此次会议人爆满的程度有点像平时挤300路公交车的场面，最后连坐的地方都没有，我在最后一排站了3小时，听完的Oracle SQL优化，录的音只听见关门声，咳嗽声，各种嘈杂声，幸亏笔头还好使，把一些重点给记录下来，得以分享之。
言简意赅，下面主要是性能优化一块。
一、从硬件角度上优化
1、加内存
InnoDB_Buffer_Pool缓冲池的大小决定了数据库的性能，若数据库中的数据可以完全存放于缓冲池中，则这时数据库的性能是最优秀的。
2、传统SATA磁盘升级为固态硬盘（fusion-io）
在生产环境中，数据库的大小通常都会大于内存的大小，因此不可避免的存在磁盘的读取操作。而传统磁盘的随机读写性能很差，往往在压力大时，CPU的I/O WAIT值就会很大。固态硬盘（fusion-io）采用闪存作为存储介质，读取速度相对机械硬盘更快，固态硬盘不用磁头，寻道时间几乎为0，持续写入的速度非常惊人，目前机械硬盘最快也要14毫秒左右，而固态硬盘可以轻易达到0.1毫秒甚至更低。
在日常家用超级本市场中，很多都配置上了固态硬盘。
二、从业务角度上优化
1、数据迁移减少query请求量
迁移数据，把一台机器的部分数据迁移到另一台机器里，从而减缓某一台机器压力大的问题。
2、前端增加Cache层（Memcache）
把一些不频繁更新的数据缓存在Cache层上，从而减缓后端数据库的压力。
3、拆分表
比如一张70G的大表，数据记录数达到上亿条，这时在对大表操作就会比对小表操作消耗性能大，所以通过取模的形式
insert into table_new_0 select * from table_old where mod(user_id,100)=0;
insert into table_new_1 select * from table_old where mod(user_id,100)=1;
insert into table_new_2 select * from table_old where mod(user_id,100)=2;
……
insert into table_new_99 select * from table_old where mod(user_id,100)=99;
搜狐、人人网也采用了此类方法。
4、读写分离
Master负责写，Slave负责读。
三、从软件角度上优化
1、替换掉MySQL5.1，升级到MySQL5.5，这样可以充分利用CPU多核。附上官方压力测试对比图：
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四、优化索引
建立适当的索引，避免全表扫描，避免不必要的排序。
1、合理的建立索引能够加速数据读取效率，不合理的建立索引反而会拖慢数据库的响应速度。
2、索引越多，更新数据的速度越慢。
3、用EXPLAIN来分析SQL语句的性能。
例1、order by优化
mysql> desc student;
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | NO | PRI | 0 | |
| name | varchar(6) | YES | | NULL | |
| class | int(11) | YES | MUL | NULL | |
| score | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+------------+------+-----+---------+-------+
4 rows in set (0.12 sec)
student表学生id为主键，班级ID是索引。
mysql> explain select * from student where class = 1 order by score DESC;
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | student | ref | class | class | 5 | const | 2 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+
1 row in set (0.03 sec)
可以看到Using filesort使用到了排序。这是因为通过班级ID等于1，先过滤出符合的记录，然后再把符合的记录一一排序。
所以，建立class和score的联合索引，减少排序。
mysql> show index from student;
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| student | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 8 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| student | 1 | class | 1 | class | A | 8 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
| student | 1 | class | 2 | score | A | 8 | NULL | NULL | YES | BTREE | | |
+---------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
3 rows in set (0.03 sec)
mysql> explain select * from student where class = 1 order by score DESC;
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | student | ref | class | class | 5 | const | 2 | Using where |
+----+-------------+---------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set (0.02 sec)
五、SQL优化几个实例
例1、避免where条件使用函数
mysql> explain select * from tt3 where date(t)=CURDATE();
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | tt3 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.03 sec)
这种情况是不会用到索引的，改下SQL即可。
mysql> explain select * from tt3 where t > DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y-%m-%d');
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | tt3 | range | IX_time | IX_time | 4 | NULL | 2 | Using index condition |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-----------------------+
1 row in set (0.02 sec)
例2、避免使用子查询
MySQL5.6以下版本，优化器对子查询支持不是很好，性能很差，所以一般用join表连接代替。
mysql> select SQL_NO_CACHE count(*) from test1 where id not in(select id from test2);
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 215203 |
+----------+
1 row in set (5.81 sec)
mysql> select SQL_NO_CACHE count(*) from test1 where not exists (select * from test2 where test2.id=test1.id);
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 215203 |
+----------+
1 row in set (5.25 sec)
mysql> select SQL_NO_CACHE count(*) from test1 left join test2 on test1.id=test2.id where test2.id is null;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 215203 |
+----------+
1 row in set (4.63 sec)
在MySQL5.6版本，优化器优化了子查询，不必再改写为join。
例3、数据类型，原则是够用就好，减少不必要的大字段，增大I/O量，
如能用varchar就不要用text，能用timestamp，就不要用datetime。
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人人网介绍了他们的架构，是采用keepalive（双master架构，对大表做水平切分100张小表放到不同的服务器上减缓压力）
自己开发的中间件做读写分离。
目前正在尝试MMM架构（3台机器轮训切换）
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本文转自hcymysql51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/hcymysql/1057375 ，如需转载请自行联系原作者
