1、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
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2、两种解决方案：垂直拆分、水平拆分垂直拆分：根据业务进行拆分，比如可以将一张表中的多个字段拆成两张表，一张是不经常更改的，一张是经常改的。
3、其实我们可以使用Limit关键字来避免全表扫描的情况，从而提高效率。\x0d\x0a有个几千万条记录的表 on MySQL 0.x，现在要读出其中几十万万条左右的记录。
尽量使用数字型字段。一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信息的字段设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
当已知的业务逻辑决定queryA和queryB中不会有重复记录时，应该用unionall代替union，以提高查询效率。数据更新的效率 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。
应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。
zipcode”98000″，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度；1尽量明确的完成SQL语句，尽量少让数据库工作。比如写SELECT语句时，需要把查询的字段明确指出表名。尽量不要使用SELECT 语句。
建议你使用高级架构，因为你的数据比较多需要分区，这样才能提高查询效果。标准架构一般用来做双机备份。Moebius For SQL Server高级结构支持两种分区方式：Hash分区和线性分区。
里，在的话直接返回 不在的话就去数据库查询，然后看memcache是否满了，不满就添加到memcache里。否则就不添加。另外运行一个守护进程，对缓存时间过长并且hits 很低的记录删除掉，清除memcache空间。
垂直分表：把大表分成多个小表，如热点数据和非热点数据分开，提高查询速度。水平区分 水平分表：同一业务如数据量大了以后，根据一定的规则分为不同的表进行存储。水平分库：如订单分成多个库存储，分解服务器压力。
都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表现。
第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql分库分表，首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU)，是分库还是分表，分多少？不能为了分库分表而拆分。原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
