1. 创建索引的列并不一定是`select`操作中要查询的列，最适合做索引的列是出现在`where`子句中经常用作筛选条件或连表子句中作为表连接条件的列。

2. 具有唯一性的列，索引效果好；重复值较多的列，索引效果差。

3. 如果为字符串类型创建索引，最好指定一个前缀长度，创建短索引。短索引可以减少磁盘I/O而且在做比较时性能也更好，更重要的是MySQL底层的高速索引缓存能够缓存更多的键值。

4. 创建一个包含N列的复合索引（多列索引）时，相当于是创建了N个索引，此时应该利用最左前缀进行匹配。

5. 不要过度使用索引。索引并不是越多越好，索引需要占用额外的存储空间而且会影响写操作的性能（插入、删除、更新数据时索引也需要更新）。MySQL在生成执行计划时，要考虑各个索引的使用，这个也是需要耗费时间的。

6. 要注意可能使索引失效的场景，例如：模糊查询使用了前置通配符、使用负向条件进行查询等。

过程，通常也称之为存储过程，它是事先编译好存储在数据库中的一组SQL的集合。调用存储过程可以简化应用程序开发人员的工作，减少与数据库服务器之间的通信，对于提升数据操作的性能是有帮助的，这些我们在之前的[《关系型数据库MySQL》](../Day36-40/36-38.关系型数据库MySQL.md)一文中已经提到过。

MySQL支持做数据分区，通过分区可以存储更多的数据、优化查询，获得更大的吞吐量并快速删除过期的数据。关于这个知识点建议大家看看MySQL的[官方文档](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning-overview.html)。数据分区有以下几种类型：

1. RANGE分区：基于连续区间范围，把数据分配到不同的分区。

```SQL

CREATE TABLE tb_emp (

eno INT NOT NULL,

ename VARCHAR(20) NOT NULL,

job VARCHAR(10) NOT NULL,

hiredate DATE NOT NULL,

dno INT NOT NULL

)

PARTITION BY RANGE( YEAR(hiredate) ) (

PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1960),

PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1970),

PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1980),

PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1990),

PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE

);

```

2. LIST分区：基于枚举值的范围，把数据分配到不同的分区。

3. HASH分区 / KEY分区：基于分区个数，把数据分配到不同的分区。

```SQL

CREATE TABLE tb_emp (

eno INT NOT NULL,

ename VARCHAR(20) NOT NULL,

job VARCHAR(10) NOT NULL,

hiredate DATE NOT NULL,

dno INT NOT NULL

)

PARTITION BY HASH(dno)

PARTITIONS 4;

```

3. 通过`explain`了解SQL的执行计划。例如：

```SQL

explain select ename, job, sal from tb_emp where dno=20\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tb_emp

type: ref

possible_keys: fk_emp_dno

key: fk_emp_dno

key_len: 5

ref: const

rows: 7

Extra: NULL

1 row in set (0.00 sec)

```

- `select_type`：查询类型（SIMPLE - 简单查询、PRIMARY - 主查询、UNION - 并集、SUBQUERY - 子查询）。

- `table`：输出结果集的表。

- `type`：访问类型（ALL - 全表查询性能最差、index、range、ref、eq_ref、const、NULL）。

- `possible_keys`：查询时可能用到的索引。

- `key`：实际使用的索引。

- `key_len`：索引字段的长度。

- `rows`：扫描的行数，行数越少肯定性能越好。

- `extra`：额外信息。

- 优化`insert`语句

- 在`insert`语句后面跟上多组值进行插入在性能上优于分开`insert`。

- 如果有多个连接向同一个表插入数据，使用`insert delayed`可以获得更好的性能。

- 如果要从一个文本文件装载数据到表时，使用`load data infile`比`insert`性能好得多。

- 优化`order by`语句

- 如果`where`子句的条件和`order by`子句的条件相同，而且排序的顺序与索引的顺序相同，如果还同时满足排序字段都是升序或者降序，那么只靠索引就能完成排序。

- 优化`group by`语句

- 在使用`group by`子句分组时，如果希望避免排序带来的开销，可以用`order by null`禁用排序。

- 如果条件之间是`or`关系，则只有在所有条件都用到索引的情况下索引才会生效。

可以使用下面的命令来查看MySQL服务器配置参数的默认值。

show variables;

show variables like 'key_%';

show variables like '%cache%';

show variables like 'innodb_buffer_pool_size';

通过下面的命令可以了解MySQL服务器运行状态值。

show status;

show status like 'com_%';

show status like 'innodb_%';

show status like 'connections';

show status like 'slow_queries';

6. 调整`innodb_buffer_pool_size`：InnoDB数据和索引的内存缓冲区大小，以字节为单位，这个值设置得越高，访问表数据需要进行的磁盘I/O操作就越少，如果可能甚至可以将该值设置为物理内存大小的80%。

1. 通过拆分提高表的访问效率。

2. 逆范式理论。数据表设计的规范程度称之为范式（Normal Form），要提升表的规范程度通常需要将大表拆分为更小的表，范式级别越高数据冗余越小，而且在插入、删除、更新数据时出问题的可能性会大幅度降低，但是节省了空间就意味着查询数据时可能花费更多的时间，原来的单表查询可能会变成连表查询。为此，项目实践中我们通常会进行逆范式操作，故意降低范式级别增加冗余来减少查询的时间开销。

- 1NF：列不能再拆分

- 2NF：所有的属性都依赖于主键

- 3NF：所有的属性都直接依赖于主键（消除传递依赖）

- BCNF：消除非平凡多值依赖

3. 使用中间表提高统计查询速度。

4. 主从复制和读写分离，具体内容请参考[《项目部署上线和性能调优》](./98.项目部署上线和性能调优.md)。

5. 配置MySQL集群。