1、選擇最合適的字段屬性
Mysql是一種關係型數據庫，可以很好地支持大數據量的存儲，但是一般來說，數據庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就越快。因此，在創建表的時候，爲了獲得更好的性能，我們可以將表中字段的寬度捨得儘可能小。
例如：在定義郵政編碼這個字段時，如果將其設置爲char(255)，顯然給數據庫增加了不必要的空間，甚至使用varchar這種類型也是多餘的，因爲char(6)就可以很好地完成了任務。同樣的如果可以的話，我們應該是用MEDIUMINT而不是BIGINT來定義整形字段。
2、儘量把字段設置爲NOT NULL
在可能的情況下，儘量把字段設置爲NOT NULL,這樣在將來執行查詢的時候，數據庫不用去比較NULL值。對於某些文本字段來說，例如“省份”或者“性別”，我們可以將他們定義爲ENUM(枚舉)類型。因爲在MySQL中，ENUM類型被當做數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型要快得多。這樣我們又可以提高數據庫的性能。
3、使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL從4.1開始支持SQL的子查詢。這個技術可以使用select語句來創建一個單例的查詢結果，然後把這個結果作爲過濾條件用在另一個查詢中。例如：我們要將客戶基本信息表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售信息表中將所有發出訂單的客戶id取出來，然後將結果傳遞給主查詢，如下圖所示：
如果使用連接(JOIN)來完成這個工作，速度將會快很多，尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢如下：
連接(JOIN)之所以更有效率一些，是因爲MySQL不需要在內存中創建臨時表來完成這個邏輯上 需要兩個步驟的查詢工作。
另外：如果你的應用程序有很多JOIN查詢，你應該確認兩個表中JOIN的字段是被建立過索引的。這樣MySQL內部 會啓動爲你優化JOIN的SQL語句的機制。而且這些被用來JOIN的字段，應該是相同的類型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一個INT字段JOIN在一起，MySQL就無法使用他們的索引。對於那些STRING類型，還需要有相同的字符集才行。(兩個表的字符集可能不相同)。
inner join內連接也叫做等值連接，left/right join是外鏈接。
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;
經過多方面的證實inner join性能比較快，因爲inner join是等值連接，或許返回的行數比較少。但是我們要記得有些語句隱形的用到了等值連接，如：
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;
推薦：能用inner join連接誒就用inner join連接。
sql中的連接查詢有inner join(內連接）、left join(左連接)、right join（右連接）、full join（全連接）四種方式，它們之間其實並沒有太大區別，僅僅是查詢出來的結果有所不同。
例如我們有兩張表：
Orders表通過外鍵Id_P和Persons表進行關聯。
inner join（內連接），在兩張表進行連接查詢時，只保留兩張表中完全匹配的結果集。
我們使用inner join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo FROM Persons p INNER JOIN Orders o ON p.Id_P=o.Id_P and 1=1 --用and連接多個條件 ORDER BY p.LastName
查詢結果集：
此種連接方式Orders表中Id_P字段在Persons表中找不到匹配的，則不會列出來。
注意：單純的select * from a,b是笛卡爾乘積。比如a表有5條數據，b表有3條數據，那麼最後的結果有5*3=15條數據。
但是如果對兩個表進行關聯:select * from a,b where a.id = b.id 意思就變了，此時就等價於：
select * from a inner join b on a.id = b.id。即就是內連接。
但是這種寫法並不符合規範，可能只對某些數據庫管用，如sqlserver。推薦最好不要這樣寫。最好寫成inner join的寫法。
內連接查詢 (select * from a join b on a.id = b.id) 與 關聯查詢 (select * from a , b where a.id = b.id)的區別
left join,在兩張表進行連接查詢時，會返回左表所有的行，即使在右表中沒有匹配的記錄。
我們使用left join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo FROM Persons p LEFT JOIN Orders o ON p.Id_P=o.Id_P ORDER BY p.LastName
查詢結果如下： 
可以看到，左表（Persons表）中LastName爲Bush的行的Id_P字段在右表（Orders表）中沒有匹配，但查詢結果仍然保留該行。
right join,在兩張表進行連接查詢時，會返回右表所有的行，即使在左表中沒有匹配的記錄。
我們使用right join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo FROM Persons p RIGHT JOIN Orders o ON p.Id_P=o.Id_P ORDER BY p.LastName
查詢結果如下：
Orders表中最後一條記錄Id_P字段值爲65，在左表中沒有記錄與之匹配，但依然保留。
full join,在兩張表進行連接查詢時，返回左表和右表中所有沒有匹配的行。
我們使用full join對兩張表進行連接查詢，sql如下：
SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo FROM Persons p FULL JOIN Orders o ON p.Id_P=o.Id_P ORDER BY p.LastName
查詢結果如下： 
查詢結果是left join和right join的並集。
4、使用聯合(UNION)來代替手動創建的臨時表
MySQL從4.0版本開始支持union查詢，他可以把需要使用臨時表的兩條或更多的select查詢合在一個查詢中。在客戶端查詢會話結束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證數據庫整齊、高效。使用union來創建查詢的時候，我們只需要用union作爲關鍵字把多個select語句連接起來就可以了，要注意的是所有select語句中的字段數目要相同。下面一個例子就演示了一個使用union額查詢。
當我們可以確認不可能出現重複結果集或者不在乎重複結果集的時候儘量使用union all而不是union，因爲union和union all的差異主要是前者需要將兩個或者多個結果集合並後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，增大資源消耗及延遲。
5、事務
儘管我們可以使用子查詢(Sub-Queries)、連接(JOIN)和聯合(UNION)來創建各種各樣的查詢，但不是所有的數據庫操作，都可以只用一條或少數幾條就可以完成的。更多的時候是需要用一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。
設想一下，要把某個數據同時插入兩個相關聯的表中，可能會出現這樣的情況：第一個表中成功更新後，數據庫突然出現意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣就會造成數據的不完整，甚至會破壞數據庫中的數據。要避免這種情況，就應該使用事務，它的作用是要麼語句塊中每條語句都操作成功，要麼都失敗。換句話說，就是可以保持數據庫中的數據的一致性和完整性。事務以BEGIN關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL語句操作失敗，那麼Rollback命令就可以把數據庫恢復到begin開始之前的狀態。
BEGIN; INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';COMMIT;
事務的另一個作用是當多個用戶同時使用相同的數據源時，他可以使用鎖定數據庫的方式來爲用戶提供一種安全的訪問機制，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所幹擾。
一般來說，事務必須滿足四個條件(ACID)：原子性(Atomicity,或稱不可分割性)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation,又稱獨立性)、持久性(Durability).
原子性：一個事物(transaction)中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不會結束在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被回滾(Rollback)到事務開始的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣。
一致性：在事務開始之前和事務結束之後，數據庫的完整性沒有被破壞。這表示寫入的資料必須完全符合所有的預設規則，這包含資料的精確度、串聯性以及後續數據庫可以自發性地完成預定的工作。
隔離性：數據庫允許多個事務同時對其數據進行讀寫和修改的能力，隔離性可以防止多個事務併發執行時由於交叉執行而導致數據的不一致。事務隔離分爲不同的級別，包括讀未提交(Read uncommitted)、讀已提交(Read committed)、可重複讀(repeateable read)和串行化(Serializable).
持久性：事務處理結束後，對數據的修改就是永久的，即便系統故障也不會丟失。
事務的併發問題：
1、髒讀：事務A讀取了事務B更新的數據，然後B回滾操作，那麼A讀取到的數據就是髒數據
2、不可重複讀：事務A多次讀取同一事物，事務B在事務A多次讀取的過程中，對數據做了更新並提交，導致事務A多次讀取同一數據時，結果不一致。
3、幻讀：系統管理員A將數據庫中的所有學生的成績從具體分數改爲ABCDE等級，但是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄，當系統管理員A改結束後發現還有一條記錄沒有改過來，就好像發生了幻覺一樣，這就叫幻讀。
小結：不可重複讀的和幻讀很容易混淆，不可重複讀側重於修改，幻讀側重於新增或刪除。解決不可重複讀的問題只需鎖住滿足條件的行，解決幻讀需要鎖表
MySQL事務隔離級別
| 事務隔離級別 | 髒讀 | 不可重複讀 | 幻讀 |
| 讀未提交（read-uncommitted） | 是 | 是 | 是 |
| 不可重複讀（read-committed） | 否 | 是 | 是 |
| 可重複讀（repeatable-read） | 否 | 否 | 是 |
| 串行化（serializable） | 否 | 否 | 否 |
事務控制語句：
BEGIN或START TRANSACTION：顯式的開啓一個事物。
COMMIT：也可以使用COMMIT WORK，不過二者是等價的。COMMIT會提交事務，並使已對數據庫進行的所有修改成爲永久性的。
Rollback：也可以使用Rollback work，不過二者是等價的。回滾會結束用戶的事務，並撤銷正在進行的所有未提交的修改。
SAVEPOINT identifier：SAVEPOINT允許在事務中創建一個保存點，一個事務中可以有很多個SAVEPOINT；
RELEASE SAVEPOINT identifier：刪除一個事物的保存點,當沒有指定的保存點時，執行該語句會拋出一個異常。
ROLLBACK TO inditifier：把事務回滾到標記點。
SET TRANSACTION:用來設置事務的隔離級別。InnoDB存儲引擎提供事務的隔離級別有READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERLALIZABLE。
7、鎖定表
儘管事務是維護數據庫完整性的一個非常好的方法，但卻因爲他的獨佔性，有時會影響數據庫的性能，尤其是很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中，數據庫將會被鎖定，因此其他的用戶請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個數據庫系統只有少數幾個用戶來使用，事務造成的影響不會成爲太大的問題；但假設有成千上萬的用戶同時訪問一個數據庫系統，例如訪問一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的響應延遲。
其實，有些情況下我們可以通過鎖定表的方式來獲得更好的性能。下面的例子就是鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。
這裏，我們用一個select語句取出初始數據，通過一些計算，用update語句將新值更新到表中。包含有WRITE關鍵字的LOCKTABLE語句可以保證在UNLOCKTABLES命令被執行之前，不會有其他訪問來對inventory進行插入、更新或者刪除的操作。
6、使用外鍵
鎖定表的方法可以維護數據的完整性，但是他卻不能保證數據的關聯性。這個時候我們可以使用外鍵。例如：外鍵可以保證每一條銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這裏，外鍵可以把customerinfo表中的customerid映射到salesinfo表中customerid，任何一條沒有辦法合法customerid的記錄都不會被跟新或插入到salesinfo中.
CREATE TABLE customerinfo(customerid int primary key) engine = innodb;
CREATE TABLE salesinfo( salesid int not null,customerid int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid) references customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;
注意例子中的參數“on delete cascade”.該參數保證當customerinfo表中的一條客戶記錄也會被自動刪除。如果要在mysql中使用外鍵，一定要記住在創建表的時候將表的類型定義爲事務安全表InnoDB類型。該類型不是mysql表的默認類型。定義的方法是在CREATE TABLE語句中加上engine=innoDB。
8、使用索引
索引是提高數據庫性能的常用方法，他可以令數據庫服務器比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含有MAX(),MIN()和ORDERBY這些命令的時候，性能提高更爲明顯。
那該對那些字段進行索引呢？
一般來說，索引應該建立在那些將用於join，where判斷和orderby排序的字段上。儘量不要對數據庫中某個含有大量重複的值的字段建立索引，對於一個ENUM類型的字段來說，出現大量重複值是很有可能的情況。
例如customerinfo中的“province”..字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什麼幫助；相反，還有可能降低數據庫的性能。我們在創建表的時候可以同時創建合適的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以後創建索引。此外，MySQL從版本3.23.23開始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一個FULLTEXT類型索引，但僅能用於MyISAM類型的表。對於一個大的數據庫，將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然後再使用ALTERTABLE或CREATEINDEX創建索引，將是非常快的。但如果將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行過程將會非常慢。
9、優化de的查詢語句
1 不使用子查詢
例：SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name=’hechunyang’);
子查詢在MySQL5.5版本里，內部執行計劃器是這樣執行的：先查外表再匹配內表，而不是先查內表t2，當外表的數據很大時，查詢速度會非常慢。
在MariaDB10/MySQL5.6版本里，採用join關聯方式對其進行了優化，這條SQL會自動轉換爲
SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;
但請注意的是：優化只針對SELECT有效，對UPDATE/DELETE子查詢無效，固生產環境應避免使用子查詢
2 避免函數索引
例：SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;
由於MySQL不像Oracle那樣支持函數索引，即使d字段有索引，也會直接全表掃描。
應改爲—–>
SELECT * FROM t WHERE d >= ‘2016-01-01’;
3 用IN來替換OR
低效查詢
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;
—–>
高效查詢
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
4 LIKE雙百分號無法使用到索引
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘%de%’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘de%’;
目前只有MySQL5.7支持全文索引（支持中文）
5 讀取適當的記錄LIMIT M,N
SELECT * FROM t WHERE 1;
—–>
SELECT * FROM t WHERE 1 LIMIT 10;
6 避免數據類型不一致
SELECT * FROM t WHERE id = ’19’;
—–>
SELECT * FROM t WHERE id = 19;
7 分組統計可以禁止排序
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;
默認情況下，MySQL對所有GROUP BY col1，col2…的字段進行排序。如果查詢包括GROUP BY，想要避免排序結果的消耗，則可以指定ORDER BY NULL禁止排序。
—–>
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;
8 避免隨機取記錄
SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4;
MySQL不支持函數索引，會導致全表掃描
—–>
SELECT * FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()*1000) LIMIT 4;
9 禁止不必要的ORDER BY排序
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id WHERE 1 = 1 ORDER BY u.create_time DESC;
—–>
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id;
10 批量INSERT插入
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(3,’Bernice’);
—–>
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’), (2,’Belle’),(3,’Bernice’);