1.大批量插入数据
使用load 命令导入数据:
对于 InnoDB 类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：
1） 主键顺序插入
无顺序：
2） 关闭唯一性校验
在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。
如果表中存在唯一性索引，那么在插入数据的时候数据库会维护这个唯一性索引，插入数据会花费更多的时间。
3） 手动提交事务
如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行 SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后再执行 SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率。
优化insert语句
1） 合并insert语句
原始：
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
优化后：
insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat')，(3,'Jerry');
2） 使用事务手动提交
start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
commit;
如果数据量比较大，分段提交。
3） 按照主键顺序插入
原始：
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');
优化后：
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');
3.优化order by语句
在MySQL中有两种排序方式，也就是在explain语句的时候EXTRA列可能出现的参数中的两种：
1）FileSort 排序
通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort 排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
新建的联合索引是age,salary，主键索引为id。
这种排序效率比较低。
2） using index排序
第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。
在多字段排序时：
尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。where 条件和Order by 使用相同的索引，并且Order By 的顺序和索引顺序相同。
并且Order by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的操作，这样就会出现FileSort。
Filesort 的优化
通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort ， MySQL 有两种排序算法：
1） 两次扫描算法
MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。
2）一次扫描算法
一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。
MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小， 来判定使用哪种排序算法，如果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后的算法；否则使用第一种。
可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。
4.优化group by 语句
GROUP BY 实际上也会进行排序操作，而且与ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。
如果想要避免排序结果的消耗， 则可以执行order by null 禁止排序。
原始：
explain select age,count(*) from emp group by age;
优化后：
explain select age,count(*) from emp group by age order by null;
还可以创建索引来优化group by 语句：
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary)；
5.优化嵌套查询
查找有角色的所有的用户信息 (使用嵌套查询子查询):
优化：
使用多表联查来替代子查询：
6.优化OR
对于包含OR的查询语句，如果要利用索引，则OR关联的各个字段都必须有索引 ， 而且不能使用到复合索引，如果有一个字段没有索引，那么所有的字段的索引都会失效； 如果没有索引，则应该考虑增加索引。
id字段有主键索引，而name字段没有索引：
有联合索引，可以看到使用OR后没有使用联合索引：
创建索引来优化OR查询理论上是可行的，但是很多官方网站更推荐用union 替换 or。
查询id：
因为id有主键索引，所以查询的时候走了主键索引，但是type的类型是range，所以查询效率还可以再优化，使用union优化（union就是求并集）：
const的查询效率远远高于range。
再举一个例子：
原始：
优化：
type 显示的是访问类型，结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge >
unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
7.优化分页查询
limit查询越往后，查询效率越低：
查询前面的值：
查询后面的值：
因为进行分页操作的时候，首先会进行排序操作。当查询从200w条记录开始，获取10条记录时，相当于要对前2000010条记录进行排序，排序后，仅仅返回2000000-2000010条记录，前2000000条数据就丢弃了，代价比较大。
优化思路1
在索引上排序，取到要返回结果的索引，再根据这个索引，到原来的表中查询全部结果。
根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容：
比较：
优化思路2
适用于主键自增的表（而且不能出现断层），把limit查询转化成某个位置的查询。
8.使用SQL提示
USE INDEX
建议数据库考虑使用某个索引。
IGNORE INDEX
FORCE INDEX
为强制MySQL使用一个特定的索引，可在查询中使用 force index。
如果时use index，只是让数据库考虑使用某个索引，数据库可以采用也可以不采用：
使用force index：
9.应用优化
1）使用数据库连接池
对于访问数据库来说，建立连接的代价是比较昂贵的，因为我们频繁的创建关闭连接，是比较耗费资源的，我们有必要建立 数据库连接池，以提高访问的性能。
2）减少对MySQL的访问
1.避免对数据进行重复检索
比如 ，需要获取书籍的id 和name字段 ， 则查询如下：
select id , name from tb_book;
之后，在业务逻辑中有需要获取到书籍状态信息， 则查询如下：
select id , status from tb_book;
这样，就需要向数据库提交两次请求，数据库就要做两次查询操作。其实完全可以用一条SQL语句得到想要的结果。
select id, name , status from tb_book;
2.增加cache层
在应用中，我们可以在应用中增加 缓存 层来达到减轻数据库负担的目的。缓存层有很多种，也有很多实现方式，只要能达到降低数据库的负担又能满足应用需求就可以。
因此可以部分数据从数据库中抽取出来放到应用端以文本方式存储， 或者使用框架(Mybatis, Hibernate)提供的一级缓存/二级缓存，或者使用redis数据库来缓存数据 。
3）负载均衡
- 利用MySQL复制分流查询
通过MySQL的主从复制，实现读写分离，使增删改操作走主节点，查询操作走从节点，从而可以降低单台服务器的读写压力。
2.采用分布式数据库架构
分布式数据库架构适合大数据量、负载高的情况，它有良好的拓展性和高可用性。通过在多台服务器之间分布数据，可以实现在多台服务器之间的负载均衡，提高访问效率。
