大量读写的mysql表优化步骤：1、单表优化；2、字段；3、索引；4、查询SQL。其中，除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下。
一、大量读写的mysql表优化步骤
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
字段
- 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED
- VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
- 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
- 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间
- 用整型来存IP
索引
- 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描
- 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如”性别”这种只有两三个值的字段
- 字符字段只建前缀索引
- 字符字段较好不要做主键
- 不用外键，由程序保证约束
- 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束
- 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
查询SQL
- 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
- 不用SELECT *
- 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
延伸阅读：
二、sql缓存
缓存可以发生在这些层次：
- MySQL内部：在系统调优参数介绍了相关设置
- 数据访问层：比如MyBatis针对SQL语句做缓存，而Hibernate可以精确到单个记录，这里缓存的对象主要是持久化对象Persistence Object
- 应用服务层：这里可以通过编程手段对缓存做到更精准的控制和更多的实现策略，这里缓存的对象是数据传输对象Data Transfer Object
- Web层：针对web页面做缓存
- 浏览器客户端：用户端的缓存
可以根据实际情况在一个层次或多个层次结合加入缓存。这里重点介绍下服务层的缓存实现，目前主要有两种方式：
- 直写式（Write Through）：在数据写入数据库后，同时更新缓存，维持数据库与缓存的一致性。这也是当前大多数应用缓存框架如Spring Cache的工作方式。这种实现非常简单，同步好，但效率一般。
- 回写式（Write Back）：当有数据要写入数据库时，只会更新缓存，然后异步批量的将缓存数据同步到数据库上。这种实现比较复杂，需要较多的应用逻辑，同时可能会产生数据库与缓存的不同步，但效率非常高。
