一.優化數據庫的查詢效率
- 存儲引擎的選擇：如果數據表需要支持事務處理，應該考慮 Innodb 引擎，因爲它完全符合 ACID 的特性；如果數據表不需要支持事務處理，則使用存儲引擎 MyISAM
- 對查詢進行優化，要儘量避免使用全表掃描，首先應考慮在 where 以及 order by 字句涉及的列上建立相應的索引
- 儘量避免在 where 子句當中使用 != 或者 > , < 等操作符，否則將導致存儲引擎放棄使用索引，而進行全表掃描
- 儘量避免在 where 子句當中使用 null 值進行判斷，否則將導致存儲引擎放棄使用索引，而進行全表掃描
- 儘量避免在 where 子句當中使用 or 的判斷，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將會導致引擎放棄使用索引，而進行全表掃描
- 下面的查詢也將導致全表掃描：(不能使用前置百分號)
select id from t where name like ‘%abc%’； - 清楚並不是所有的索引都對查詢有效，SQL 是根據表中的數據來進行查詢優化的，當索引列中有大量數據重複時，查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，男女幾乎各佔用一半時，那麼即使在 sex 上建了索引，也對查詢效率起不了作用
- 索引並不是越多越好，索引可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 和 update 的效率，因爲 insert 和 update 時有可能會重建索引，引起兩次查詢，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定
- 儘量使用數字型字段，若只含數值信息的字段儘量不要設計爲字符型，設置爲字符型這將會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因爲引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型數據而言，只需要比較一次就夠了
- 應儘量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引，而進行全表掃描（例如： select id from t where num=100*2； ）
二.數據庫優化方案
- 設計表的時候，嚴格按照數據庫設計規範來設計表
- 使用緩存，把經常訪問，並且不需要經常變化的數據放在緩存中，能夠減少磁盤 IO 讀寫次數，因爲磁盤 IO 傳輸速度很慢
- 採用 mysql 自帶的表分區技術，把數據分成不同的文件，能夠提高磁盤的讀寫效率
- 選擇合適的引擎，參數上的優化（能用char(10)，就不用char(20)）
- 不採用全文檢索
- 避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗