MySQL数据库性能优化有哪些技巧？

1.存储引擎的选择如果数据表需要事务处理，应该考虑使用InnoDB，因为它完全符合ACID特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎MyISAM是比较明智的。并且不要尝试同时使用这两个存储引擎。思考一下：在一个事务处理中，一些数据表使用InnoDB，而其余的使用MyISAM.结果呢？整个subject将被取消，只有那些在事务处理中的被带回到原始状态，其余的被提交的数据转存，这将导致整个数据库的冲突。然而存在一个简单的方法可以同时利用两个存储引擎的优势。目前大多数MySQL套件中包括InnoDB、编译器和链表，但如果你选择MyISAM，你仍然可以单独下载InnoDB，并把它作为一个插件。很简单的方法，不是吗？

2.计数问题如果数据表采用的存储引擎支持事务处理（如InnoDB），你就不应使用COUNT（*）计算数据表中的行数。这是因为在产品类数据库使用COUNT（*），最多返回一个近似值，因为在某个特定时间，总有一些事务处理正在运行。如果使用COUNT（*）显然会产生bug，出现这种错误结果。

3.反复测试查询查询最棘手的问题并不是无论怎样小心总会出现错误，并导致bug出现。恰恰相反，问题是在大多数情况下bug出现时，应用程序或数据库已经上线。的确不存在针对该问题切实可行的解决方法，除非将测试样本在应用程序或数据库上运行。任何数据库查询只有经过上千个记录的大量样本测试，才能被认可。

4.避免全表扫描通常情况下，如果MySQL（或者其他关系数据库模型）需要在数据表中搜索或扫描任意特定记录时，就会用到全表扫描。此外，通常最简单的方法是使用索引表，以解决全表扫描引起的低效能问题。然而，正如我们在随后的问题中看到的，这存在错误部分。

5.使用“EXPLAIN”进行查询当需要调试时，EXPLAIN是一个很好的命令，下面将对EXPLAIN进行深入探讨。

数据库优化大概就两个方面：

1、如果有资金投入，更换存储设备，比如用专门的存储阵列，肯定比用单机磁盘强得多，而且可靠性高得多。

2、没有资金，硬件设备换不了，那就从数据库设计上着手。磁盘分片、建立索引，特别是索引技术，如果配合程序的优化，效率改善是最明显的。程序中用到的sql语句一定要注意写法，有时明明字段上有索引，但程序中的语句就是不通过索引得到数据，这样的程序，效率很低。一般都是程序where子句的字段顺序与索引不一致造成的。

mysql的优化大的有两方面：

1、配置优化

配置的优化其实包含两个方面的： *** 作系统内核的优化和mysql配置文件的优化

1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说，无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化，根据自己的硬件配置来进行优化，这里不多讲；

2)mysql配置的优化，一般来说包含：IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等，如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可，网上的相关配置文件很多，大同小异，常用的设置大多修改这些差不多就够用了。

2、sql语句的优化

1）  尽量稍作计算

Mysql的作用是用来存取数据的，不是做计算的，做计算的话可以用其他方法去实现，mysql做计算是很耗资源的。

2）尽量少 join

MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join，一方面由于其优化器受限，再者在 Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈

3）尽量少排序

排序 *** 作会消耗较多的 CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。

对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：

通过利用索引来排序的方式进行优化

减少参与排序的记录条数

非必要不对数据进行排序

4）尽量避免 select *

在数据量少并且访问量不大的情况下，select * 没有什么影响，但是量级达到一定级别的时候，在执行效率和IO资源的使用上，还是有很大关系的，用什么字段取什么字段，减少不必要的资源浪费。

5）尽量用 join 代替子查询

虽然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。

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