MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
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设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。
mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
MySQL数据库表需要使用何种数据类型，是要根据应用来确定的；在MySQL数据库中，可以使用procedure analyse函数来实现。
所以如何用好MYSQL变得至关重要，一方面需要通过MYSQL优化找出系统读写瓶颈，提高数据库性能；另一方面需要合理涉及数据结构、调整参数，以提高用户操作响应；同时还有尽可能节省系统资源，以便系统可以提供更大负荷的服务。
sql语句中，添加记录的语法为：insert into 表名 （col1，col..coln）values(value1，value..valuen)；其中，如果你插入的每一列都是顺序插入，无一缺漏的话，（col1，col..coln）可以省略。
例如说，如果有需要插入100000条数据，那么就需要有100000条insert语句，每一句都需要提交到关系引擎那里去解析，优化，然后才能够到达存储引擎做真的插入工作。
使用事务可以提高数据的插入效率，这是因为进行一个INSERT操作时，MySQL内部会建立一个事务，在事务内进行真正插入处理。通过使用事务可以减少创建事务的消耗，所有插入都在执行后才进行提交操作。
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种SQL执行效率高的主要原因是合并后日志量（MySQL的binlog和innodb的事务让日志）减少了，降低日志刷盘的数据量和频率，从而提高效率。
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
MySQL应该采用编译安装的方式 MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
设置缓存1like效率较低，尽量采用不同的sql查询1 在where后面的字段中尽量不要采用运算和使用mysql中的函数，例如LOWER()等。
使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()， MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
选择正确的存储引擎，密集写操作支持事务，使用InnoDB。密集读操作使用MyISAM设计表部分 为每张表设置一个主键id 越小的列，固定长度的列，查询会更快。
mysql优化是一个大方向，大的是要分布式、读写分离，小的是对sql语句进行优化。不过大多问的也是对sql语句优化，网上很多资料，我就大体说说。explain+索引。
选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
选择正确的存储引擎，密集写操作支持事务，使用InnoDB。密集读操作使用MyISAM设计表部分 为每张表设置一个主键id 越小的列，固定长度的列，查询会更快。
选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。
对于MyISAM引擎表常见的优化方法如下： 禁用索引。对于非空表插入记录时，MySQL会根据表的索引对插入记录建立索引。如果插入大量数据，建立索引会降低插入记录的速度。