(1) 针对Innodb表,尽量不执行 SELECT COUNT(*) 语句,因为Innodb表没有类似MyISAM那样的内部计数器来记录表记录总量,执行这个操作将会全表扫描,速度很慢.
(2) 尽量使用MyISAM表,除非必须使用其他类型,因为MyISAM类型的总体读写效率是相当高的,缺点是表级锁,而不是行/页级锁.
(3) 善用 EXPLAIN来帮助你分析查询优化情况
(4) 如果需要对一个较大的且并发读写较多的数据表做 GROUP BY 等统计操作,建议使用摘要表来存储统计信息,定期更新统计表,这可能获得很大的性能改善.
(5) 查询时如果有 ORDER BY分句的话,注意让它的字段顺序和索引字段顺序对应,这样能加快排序速度
(6) 如果有一个多字段索引,则查询时,必须按照索引顺序来使用,否则该索引不会用到.例如:
索引 `idx_`(col1, col2, col3),那么查询 SELECT .... FROM ... WHERE col1=1 AND col2=2; 使用索引,而查询 ... WHERE col2=2 AND col3=3; 或 ... WHERE col1=1 AND col3=3; 则不使用索引.
WHERE 中的条件如果有恒量类型的(如 `field` = 1),就尽量放在前面,这样能更快的执行过滤.
(7) 2 个表连接时,连接字段的类型最好一致(包括字段长度),这样的话索引速度快多了.
(8) 大部分情况下,字符类型的字段索引值需要一部分,例如 CREATE INDEX char_idx ON tbl1 ( name(10) );
(9) 尽量使用最合适的数据类型,能使用 ENUM 就不使用 TINYINT ,能使用 SMALLINT 就不使用 MEDIUMINT.这样能节省存储空间,增加数据存储量,提高搜索速度.不要担心这样会对省级产生很大的影响,因为加入从 TINYINT 类型改变为 INT 的话,并不会改变原来的数据.
(10) 如果知道某个表总是频繁使用的话,可以把它放到 hot_cache 中,用以下方法:
SET GLOBAL hot_cache.key_buffer_size=128*1024;
CACHE INDEX `xxx` IN hot_cache;
(11) 把拖沓复杂,速度慢的的查询分解成多个简洁明了的查询,这样尽管查询次数多了,但是总体速度和效率却可能反而更高了,而且也减少了锁表的可能.
(12) 执行查询时,尽量不使用外部函数,因为这样的话就无法使用可能存在的索引,并且无论如何都会极大地降低效率.如: ... WHERE `create_time` > UNIX_TIMESTAMP(NOW()); 这样的查询.可以在程序中把当前的时间取得,然后直接执行构造好了的SQL语句.
(13) 在索引字段上使用 LIKE 查询时,左边不要使用 '%' 修饰符,这样就可以利用索引,否则无法使用索引.如 ... `name` LIKE 'yejr%';.
(15) 如果有可能,多使用存储过程,这大概能获得 22% 的性能提高.
(16) 如果并发访问量相对最大连接数小多了的话,最好使用永久连接,这样能节省不少连接时的系统资源损耗.
(17) 定期的在MyISAM表上执行 OPTIMIZE TABLE,这能整理随便,提高索引效率.
(18) 如果你主要按 col1，col2，...顺序检索记录,请在对表大量更改后执行 ALTER TABLE ... ORDER BY col1, col2, ... 语句,这可以获得更好的性能.
(19) 对于频繁更改的MyISAM表,应尽量避免更新所有变长字段(VARCHAR、BLOB和TEXT).
(20) 对于记录总数超过500万的单表,就应该赶紧考虑分表了.分表策略有多种,比如按ID号段,或者按时间切分,等等.
(21) 创建数据表时尽量指定字段不能为NULL,并且有默认值.
(22) 使用 LOAD DATA,而不是使用大批量的 INSERT 语句来导入数据，即使用insert的话，可以同时insert多条数据，提高效率
(23) 使数据表名和字段名尽可能的短,例如在 user 表中使用字段名 name,而不是 user_name.
(24) 用 DELAY_KEY_WRITE = 1 选项让MyISAM更快地更新索引,因为在表关闭之前它们不刷新到硬盘上.缺点是如果服务器如果突然被杀掉了,重启之后就必须运行 myisamchk 修复索引才行.
(25) 采用复制机制来分摊读数据的负载,把写数据只放在主服务器上,把读平均分摊到各个从服务器上,能大大提高系统负载.
(26) 如果是批量导入数据到db里，可以考虑先关闭索引，等导入后，再加上索引，已提高效率