单表数据量超过千万的优化方案

设计表时要注意：

表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
使用枚举或整数代替字符串类型
尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
单表不要有太多字段，建议在20以内
用整型来存IP

索引

简言之就是使用合适的数据类型，选择合适的索引

# 选择合适的数据类型

（1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob

（2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数

（3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar

（4）尽可能使用not null定义字段

（5）尽量少用text，非用不可最好分表

# 选择合适的索引列

（1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列

（2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列

（3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好

（4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高：

2.sql的编写需要注意优化

使用limit对查询结果的记录进行限定
避免select *，将需要查找的字段列出来
使用连接（join）来代替子查询
拆分大的delete或insert语句
可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内
不用函数和触发器，在应用程序实现
避免%xxx式查询
少用JOIN
使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比
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
对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大
引擎

目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：

总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

3.分区

MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。

分区的好处是：

分区的限制和缺点：

分区的类型：

RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值
具体关于mysql分区的概念请自行google或查询官方文档，我这里只是抛砖引玉了。