一、SQL 层面调优

1. 性能分析

使用 explain 语句查看 SQL 语句的执行计划相关信息，可以通过查看返回的 可供使用索引、实际使用索引 等信息对 SQL 语句的执行情况进行分析，并进行针对性的优化。

2. 建立、优化索引

  1. 索引是 SQL 调优最重要的、最有效的方式，恰当的使用索引，可以大幅提升 SQL 的执行效率，让数据库优化器更好优化 SQL 的执行过程。

  2. 索引并不是越多越好，过多的索引个数，会增加优化器的筛选负担。

  3. 如果遇到通过一个字段，查询另一个字段的值的情况，可以建立联合索引，来避免数据库回表，优化查询效率。

    注意：主键会默认添加至索引中，所以在联合索引中，不需要手动再次添加主键

  4. 尽可能地避免函数调用，同时要注意隐式的函数调用（隐式数据类型转换），函数调用会强制禁止使用索引，导致索引建立后并不能得到有效的使用。

  5. 使用索引虽然会在一些场景中，大幅提升查询效率，但也会增加存储消耗，更重要的是，在有数据更新（插入、修改、删除）时，需要对索引进行修改，会大幅降低数据更新效率，所以采用索引必须要慎重考虑。

二、DDL 层面调优

  1. 尽可能地采用足以容纳数据的最小存储类型，让数据库在执行查询语句的过程中，能够将更多的数据载入内存进行处理。

  2. 相比于 varchar ，数据库更适合对 int 类型的数据进行处理，如果条件允许，可以将 IP地址、时间戳 等数据通过 int 或 bigint 类型来存储。

  3. 尽量不要使用 text 类型字段，若必须要使用，且不常需要查询，则可以考虑将其提出到一张数据表中单独存储，并使用关联查询获取。

  4. 尽可能地使用 not null 标记，这将大大减小采用了 innoDB 引擎的负担。

  5. 若数据库读取需求远大于修改需求，且不是很需要数据库事务提供支持，可以将数据库引擎由默认的 innoDB 更改为 MyISAM，相比于前者，后者提供了更快的数据读取支持。

    注：MyISAM 与 innoDB 引擎还存在其他差别，需要根据具体业务情况进行选择。

  6. 在对数据库进行表结构设计时，就要充分考虑到查询性能相关的问题，一句具体的应用场景，基于基本的数据库设计准则，对数据库进行合理的结构设计，在某些时候，可以违背第三范式设计准则，对数据表增加冗余字段，通过数据的冗余存储，来降低联查的频率。

  7. 针对经常需要进行联查的字段，也可以通过建立中间表的方法，直接从中间表中获取需要联合查询的数据，以此来减少联合查询的频率，提高查询效率。

三、数据库层面调优

1. 分库、分表

当表中数据达到一定数据量时，单次查询遍历全表速度过慢，可以考虑分库分表。

  1. 分库：

    1. 在数据量过大，一个数据库无法满足业务查询需求时，需要同时开启多台数据库服务器，同时提供服务，以提高系统的访问载荷。
    2. 在通常情况下，为了保证数据的一致性，采用 Master/Slave（主/从）模式来构建数据库架构，主库负责修改，从库负责查询。
    3. 但需要注意的是，一旦采用分库技术，数据库之间相互独立，就不能再依赖数据库自身的主键生成方法，需要使用独立的主键生成工具，生成全局主键，才能避免主键冲突。
    4. 还需要注意的是，使用分库技术后，数据表之间无法跨数据库联查，所以通常需要两次查询来近似实现联查功能。
    5. 若系统中涉及到频繁的数据更新操作，可以通过增加数据库服务器的方式解决，但由于数据库服务器通常是成本高昂的高性能服务器，无限扩充服务器数量，从实际上讲并不现实。在这种情况下，更适合引入为高并发、频繁修改设计的高性能内存数据库（redis 等），用内存数据库充当中间件，并定期将内存数据库中的最新数据持久化到数据库中。

  2. 分表

    1. 垂直分表

      将不常需要查询的数据列单独分出到新表，以此来提高数据库载入内存的数据数量。

    2. 水平分表

      当数据行数过大时，可以通过水平分表，按指定的行数将数据表分开，例如规定 500w 行一张表。

四、服务器性能层面调优

通过测试查看造成服务器性能瓶颈的硬件（CPU、内存、磁盘），并对其进行及时升级更换。