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优化服务器性能，用RAID5（SAN），加内存本身的升级，提高硬盘I/O性能。数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。
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假如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。假如用到了索引的话，可以快速的找到需要查询的区间里的数据，往往需要查询的数据量是全表的1/100，1/1000，那么这时候花费的时间就是1/100，1/1000了。
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。
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。
个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。
1、读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
2、也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。
3、优化数据结构，每张数据表字段4-5个，加上索引。还可以将不同的种类的数据存入不同的数据库。减少单个数据库的压力。写入数据只是存的问题，问题在于读取数据会变慢。建议使用缓存memcache，redis在向你招收哦。
4、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。
5、数据库总体性能优化：数据表最好能拆成小表。
1、“在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节(不包括文本和图像类型的长度)。
2、MySQL 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 中使用了MyISAM 存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 – 1字节）。
3、在老版本的MySQL 22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（guan 方文档显示）。
4、mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。
1、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。
2、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。
3、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。
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、HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。