本文探討了提高MySQL 資料庫效能的思路，並從8個面向給出了具體的解決方法。
1.選取最適用的欄位屬性
MySQL可以很好的支援大數據量的訪問，但是一般說來，資料庫中的表越小，在它上面執行的查詢就會越快。因此，在建立表格的時候，為了獲得更好的效能，我們可以將表中欄位的寬度設得盡可能小。例如，在定義郵遞區號這個欄位時，如果將其設為CHAR(255),顯然為資料庫增加了不必要的空間，甚至使用VARCHAR這種類型也是多餘的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，我們應該使用MEDIUMINT而不是BIGIN來定義整數欄位。
另外一個提高效率的方法是在可能的情況下，應該盡量把欄位設為NOT NULL，這樣在將來執行查詢的時候，資料庫就不用去比較NULL值。
對於某些文字字段，例如“省份”或“性別”，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數值資料來處理，而數值型資料被處理的速度要比文字類型快得多。這樣，我們又可以提高資料庫的效能。
2.使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
MySQL從4.1開始支援SQL的子查詢。這個技巧可以使用SELECT語句來建立單一列的查詢結果，然後把這個結果當作篩選條件用在另一個查詢中。例如，我們要將客戶基本資訊表中沒有任何訂單的客戶刪除掉，就可以利用子查詢先從銷售資訊表中將所有發出訂單的客戶ID取出來，然後將結果傳遞給主查詢，如下所示：
DELETE FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或表鎖死，並且寫起來也很容易。但是，在某些情況下，子查詢可以被更有效率的連接（JOIN）.. 取代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的使用者取出來，可以用下面這個查詢完成：
SELECT * FROM customerinfo
WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )
如果使用連線（JOIN）.. 來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，效能會更好，查詢如下：
SELECT * FROM customerinfo
LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo.
CustomerID
WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL
設定資料路徑，把資料庫資料檔案放在共享的NFS目錄下(NAS伺服器),
PID和innioDB檔案要放到伺服器本地目錄上，才能正常啟動、停止服務：
1125 vi /etc/ my.cnf
[mysqld]
#Where to install a database data
datadir=/data/mysqldata
#Where to install a innoDB engine
innodb_data_home_dir = /usr/local/mysql/data
innodb_log_group_home_dir=file:dir/local/mysql/data
innodb_log_group_home_dir=file1:dir/sql 50M;ibdata2:50M:autoextend
1106 cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/
vi /etc/rc.d/init.d/mysql.server
編譯第222開始的相關的兩行，把PID檔案放在伺服器本機目錄上：
pid_file=/usr/local/mysql/data/mysqlmanager-`/bin/hostname`.pid
server_pid_file=/usr/local/mysql/data/`/bin/ hostname`.pid
安裝MySQL的基本資料庫：
1123 mount 10.4.66.251:/data /data
1124 mkdir /data/mysqldata
1127 ./scripts/mysql_install_db --user=mysql
1145 chown -R my
.正常的話,可以看到mysql正常啟動了；
1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server start
1146 /etc/rc.d/init.d/mysql.server stop
配置HA 高可用，不要設定NFS掛載和mysql服務在啟動伺服器時自動運行；
5、鎖定表
儘管事務是維護資料庫完整性的一個非常好的方法，但卻因為它的獨佔性，有時會影響資料庫的效能，尤其是在很大的應用系統中。由於在事務執行的過程中，資料庫將會被鎖定，因此其它的使用者請求只能暫時等待直到該事務結束。如果一個資料庫系統只有少數幾個使用者來使用，事務造成的影響不會成為一個太大的問題；但假設有成千上萬的使用者同時造訪一個資料庫系統，例如造訪一個電子商務網站，就會產生比較嚴重的反應延遲。
其實，有些情況下我們可以透過鎖定表的方法來獲得更好的效能。下面的例子就用鎖定表的方法來完成前面一個例子中事務的功能。
LOCK TABLE inventory WRITE
SELECT Quantity FROM inventory
WHEREItem='book';
……
UPDATE inventory SET Quantity=11
WHEREItem='book';
UNLOCK TABLES
這裡，我們用一個SELECT 語句取出初始數據，透過一些計算，用UPDATE 語句將新值更新到表中。包含有WRITE 關鍵字的LOCK TABLE 語句可以保證在UNLOCK TABLES 指令被執行之前，不會有其它的存取來對inventory 進行插入、更新或刪除的操作。
6.使用外鍵
鎖定表的方法可以維護資料的完整性，但是它卻不能保證資料的關聯性。這時候我們就可以使用外鍵。例如，外鍵可以保證每一筆銷售記錄都指向某一個存在的客戶。在這裡，外鍵可以把customerinfo 表中的CustomerID對應到salesinfo表中CustomerID，任何一個沒有合法CustomerID的記錄都不會被更新或插入到salesinfo中。
CREATE TABLE customerinfo
(
CustomerID INT NOT NULL ,
PRIMARY KEY ( CustomerID )
) TYPE = INNODB;
CREATE TABLE salesinfo
(
SalesID INT NOT NULL,
CustomerID INT NOT NULL,
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo
(CustomerID) ON DELETECASCADE
) TYPE = INNODB;
注意例子中的參數“ON DELETE CASCADE”。此參數保證當customerinfo 表中的一筆客戶記錄被刪除的時候，salesinfo 表中所有與該客戶相關的記錄也會被自動刪除。如果要在MySQL 中使用外鍵，一定要記住在建立表的時候將表的類型定義為事務安全表InnoDB類型。該類型不是MySQL 表的預設類型。定義的方法是在CREATE TABLE 語句中加上TYPE=INNODB。如例所示。
7.使用索引
索引是提高資料庫效能的常用方法，它可以令資料庫伺服器以比沒有索引快得多的速度檢索特定的行，尤其是在查詢語句當中包含MAX(), MIN()和ORDERBY這些指令的時候，效能提高更為明顯。那該對哪些欄位建立索引呢？一般說來，索引應建立在那些將用於JOIN, WHERE判斷和ORDER BY排序的欄位上。盡量不要對資料庫中某個含有大量重複的值的欄位建立索引。對於一個ENUM類型的字段來說，出現大量重複值是很有可能的情況，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在這樣的字段上建立索引將不會有什麼幫助；相反，還有可能降低資料庫的效能。我們在建立表格的時候可以同時建立合適的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以後建立索引。此外，MySQL
從版本3.23.23開始支援全文索引和搜尋。全文索引在MySQL 中是一個FULLTEXT類型索引，但只能用於MyISAM 類型的表。對於一個大的資料庫，將資料裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然後再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX建立索引，將是非常快的。但如果將資料裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，執行程序將會非常慢。
8.最佳化的查詢語句
在絕大多數情況下，使用索引可以提高查詢的速度，但如果SQL語句使用不恰當的話，索引將無法發揮它應有的作用。下面是幾個應該注意的面向。首先，最好是在相同類型的字段間進行比較的操作。在MySQL 3.23版之前，這甚至是一個必須的條件。例如不能將一個建有索引的INT字段和BIGINT字段進行比較；但是作為特殊的情況，在CHAR類型的字段和VARCHAR類型字段的字段大小相同的時候，可以將它們進行比較。其次，在建有索引的欄位上盡量不要使用函數來操作。
例如，在一個DATE類型的欄位上使用YEAE()函數時，將會使索引無法發揮應有的作用。所以，以下的兩個查詢雖然回傳的結果一樣，但後者比前者快得多。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
同樣的情況也會發生在對數值型欄位計算的時候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
上面的兩個查詢也是傳回相同的結果，但後面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜尋字元型欄位時，我們有時會使用LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統效能為代價的。例如下面的查詢將會比較表格中的每一筆記錄。
SELECT * FROM books
WHERE name like "MySQL%"
但如果換用下面的查詢，回傳的結果一樣，但速度就要快上很多：..
SELECT * FROM books
WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
最後，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。