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1. 为查询缓存优化查询
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。
2. EXPLAIN SELECT 查询
使用 EXPLAIN 关键字可以知道MySQL是如何处理SQL语句的。这可以查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN 的查询结果还会索引主键被如何利用的，数据表是如何被搜索和排序的……等等
3. 当只要一行数据时使用 LIMIT 1
当查询表的有些时候，已经知道结果只会有一条结果，但因为可能需要去fetch游标，或是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。
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。
5. 在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引
如果应用程序有很多 JOIN 查询，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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
12. Prepared Statements
Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。
13. 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。
14. 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。
15. 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。
16. 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。
17. 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。
18. 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。
19. 选择正确的存储引擎
在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
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。
20. 使用一个对象关系映射器(Object Relational Mapper)
使用 ORM (Object Relational Mapper)，你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM可以做的所有事情，也能被手动的编写出来。但是，这需要一个高级专家。
21. 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。
ref:
http://www.cnblogs.com/daxian2012/articles/2767989.html
http://www.jianshu.com/p/5dd73a35d70f
基本配置
你需要经常察看以下3个配置项。不然，可能很快就会出问题。
innodb_buffer_pool_size:这是你安装完InnoDB后第一个应该设置的选项。缓冲池是数据和索引缓存的地方：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_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。
一开始就把innodb_log_file_size设置成512M(这样有1GB的redo日志)会使你有充裕的写操作空间。如果你知道你的应用程序需要频繁的写入数据并且你使用的时MySQL 5.6，你可以一开始就把它这是成4G。
max_connections:如果你经常看到‘Too many connections‘错误，是因为max_connections的值太低了。这非常常见因为应用程序没有正确的关闭数据库连接，你需要比默认的151连接数更大的值。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。
InnoDB配置
从MySQL 5.5版本开始，InnoDB就是默认的存储引擎并且它比任何其他存储引擎的使用都要多得多。那也是为什么它需要小心配置的原因。
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。你不想让每张表一个文件的主要场景是：有非常多的表（比如10k+）。
MySQL 5.6中，这个属性默认值是ON，因此大部分情况下你什么都不需要做。对于之前的版本你必需在加载数据之前将这个属性设置为ON，因为它只对新创建的表有影响。
innodb_flush_log_at_trx_commit：默认值为1，表示InnoDB完全支持ACID特性。当你的主要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。将它的值设置为2会导致不太可靠（reliable）因为提交的事务仅仅每秒才flush一次到redo日志，但对于一些场景是可以接受的，比如对于主节点的备份节点这个值是可以接受的。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：只适用于备份节点。
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。
innodb_log_buffer_size: 这项配置决定了为尚未执行的事务分配的缓存。其默认值（1MB）一般来说已经够用了，但是如果你的事务中包含有二进制大对象或者大文本字段的话，这点缓存很快就会被填满并触发额外的I/O操作。看看Innodb_log_waits状态变量，如果它不是0，增加innodb_log_buffer_size。
其他设置
query_cache_size: query cache（查询缓存）是一个众所周知的瓶颈，甚至在并发并不多的时候也是如此。 最佳选项是将其从一开始就停用，设置query_cache_size = 0（现在MySQL 5.6的默认值）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）。如果你已经为你的应用启用了query cache并且还没有发现任何问题，query cache可能对你有用。这是如果你想停用它，那就得小心了。
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。
Ref:
http://www.jb51.net/article/47419.htm
1.尽量少 join
MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
2.尽量少排序
排序操作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。
对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：
上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序
…
3.尽量避免 select *
很多人看到这一点后觉得比较难理解，上面不是在误区中刚刚说 select 子句中字段的多少并不会影响到读取的数据吗?
是的，大多数时候并不会影响到 IO 量，但是当我们还存在 order by 操作的时候，select 子句中的字段多少会在很大程度上影响到我们的排序效率，这一点可以通过我之前一篇介绍 MySQL ORDER BY 的实现分析的文章中有较为详细的介绍。
此外，上面误区中不是也说了，只是大多数时候是不会影响到 IO 量，当我们的查询结果仅仅只需要在索引中就能找到的时候，还是会极大减少 IO 量的。
4.尽量用 join 代替子查询
虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。
5.尽量少 or
当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
6.尽量用 union all 代替 union
union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的 CPU 运算，加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候，尽量使用 union all 而不是 union。
7.尽量早过滤
这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。
在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候，我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页，然后再用分好页的结果集与另外的表 Join，这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作，大大节省 IO 操作所消耗的时间。
8.避免类型转换
这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换：
人为在column_name 上通过转换函数进行转换
直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引，如果非要转换，应该在传入的参数上进行转换
由数据库自己进行转换
如果我们传入的数据类型和字段类型不一致，同时我们又没有做任何类型转换处理，MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作，也可能不进行处理而交由存储引擎去处理，这样一来，就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。
9.优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL
对于破坏性来说，高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的 SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。
10.从全局出发优化，而不是片面调整
SQL 优化不能是单独针对某一个进行，而应充分考虑系统中所有的 SQL，尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候，千万不能顾此失彼，因小失大。
11.尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain
优化 SQL，需要做到心中有数，知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地，才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题 SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划，并判断是否需要进行优化。
Ref:
http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/11/2765465.html
http://blog.chinaunix.net/uid-20639775-id-3154234.html
http://blog.chinaunix.net/uid-11640640-id-3426908.html
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/emanlee/p/5364306.html
