数据库设计优化 ：
1、数据库设计符合第三范式，为了查询方便可以有一定的数据冗余。
2、选择数据类型优先级 int > date,time > enum,char>varchar > blob，选择数据类型时，可以考虑替换，如ip地址可以用ip2long()函数转换为unsign int型来进行存储。
3、对于char(n)类型，在数据完整的情况下尽量较小的的n值。
4、在建表时用partition命令对单个表分区可以大大提升查询效率，MySQL支持RANGE，LIST，HASH，KEY分区类型，其中以RANGE最为常用，分区方式为：
CREATE TABLE tablename{
}ENGINE innodb/myisam CHARSET utf8 //选择数据库引擎和编码
PARTITION BY RANGE/LIST(column),//按范围和预定义列表进行分区
PARTITION partname VALUES LESS THAN /IN(n),//命名分区并详细限定分区的范围
5、选择数据库引擎时要注意innodb 和 myisam的区别。
存储结构：MyISAM在磁盘上存储成三个文件。而InnoDB所有的表都保存在同一个数据文件中，一般为2GB
事务支持：MyISAM不提供事务支持。InnoDB提供事务支持事务。
表锁差异：MyISAM只支持表级锁。InnoDB支持事务和行级锁。
全文索引：MyISAM支持 FULLTEXT类型的全文索引(不适用中文，所以要用sphinx全文索引引擎)。InnoDB不支持。
表的具体行数：MyISAM保存有表的总行数，查询count(*)很快。InnoDB没有保存表的总行数,需要重新计算。
外键：MyISAM不支持。InnoDB支持
索引优化 ：
1、innodb是聚簇索引，存储是必须要有主键 ，如果没有主键 会默认生成一个 隐藏的主键，生成一个主索引。索引内存放的是主键的物理地址，数据靠主键存放，每次使用索引时要先找到主索引，然后找到主索引下的数据。
优点通过主键查找特别快，缺点是次级索引会变慢，因为需要先通过次级索引（次级索引里是主索引的位置。）找到主索引，然后通过主索引找数据。并且如果主键无规律，插入新值时需要移动较多数据块，会影响效率，所以要尽量使用有规律递增的int型做主键。还有因为数据紧跟着主键放，所以如果数据中有数据量特别大的列(text/blob)，innodb查询时会跳过很多数据块，也会导致慢。
2、myisam的索引各个索引都相同统一指向磁盘上各个行的地址，都是轻量级的指针数据。缺点是各个索引的建立不是通过主键，查询没有聚簇索引查找主键快。但其因为存储的是地址，所以在插入新值时比较方面移动改变。
3、进行多条件查询时，对多条件分别建立索引时，执行sql查询时，MySQL只会选择一个最贴近的索引来使用，所以如果需要多条件查询，要建立联合索引，即使会造成数据冗余。
联合索引的BTREE建立方法：对第一个条件建立索引，在第一个索引的BTREE区域对第二个条件建立索引，以此类推，所以，在使用索引时，不用第一个条件用第二个条件也不会用到联合索引。使用索引时要条件要有顺序，有序列的使用。
4、索引长度对查询也有很大影响，我们应该尽量建立短的索引长度，我们可以使用查询列
SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column)) / COUNT(*) FROM tablename 来测试对column列建立索引时选取不同的长度，索引的覆盖率有多大，我们选择一下接近饱和的n个长度来建立索引
ALTER TABLE tablename ADD INDEX (column(n)); 来对某一列的前n个字符建立索引。若前n个字符相同，我们甚至可以对字符串进行反转存储，然后建立索引。
5、对于经常修改导致的索引碎片的维护方式：ALTER TABLE tablename ENGINE oldengine;即再次应用一下表存储引擎，使其自动维护；也可以用 OPTIMIZE tablename 命令来进行维护。
数据查询方面优化
数据库操作尽量少查询，有查询时尽量不在数据库层面上进行数据操作，而是返回到PHP脚本中操作数据，减轻数据库压力。
一旦发现有数据库性能问题，要及时解决，一般用慢查询日志记录查询很"慢"的语句，用EXPLAIN分析查询和索引使用情况，用PROFILE分析语句执行时的具体资源消耗。
慢查询日志：
1、在my.ini或my.cnf的[mysqld]下添加
slow_query_log_file=/path //设置日志存储路径
long_query_time=n //设置如果语句执行时间达到n秒，就会被记录下来
2、然后在MySQL里设置SET slow_query_log='ON'来开启慢查询。
3、记录下日志后，我们用/bin/目录下的mysqldumpslow filename来查看日志，其常用参数如下:
-g pattern 使用正则表达式
-t n返回前n条数据
-s c/t/l/r 以记录次数/时间/查询时间/返回记录数来排序
EXPLAIN语句
使用方法，在要执行的查询语句前面加EXPLAIN
EXPLAIN SELECT * FROM user;
得到形如下图的结果：
下面是对每一项的解释：
id: 查询语句的id，简单查询无意义，多重查询时可以看出执行查询的顺序
select-type: 执行的查询语句的类型，对应多重查询，有simple/primary/union等。
tabel :查询语句查询的数据表
type : 获得数据的类型 常见的类型效率从高到低为 null>const>eq_ref>ref>range>index>all
possible-keys:可能使用到的索引
key: 使用到的索引
key_len：索引长度
ref ：使用哪个列与索引一起从表中选择。
rows ：查找到数据要扫描的大概行数，可看出索引的优劣
extra ： 常见的有
using filesort ：查询到数据后进行文件排序，较慢，需要优化索引
using where ：读取整行数据后进行判断过滤，是否符合where条件
using index ：索引覆盖，即在牵引中已经有这存储了目标数据，直接读取索引，很快。
PROFILE
用SELECT @@frofiling来查看PROFILE的开启状态。
如果未开启，用SET profiling=1来开启。
开启之后，再执行查询语句，MySQL会自动记录profile信息。
应用show profiles查看所有的sql信息，结果为 Query_ID Duration Query三列结果，分别是查询ID，用时和所用的sql语句。
我们可以使用
SHOW PFROFILE [type[,type]][FOR QUREY Query_ID][Limit rwo_count [OFFSET offset]]
type常见有ALL(全部) BLOCK IO(显示IO相关开销) CPU(CPU开销) MEMORY(内存开销)等
