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1、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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2、从外在条件来说，优化mysql涉及优化硬件、优化磁盘、优化操作系统、选择应用编程接口等。优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。
3、索引的优点 合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。
4、数据库设计是基础，数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。
5、showvariableslike%slow_query_log%找到慢查询日志文件/home/mysql/data3085/mysql/ slow_query.log ，即可找到慢查询日志信息，解决这些慢sql，你的cpu一定会降下来。
1、BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。B-TREE 查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。
2、根据所描述的问题，可尝试在mms_profitcenter 的FOrderID ，FSuffix列上建立索引，再查询试试。
3、mysql使用select * limit offset， rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。limit用于数据的分页查询，当然也会用于数据的截取，下面是limit的用法： 模仿百度、谷歌方案（前端业务控制）类似于分段。
4、我们知道，MySQL 一直依赖对 count(*) 的执行很头疼。很早的时候，MyISAM 引擎自带计数器，可以秒回；不过 InnoDB 就需要实时计算，所以很头疼。
5、show tables status： 查看数据库表的底层大小以及表结构，同样可以从information_schema.tables表中获得底层表的信息。show [global|session]status：可以查看mysql服务器当前内部状态信息。
6、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 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。
数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。
数据库优化目前有四种，即查询语句优化、索引优化、表结构优化、存储方式优化。查询语句优化：避免过多的表关联，注意where中的字段顺序，缩小数据范围。索引优化：合理分析并设置、调整索引。
优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：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。
进行软件开发过程中，至少需要掌握一种数据库的使用方法。SQL数据库语法简单、操作方便和高效，是很多人最优的选择，但是SQL语句会受到不同数据库功能的影响，在计算时间和语言的效率上面需要进行优化，根据实际情况进行调整。
如何优化操作大数据量数据库 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。
1、在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）合并排序阶段插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。
2、MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方：如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
3、案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
4、MySQL索引类型包括：（1）普通索引这是最基本的索引，它没有任何限制。建立索引的优缺点：为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。第通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
5、mysql教程：索引的使用以及索引的优缺点 索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。它对于高性能非常关键，但人们通常会忘记或误解它。索引在数据越大的时候越重要。