编写高质量的SQL需要从以下几个方面注意，基本原则、表字段注意事项、索引使用注意事项、SQL注意事项。
基本原则
一、尽量不要在数据库里做运算。如果遇到运算尽可能在应用程序层进行计算。
二、控制数据库表数量、控制单表数据量、控制表的字段数。建议单库不要超过四百张表，建议单表字段不要超过五十个，建议单表的数据量不要超过一千万。
三、不要编写大SQL、不要使用大事务。SQL尽量写的简单点拒绝编写大SQL，可以将大SQL拆分成多个小SQL，在应用层聚合。大事务拆分成多个小事务，快速提交。
表字段注意事项
一、选择合适数值字段类型。能用小字段类型的就用小字段类型，如tinyint就比int(1)在表示小数据时合适。
二、能用数字表示就不要用字符。如可以用无符号INT存储IP而不是字符串表示。
三、避免使用NULL字段。原因NULL字段查询优化难，含NULL复合索引失效。
四、少用或拆分TEXT/BLOB字段。字段太大需要更多的空间，性能低下，如需使用拆分到单独表。
五、不要在表字段中存储图片。
索引使用注意事项
一、合理添加索引。索引添加太多会影响更新速度。能够使用复合索引的避免加多个单独索引。
二、字符字段建立前缀索引。
三、不在索引列做运算。索引列做运算会导致索引失效。
四、尽量不使用外建。
SQL类注意事项
一、 SQL语句尽可能简单。大SQL拆分成多个小SQL。
二、事务编写尽量短小。事务即开即用用完立即关闭。
三、尽量不要使用select *。只取需要的列。
四、改写OR为IN或者改写为UNION *** 作。OR在数据量大的时候性能低于IN。
五、避免NOT、!=、>、NOT IN、NOT EXISTS、NOT LIKE等查询。
六、避免%前缀模糊查询。
七、能用UNION ALL不要用UNION。
八、GROUP BY中去除排序。自带排序。
九、同类型的字段做比较。字符类和字符类比较，数值类和数值类比较，不要混在一起比较。
十、尽量单表查询，尽量不要多表关联查询。多表关联查询可以拆分成单表查询在应用程序中聚合数据。
十一、复合索引的多列注意最左原则。
上述注意事项能避免很多性能低下的SQL，希望在开发过程中能引起注意。
分表是分散数据库压力的好方法。
分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。
当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
分表的分类
**1、纵向分表**
将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。）
分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的）
案例：
对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，是变化频率慢，查询次数多，而且最好有很好的实时性的数据，我们把它叫做冷数据。而博客的浏览量，回复数等，类似的统计信息，或者别的变化频率比较高的数据，我们把它叫做活跃数据。所以，在进行数据库结构设计的时候，就应该考虑分表，首先是纵向分表的处理。
这样纵向分表后：
首先存储引擎的使用不同，冷数据使用MyIsam 可以有更好的查询数据。活跃数据，可以使用Innodb ,可以有更好的更新速度。
其次，对冷数据进行更多的从库配置，因为更多的 *** 作时查询，这样来加快查询速度。对热数据，可以相对有更多的主库的横向分表处理。
其实，对于一些特殊的活跃数据，也可以考虑使用memcache ,redis之类的缓存，等累计到一定量再去更新数据库。或者mongodb 一类的nosql 数据库，这里只是举例，就先不说这个。
**2、横向分表**
字面意思，就可以看出来，是把大的表结构，横向切割为同样结构的不同表，如，用户信息表，user_1,user_2等。表结构是完全一样，但是，根据某些特定的规则来划分的表，如根据用户ID来取模划分。
分表理由：根据数据量的规模来划分，保证单表的容量不会太大，从而来保证单表的查询等处理能力。
案例：同上面的例子，博客系统。当博客的量达到很大时候，就应该采取横向分割来降低每个单表的压力，来提升性能。例如博客的冷数据表，假如分为100个表，当同时有100万个用户在浏览时，如果是单表的话，会进行100万次请求，而现在分表后，就可能是每个表进行1万个数据的请求（因为，不可能绝对的平均，只是假设），这样压力就降低了很多很多。
延伸：为什么要分表和分区？
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
什么是分表？
分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。这些子表可以分布在同一块磁盘上，也可以在不同的机器上。app读写的时候根据事先定义好的规则得到对应的子表名，然后去 *** 作它。
什么是分区？
分区和分表相似，都是按照规则分解表。不同在于分表将大表分解为若干个独立的实体表，而分区是将数据分段划分在多个位置存放，可以是同一块磁盘也可以在不同的机器。分区后，表面上还是一张表，但数据散列到多个位置了。app读写的时候 *** 作的还是大表名字，db自动去组织分区的数据。
**MySQL分表和分区有什么联系呢？**
1、都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
2、分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
3、分表技术是比较麻烦的，需要手动去创建子表，app服务端读写时候需要计算子表名。采用merge好一些，但也要创建子表和配置子表间的union关系。
4、表分区相对于分表， *** 作方便，不需要创建子表。
我们知道对于大型的互联网应用，数据库单表的数据量可能达到千万甚至上亿级别，同时面临这高并发的压力。Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写 *** 作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略。
**1、分表**
在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。在企业级应用中，往往使用org_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。在确定分表策略后，当数据进行存储及查询时，需要确定到哪张表里去查找数据，
数据存放的数据表 = 分表字段的内容 % 分表数量
**2、分库**
分表能够解决单表数据量过大带来的查询效率下降的问题，但是不能给数据库的并发访问带来质的提升，面对高并发的写访问，当Master无法承担高并发的写入请求时，不管如何扩展Slave服务器，都没有意义了。我们通过对数据库进行拆分，来提高数据库的写入能力，即所谓的分库。分库采用对关键字取模的方式，对数据库进行路由。
数据存放的数据库=分库字段的内容%数据库的数量
**3、即分表又分库**
数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题，分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题。
当数据库同时面临海量数据存储和高并发访问的时候，需要同时采取分表和分库策略。一般分表分库策略如下：
中间变量 = 关键字%（数据库数量*单库数据表数量）
库 = 取整（中间变量/单库数据表数量）
表 = （中间变量%单库数据表数量）
实例：
1、分库分表
很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是这样子：
复制代码 代码如下:
<?php
for($i=0$i<100$i++ ){
//echo "CREATE TABLE db2.members{$i} LIKE db1.members
"
echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
"
}
?>
2、不停机修改mysql表结构
同样还是members表，前期设计的表结构不尽合理，随着数据库不断运行，其冗余数据也是增长巨大，同事使用了下面的方法来处理：
先创建一个临时表：
/*创建临时表*/
CREATE TABLE members_tmp LIKE members
然后修改members_tmp的表结构为新结构，接着使用上面那个for循环来导出数据，因为1000万的数据一次性导出是不对的，mid是主键，一个区间一个区间的导，基本是一次导出5万条吧，这里略去了
接着重命名将新表替换上去：
/*这是个颇为经典的语句哈*/
RENAME TABLE members TO members_bak,members_tmp TO members
就是这样，基本可以做到无损失，无需停机更新表结构，但实际上RENAME期间表是被锁死的，所以选择在线少的时候 *** 作是一个技巧。经过这个 *** 作，使得原先8G多的表，一下子变成了2G多。
这个问题可深可浅，MySQL的写效率一直被人诟病。简单的来说你可以用批量插入， insert into table (key1,key2) values(1,2),(1,2).........
当然你可能已经用这种方法了，但结果还是慢，那就先查看你用的是MyISAM还是Innodb。
如果你使用的是innodb,修改innodb缓存innodb_buffer_pool_size一般是你内存的60%， innodb_flush_log_at_trx_commit = 0或2， 提高日志更新效率； innodb_thread_concurrency 根据你CPU的核数来调整。
到最后你可能发现这些东西都不能真正的提高insert的速度，这就是被人诟病的mysql写性能。 你智能用load data infile的方式，这是一种快速的终极方法，但代价是不能保证事物处理的原子性，而且不允许在存储过程中使用。
我以前在这个问题上挣扎了很久，最终的方法是修改业务策略，数据存放尽量精简，减少对Mysql的读写，这才是终极的解决之道。我曾经头痛的难题通过修改业务逻辑把更新速度从47分钟减少到0.02秒，只要结果一样就不用去折腾Mysql了
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