个“学生表”有学生的ID，有一个“课程表”有课程ID，那么，“成绩表”就是“关联表”了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。
9. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR
ENUM类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。
如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
MySQL也有一个“建议”（见第十条）告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时，这个建议会告诉你把其改成 ENUM 类型。使用 PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议。
10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议
PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
例如，如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键，然而并没有太多的数据，那么，PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成 ENUM 的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。
一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人。
11. 尽可能的使用 NOT NULL
除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。这看起来好像有点争议，请往下看。
首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT，那就是0和NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在 Oracle 里，NULL 和 Empty 的字符串是一样的!)
不要以为 NULL 不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。
12. 无缓冲的查询
正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。
mysql_unbuffered_query() 发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，你不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。
然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且， mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。
13. 把IP地址存成 UNSIGNED INT
很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERE条件：IP between ip1 and ip2。
我们必需要使用UNSIGNED INT，因为 IP地址会使用整个32位的无符号整形。
而你的查询，你可以使用 INET_ATON() 来把一个字符串IP转成一个整形，并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中，也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()。
$r = "UPDATE users SET ip = INET_ATON('{$_SERVER['REMOTE_ADDR']}') WHERE user_id = $user_id";
14. 固定长度的表会更快
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。
使用“垂直分割”技术(见下一条)，你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。
15. 垂直分割
“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。(以前，在银行做过项目，见过一张表有100多个字段，很恐怖)
示例一：在Users表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。
示例二： 你有一个叫 “last_login” 的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。
另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。
16. 拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句
如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例：
while (1) {
//每次只做1000条
mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000");
if (mysql_affected_rows() == 0) {
// 没得可删了，退出！
break;
}
// 每次都要休息一会儿
usleep(50000);
}
17. 越小的列会越快
对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表，配置表)，那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009年11月06日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。
以上转于http://www.cnblogs.com/linuxops/p/6373042.html
18、选择一个正确的存储引擎
在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
19、小心“永久链接”
“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了，它会永远处在连接的状态，就算是数据库操作已经结束了。而且，自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说，下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程，并重用相同的 MySQL 链接。
PHP手册：mysql_pconnect()
在理论上来说，这听起来非常的不错。但是从个人经验（也是大多数人的）上来说，这个功能制造出来的麻烦事更多。因为，你只有有限的链接数，内存问题，文件句柄数，等等。
而且，Apache 运行在极端并行的环境中，会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前，你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构。
参考
20、当查询较慢的时候，可用Join来改写一下该查询来进行优化
mysql> select sql_no_cache * from guang_deal_outs
where deal_id in
(select id from guang_deals where id = 100017151) ;
----Empty set (18.87 sec)
mysql> select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a
inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id
where b.id = 100017151;
----Empty set (0.01 sec)
原因
mysql> desc select sql_no_cache * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151) ;
+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+---------+---------+-------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY | guang_deal_outs | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 18633779 | Using where |
| 2 | DEPENDENT SUBQUERY | guang_deals | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index |
+----+--------------------+-----------------+-------+---------------+--------- +---------+-------+----------+-------------+
2 rows in set (0.04 sec)
mysql> desc select sql_no_cache a.* from guang_deal_outs a inner join guang_deals b on a.deal_id = b.id where b.id = 100017151;
+----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | b | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | a | ref | idx_guang_dlout_dlid | idx_guang_dlout_dlid | 4 | const | 1 | |
+----+-------------+-------+-------+---------------------- +----------------------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.05 sec)
其实在 guang_deal_outs 在deal_id 上也是有索引的。
其实我想把子查询设置为
select * from guang_deal_outs where deal_id in (select id from guang_deals where id = 100017151);
变成下面的样子
select * from guang_deal_outs where deal_id in (100017151);
但不幸的是，实际情况正好相反。MySQL试图让它和外面的表产生联系来“帮助”优化查询，它认为下面的exists形式更有效率
select * from guang_deal_outs
where exists
(select * from guang_deals
where id = 100017151 and id = guang_deal_outs.deal_id);
这种in子查询的形式，在外部表（比如上面的guang_deals）数据量比较大的时候效率是很差的（如果对于较小的表，不会造成显著地影响）。
参考：