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1.mysql中一共有12个存储引擎，其中MyISAM 和InnoDB最常用
MyISAM 独立于操作系统，很轻松的能够从windows服务器移植到Linux服务器。但是MyISAM不能处理事务。
1.选择密集型的表。MyISAM存储引擎在筛选大量数据时非常迅速，这是它最突出的优点。
2.插入密集型的表。MyISAM的并发插入特性允许同时选择和插入数据。例如：MyISAM存储引擎很适合管理邮件或Web服务器日志数据。
写的速度快
InnoDB
InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎，这种存储引擎已经被很多互联网公司使用，为用户操作非常大的数据存储提供了一个强大的解决方案。
1.更新密集的表。InnoDB存储引擎特别适合处理多重并发的更新请求。
2.事务。InnoDB存储引擎是支持事务的标准MySQL存储引擎。
3.自动灾难恢复。与其它存储引擎不同，InnoDB表能够自动从灾难中恢复。
4.外键约束。MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB。
5.支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性。
一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。
读的速度快
MEMORY
使用MySQL Memory存储引擎的出发点是速度。为得到最快的响应时间，采用的逻辑存储介质是系统内存。虽然在内存中存储表数据确实会提供很高的性能，但当mysqld守护进程崩溃时，所有的Memory数据都会丢失。获得速度的同时也带来了一些缺陷。它要求存储在Memory数据表里的数据使用的是长度不变的格式，这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型，VARCHAR是一种长度可变的类型，但因为它在MySQL内部当做长度固定不变的CHAR类型，所以可以使用。
一般在以下几种情况下使用Memory存储引擎：
1.目标数据较小，而且被非常频繁地访问。在内存中存放数据，所以会造成内存的使用，可以通过参数max_heap_table_size控制Memory表的大小，设置此参数，就可以限制Memory表的最大大小。
2.如果数据是临时的，而且要求必须立即可用，那么就可以存放在内存表中。
3.存储在Memory表中的数据如果突然丢失，不会对应用服务产生实质的负面影响。
Memory同时支持散列索引和B树索引。B树索引的优于散列索引的是，可以使用部分查询和通配查询，也可以使用<、>和>=等操作符方便数据挖掘。散列索引进行“相等比较”非常快，但是对“范围比较”的速度就慢多了，因此散列索引值适合使用在=和<>的操作符中，不适合在<或>操作符中，也同样不适合用在order by子句中。
/****************************************************************/
2.优化查询语句：
mysql中也有一个缓存 基于hash表 键值对存储。
查询缓存不开启
$sql - "select username from user where signup_date >= curdate()"//curedate()当前时间
// 开启查询缓存
$today = date("Y-m-d");
$sql="SELECT username FROM user WHERE signup_date >= ‘$today‘");
3.使用LIMIT 1
在类似于用户名的时候可以加上limit 1 以提高查询速度
4.为搜索字段建立索引
5..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。
6.为每张表设置一个id
7.char和varchar（）合理使用
8.尽可能的使用not null
9.垂直分割大表成几个小表
10.避免使用子查询，应该使用join查询
1、内连接：将两个表中存在连结关系的字段符合连接条件的记录形成记录集
Select A.name,B.name from A inner join B on A.id=B.id和
Select A.name,B.name from A,B where A.id=B.id结果是一样的（内连接的inner关键字可省略）；
2、外连接：分为左外连接和右外连接
左连接A、B表结果包括A的全部记录和符合条件的B的记录。
右联结A、B表的结果和左联结B、A的结果是一样的，也就是说：
Select A.name,B.name from A Left Join B on A.id=B.id和
Select A.name,B.name from B Right Join A on B.id-A.id执行后的结果是一样的。
3、全联结
4、无联结
5、三表联结查询
select username,psw,gname,tel from (t1 left join t2 on t1.t1_id=t2.t1_id) left join t3 on t1.t1_id=t3.t1_id
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原文地址：http://www.cnblogs.com/joy-wenrou/p/5756912.html
