大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了很多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样后续相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的，因为我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例：
上面两条SQL语句的差别就是CURDATE()，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以像NOW()和RAND()或是其他的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是不定的易变的。所以你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
2.EXPLAIN你的SELECT查询使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN的查询结果还会告诉你，你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的 ……等等。
挑一个你的SELECT语句（推荐挑选那个最复杂的，有多表关联的），把关键字EXPLAIN加到前面。下面的这个示例，我们忘记加上group_id索引，并且有表联结：
当我们为 group_id 字段加上索引后：
我们可以看到，前一行结果显示搜索了7883行，而后一个只是搜索了两个表的9和16行。查看rows列可以让我们找到潜在的性能问题。
3.当只有一行数据时使用LIMIT 1当你查询表的时候，有时你已经知道结果只会有一条结果，在这种情况下，加上LIMIT 1可以增加性能。这样的话MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往下查找下一条符合记录的数据。
4.为搜索字段建索引索引并不一定只是给主键或是唯一的字段建立。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。
从上图你可以看到那个搜索字串“last_nameLIKE‘a%’”，一个是建了索引，一个是没有索引，性能差了4倍左右。
另外，你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如，当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时，如：“WHERepost_contentLIKE‘%apple%’”，索引可能是没有意义的。你可能需要使用MySQL全文索引或是自己做一个索引(比如说：搜索关键词或是Tag什么的)。
5.在Join表的时候使用相当类型的列，并将其索引如果你的应用程序有很多JOIN查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把DECIMAL字段和一个INT字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)。
6.千万不要ORDER BY RAND() 想打乱返回的数据行? 随机挑一个数据 ? 真不知道谁发明了这种用法，但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。 如果你真的想把返回的数据行打乱了，你有N 种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是：MySQL 会不得不去执行RAND() 函数 ( 很耗 CPU 时间 ) ，而且这是为了每一行记录去记行，然后再对其排序。就算是你用了Limit1 也无济于事(因为要排序)。下面的示例是随机挑一条记录： 7.避免SELECT * 从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。 所以，你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯。 8.永远为每张表设置一个ID 我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID 做为其主键，而且最好的是一个INT 型的 ( 推荐使用 UNSIGNED) ，并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT 标志。 就算是你users表有一个主键叫“email”的字段，你也别让它成为主 键。使用VARCHAR类型来当键会使用得性能下降。另外，在你的程序中，你应该使用表的ID来构造你的数据结构。而且，在MySQL数据引擎下，还有一些操作需要使用主键，在这些情况下，主键的性能和设置变得非常重要，比如，集群，分区…… 在这里，只有一个情况是例外，那就是“关联表 ” 的 “ 外键 ” ，也就是 说，这个表的主键，通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做 “ 外键” 。比如：有一个 “ 学生表 ” 有学生的 ID ，有一个 “ 课程表 ” 有课程 ID ，那么，“ 成绩表 ” 就是 “ 关联表 ” 了，其关联了学生表和课程表，在成绩表中，学生ID 和课程 ID 叫 “ 外键 ” 其共同组成主键。 9.使用ENUM而不是VARCHARENUM类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。
如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或 “部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用ENUM而不是VARCHAR。
MySQL也有一个“建议”(见第十条)告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个VARCHAR字段时，这个建议会告诉你把其改成ENUM类型。使用PROCEDUREANALYSE()你可以得到相关的建议。
10.从PROCEDURE ANALYSE()取得建议PROCEDUREANALYSE()会让MySQL帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据，这些建议才会变得有用，因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
例如，如果你创建了一个INT字段作为你的主键，然而并没有太多的数 据，那么， PROCEDURE ANALYSE() 会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个VARCHAR字段，因为数据不多，你可能会得到一个让你把它改成ENUM的建议。这些建议，都是可能因为数据不够多，所以决策做得就不够准。一定要注意，这些只是建议，只有当你的表里的数据越来越多时，这些建议才会变得准确。一定要记住，你才是最终做决定的人。
11.尽可能的使用NOT NULL除非你有一个很特别的原因去使用NULL值，你应该总是让你的字段保持NOTNULL。这看起来好像有点争议，请往下看。
首先，问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT，那就是0和NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别，那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在Oracle里，NULL和Empty的字符串是一样的!)
不要以为NULL不需要空间，其需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。
12.Prepared Statements PreparedStatements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用preparedstatements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。PreparedStatements可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。当然，你也可以手动地检查你的这些变量，然而，手动的检查容易出问题，而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些 framework或是ORM的时候，这样的问题会好一些。 在性能方面，当一个相同的查询被使用多次的时候，这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些PreparedStatements定义一些参数，而 MySQL 只会解析一次。
虽然最新版本的MySQL在传输PreparedStatements是使用二进制形势，所以这会使得网络传输非常有效率。 当然，也有一些情况下，我们需要避免使用PreparedStatements ，因为其不支持查询缓存。但据说版本5.1 后支持了。 13.无缓冲的查询
正常的情况下，当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候，你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回，然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。
mysql_unbuffered_query()发送一个SQL语句到MySQL而并不像 mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内 存，尤其是那些会产生大量结果的查询语句，并且，不需要等到所有的结果都返回，只需要第一行数据返回的时候，你就可以开始马上开始工作于查询结果了。
然而，这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走，或是你要在进行下一次的查询前调用mysql_free_result()清除结果。而且，mysql_num_rows()或mysql_data_seek()将无法使用。所以，是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。
14.把IP地址存成UNSIGNEDINT很多程序员都会创建一个VARCHAr(15)字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放，只需要4个字节，并且你可以有定长的字 段。而且，这会为你带来查询上的优势，尤其是当你需要使用这样的WHERe条件：IPbetweenip1andip2。
我们必需要使用UNSIGNEDINT，因为IP地址会使用整个32位的无符号整形。而你的查询，你可以使用INET_ATON()来把一个字符串IP转成一个整形，并使用INET_NTOA()把一个整形转成一个字符串IP。
15.固定长度的表会更快 如果表中的所有字段都是“固定长度” 的，整个表会被认为是 “static”或“fixed-length” 。例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR ， TEXT ， BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是 “ 固定长度静态 表 ” 了，这样， MySQL 引擎会用另一种方法来处理。 固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。 并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。 使用“ 垂直分割 ” 技术 ( 见下一条 ) ，你可以分割你的表成为两个一个是定长的，一个则是不定长的。 16.垂直分割 “垂直分割 ” 是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。( 以前，在银行做过项目，见过一张表有100 多个字段，很恐怖 ) 示例一：在Users 表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，相比起，而且你在数据库操作的时候除了个人信息外，你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么，为什么不把他放到另外一张表中呢?这样会让你的表有更好的性能，大家想想是不是，大量的时候，我对于用户表来说，只有用户 ID，用户名，口令，用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性 能。 示例二：你有一个叫“last_login”的字段，它会在每次用户登录时被更新。但是，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，你可以把这个字段放到另一个表中，这样就不会影响你对用户ID，用户名，用户角色的不停地读取了，因为查询缓存会帮你增加很多性能。 另外，你需要注意的是，这些被分出去的字段所形成的表，你不会经常性地去Join他们，不然的话，这样的性能会比不分割时还要差，而且，会是极数级的下降。 17.拆分大的DELETE或INSERT语句如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的DELETE或INSERT查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash，还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以，如果你有一个大的处理，你定你一定把其拆分，使用LIMIT条件是一个好的方法。下面是一个示例：
18.越小的列会越快对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表，配置表)，那么，我们就没有理由使用INT来做主键，使用MEDIUMINT,SMALLINT或是更小的TINYINT会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用DATE要比DATETIME好得多。
当然，你也需要留够足够的扩展空间，不然，你日后来干这个事，你会死的很难看，参看Slashdot的例子(2009年11月06日)，一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时，因为里面有一千六百万条数据。
19.选择正确的存储引擎在MySQL中有两个存储引擎MyISAM和InnoDB，每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL:InnoDB还是MyISAM?》讨论和这个事情。
MyISAM适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM对于SELECTCOUNT(*)这类的计算是超快无比的。
InnoDB的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比MyISAM还慢。他是它支持“行锁”，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
请简述常用的索引有哪些种类 ?- 普通索引，即针对数据库表创建索引
- 唯一索引，与普通索引类似，不同的是，MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值。
- 主键索引，它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值，一般在建表的时候同时创建主键索引。
- 组合索引，为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引，即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
- 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据，索引的实现通常使用B树以及其变种B+树。
- mysql内建的复制功能是构建大型、高性能应用程序的基础。
- 将MySQL的数据分布到多个系统上，这种分布机制是通过MySQL的某一台的数据赋值到其他主机上（slaves），并重新执行一遍来实现的。
- 复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个服务器充当从服务器。
- 主服务器将更新写入二进制日志文件中，当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器在日志中读取的最后一次成功的位置。
- 从服务器接收从那一刻起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。
- 主服务将更新记录到二进制日志文件中
- 从服务器把主服务器的二进制文件拷贝到自己的中继日志中
- 从服务器重做中继日志中的时间，把更新应用到自己的数据库中。
- 基于语句的赋值，在主服务上执行的SQL语句，在从服务器上执行相同的语句，MySQL默认采用基于语句的复制，效率比较高，一旦发生没办法精确复制时，会自动采用基于行的复制。
- 基于行的复制，把改变的内容复制过去，，而不是把命令从服务器上执行一遍，从MySQL5.0开始支持。
- 混合类型的复制，默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句的无法精确的复制时，就会采用基于行的复制。
- 事务支持，myisam强调的是性能，每次查询都具有原子性，其执行速度比innodb更快，但是不提供事务支持，innodb提供事务支持事务，外键等高级数据库功能，具有事务、回滚、崩溃修复邓丽的事务安全性表。
- innodb支持行级锁，而myisam支持表级锁。用户在操作myisam表时，select、update、delete、insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据。
- innodb支持mvcc，myisam不支持
- innodb支持外键，myisam不支持
- 表主键，myisam允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。innodb如果没有设定主键或者非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键（用户不可见），数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。
- innodb不支持全文索引，而myisam支持
- 可移植性、备份及恢复。myisam数据是以文件的形式存储，所以在跨平台的数据转移中会很方便，在备份和恢复时可单独针对某个表进行操作。innodb免费的方案是拷贝数据文件、备份binlog、或者使用mysqldump，在数据量达到几十G的时候相对痛苦
- 存储结构，myisam，每个myisam在磁盘上存储成三个文件，第一个文件的名字以表的名字开头，，扩展名指出文件的类型。.frm文件存储表定义，数据文件的扩展名为.myd，索引的扩展名是myi。innodb，所有的表都保存在同一个文件中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件），innodb表的大小只受限于操作系统文件的大小，，一般为2GB
mysql 中 varchar 与 char 的区别以及 varchar(50) 中的 50 代表的涵 义？
- varchar与char的区别，char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型。
- varchar(50)中50的含义，最多放50个字节
- int(20)中20的含义，int(M)中M，最大显示宽度。
- 如果字段里面有大字段（text、blob）类型的，而且这些字段的访问并不会多，这时候放在一起就会变成缺点。
- mysql数据库的记录存储是按照行存储的，数据块大小又是固定的（16k），每条记录越小，相同的块存储的记录越多。此时应该把大字段拆走，这应应付大部分小字段查询的时候，就能提高效率
- 当需要查询大字段的时候，此时的关联查询是不可避免的，但也是值得的。拆分开后，对字段的update就要update多个表了。
innodb行锁是通过索引上的索引项来实现的，这一点mysql与oracle不同，后者是通过在数据块中对应数据行加锁来实现的。innodb这种行锁实现特点意味着，只有通过索引条件检索数据，innodb才是用行级锁，，否则innodb将使用表锁。
若一张表中只有一个字段 VARCHAr(N) 类型， utf8 编码，则 N 最大值 为多少 ( 精确到数量级即可 )?由于utf8中每个字符最多占用3个字节，而mysql定义行的长度不超过65535，因此n=（65535-1-2）/3。1是实际存储是从第二个字节开始的，2的原因是要在列表长度存储实际的字符长度，除以3是因为utf限制，每个字符最多占用3个字节。
[SELECT *] 和 [SELECT 全部字段 ] 的 2 种写法有何优缺点 ?- 前者要解析数据字段，后者不需要
- 结果输出顺序，前者与建表列顺序相同，后者按指定字段顺序
- 表字段改名，前者不需要修改，后者需要改
- 后者可以通过建立索引进行优化，前者不可以
- 后者的可读性比前者高
HAVNG 子句 和 WHERe 的异同点?
- 语法上，where用表中列表，having用select结果别名
- 影响结果范围，where从表中读出数据的行数，having返回客户端的行数
- 索引，where可以使用索引，having不能使用索引，只能在临时结果集操作
- where后面不能使用聚集函数，having是专门使用聚集函数的
insert into table（a，b，c）values（1,2,3）on duplicate key update c=c+1；
