在Web應用程序體系架構中，數據持久層（通常是一個關系數據庫）是關鍵的核心部分，它對系統的性能有非常重要的影響。MySQL是目前使用最多的開源數據庫，但是MySQL數據庫的默認設置性能非常的差，僅僅是一個玩具數據庫。因此在產品中使用MySQL數據庫必須進行必要的優化。
優化是一個復雜的任務，本文描述MySQL相關的數據庫設計和查詢優化，服務器端優化，存儲引擎優化。
2. 數據庫設計和查詢優化
在MySQL性能優化中，首先要考慮的就是Database Schema設計，這一點是非常重要的。一個糟糕的Schema設計即使在性能調優的MySQL Server上運行，也會表現出很差的性能；和Schema相似，查詢語句的設計也會影響MySQL的性能，應該避免寫出低效的SQL查詢。這一節將詳細討論這兩方面的優化。
2.1 Schema Design
Schema的優化取決於將要運行什麼樣的query，不同的query會有不同的Schema優化方案。2.2節將介紹Query Design的優化。Schema設計同樣受到預期數據集大小的影響。Schema設計時主要考慮：標准化，數據類型，索引。
2.1.1 標准化
標准化是在數據庫中組織數據的過程。其中包括，根據設計規則創建表並在這些表間建立關系；通過取消冗余度與不一致相關性，該設計規則可以同時保護數據並提高數據的靈活性。通常數據庫標准化是讓數據庫設計符合某一級別的范式，通常滿足第三范式即可。也有第四范式（也稱為 Boyce Codd范式，BCNF)）與第五范式存在，但是在實際設計中很少考慮。忽視這些規則可能使得數據庫的設計不太完美，但這不應影響功能。
標准化的特點：
1) 所有的“對象”都在它自己的table中，沒有冗余。
2) 數據庫通常由E-R圖生成。
3) 簡潔，更新屬性通常只需要更新很少的記錄。
4) Join操作比較耗時。
5) Select，sort優化措施比較少。
6) 適用於OLTP應用。
非標准化的特點：
1) 在一張表中存儲很多數據，數據冗余。
2) 更新數據開銷很大，更新一個屬性可能會更新很多表，很多記錄。
3) 在刪除數據是有可能丟失數據。
4) Select，order有很多優化的選擇。
5) 適用於DSS應用。
標准化和非標准化都有各自的優缺點，通常在一個數據庫設計中可以混合使用，一部分表格標准化，一部分表格保留一些冗余數據：
1) 對OLTP使用標准化，對DSS使用非標准化
2) 使用物化視圖。MySQL不直接支持該數據庫特性，但是可以用MyISAM表代替。
3) 冗余一些數據在表格中，例如將ref_id和name存在同一張表中。但是要注意更新問題。
4) 對於一些簡單的對象，直接使用value作為建。例如IP address等
5) Reference by PRIMARY/UNIQUE KEY。MySQL可以優化這種操作，例如：
Java 代碼2.1.2 數據類型
最基本的優化之一就是使表在磁盤上占據的空間盡可能小。這能帶來性能非常大的提升，因為數據小，磁盤讀入較快，並且在查詢過程中表內容被處理所占用的內存更少。同時，在更小的列上建索引，索引也會占用更少的資源。
可以使用下面的技術可以使表的性能更好並且使存儲空間最小：
1) 使用正確合適的類型，不要將數字存儲為字符串。
2) 盡可能地使用最有效(最小)的數據類型。MySQL有很多節省磁盤空間和內存的專業化類型。
3) 盡可能使用較小的整數類型使表更小。例如，MEDIUMINT經常比INT好一些，因為MEDIUMINT列使用的空間要少25%。
4) 如果可能，聲明列為NOT NULL。它使任何事情更快而且每列可以節省一位。注意如果在應用程序中確實需要NULL，應該毫無疑問使用它，只是避免 默認地在所有列上有它。
5) 對於MyISAM表，如果沒有任何變長列(VARCHAR、TEXT或BLOB列)，使用固定尺寸的記錄格式。這比較快但是不幸地可能會浪費一些空間。即使你已經用CREATE選項讓VARCHAR列ROW_FORMAT=fixed，也可以提示想使用固定長度的行。
6) 使用sample character set，例如latin1。盡量少使用utf-8，因為utf-8占用的空間是latin1的3倍。可以在不需要使用utf-8的字段上面使用 latin1，例如mail，url等。
2.1.3 索引
所有MySQL列類型可以被索引。對相關列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途徑。使用索引應該注意以下幾點：
1) MySQL只會使用前綴，例如key(a, b) …where b=5 將使用不到索引。
2) 要選擇性的使用索引。在變化很少的列上使用索引並不是很好，例如性別列。
3) 在Unique列上定義Unique index。
4) 避免建立使用不到的索引。
5) 在Btree index中（InnoDB使用Btree），可以在需要排序的列上建立索引。
6) 避免重復的索引。
7) 避免在已有索引的前綴上建立索引。例如：如果存在index（a，b）則去掉index（a）。
8) 控制單個索引的長度。使用key（name（8））在數據的前面幾個字符建立索引。
9) 越是短的鍵值越好，最好使用integer。
10) 在查詢中要使用到索引（使用explain查看），可以減少讀磁盤的次數，加速讀取數據。
11) 相近的鍵值比隨機好。Auto_increment就比uuid好。
12) Optimize table可以壓縮和排序index，注意不要頻繁運行。
13) Analyze table可以更新數據。
2.2 Designing querIEs
查詢語句的優化是一個Case by case的問題，不同的sql有不同的優化方案，在這裡我只列出一些通用的技巧。
1) 在有index的情況下，盡量保證查詢使用了正確的index。可以使用EXPLAIN select …查看結果，分析查詢。
2) 查詢時使用匹配的類型。例如select * from a where id=5， 如果這裡id是字符類型，同時有index，這條查詢則使用不到index，會做全表掃描，速度會很慢。正確的應該是 … where id=”5” ，加上引號表明類型是字符。
3) 使用--log-slow-querIEs –long-query-time=2查看查詢比較慢的語句。然後使用explain分析查詢，做出優化。
3. 服務器端優化
3.1 MySQL安裝
MySQL有很多發行版本，最好使用MySQL AB發布的二進制版本。也可以下載源代碼進行編譯安裝，但是編譯器和類庫的一些bug可能會使編譯完成的MySQL存在潛在的問題。
如果安裝 MySQL的服務器使用的是Intel公司的處理器，可以使用intel c++編譯的版本，在Linux World2005的一篇PPT中提到，使用intel C++編譯器編譯的MySQL查詢速度比正常版本快30%左右。Intel c++編譯版本可以在MySQL官方網站下載。
3.2 服務器設置優化
MySQL默認的設置性能很差，所以要做一些參數的調整。這一節介紹一些通用的參數調整，不涉及具體的存儲引擎（主要指MyISAM，InnoDB，相關優化在4中介紹）。
--character-set：如果是單一語言使用簡單的character set例如latin1。盡量少用Utf-8，utf-8占用空間較多。
--memlock：鎖定MySQL只能運行在內存中，避免 swapping，但是如果內存不夠時有可能出現錯誤。
--max_allowed_packet：要足夠大，以適應比較大的SQL查詢，對性能沒有太大影響，主要是避免出現packet錯誤。
--max_connections：server允許的最大連接。太大的話會出現out of memory。
--table_cache：MySQL在同一時間保持打開的table的數量。打開table開銷比較大。一般設置為512。
--query_cache_size： 用於緩存查詢的內存大小。
--datadir：MySQL存放數據的根目錄，和安裝文件分開在不同的磁盤可以提高一點性能。
