最近一段时间似乎是受到了刺激，弄来弄去都是优化各种数据库的活所以继续还是写这一类的东西。凡是运行中的数据库，总会数据越来越多（废话！），性能同时也会越来越差。这里就按照一般的顺序，从应用逐步提高到硬件升级。
应用优化
任何一个数据库他的作用都不是全力运行算术运算的，所以除了必须的工作之外，其他的还是交给外部软件来完成吧。让数据库来执行类似于计算器功能的算术运算或者执行一系列无谓的数据校验可谓是愚蠢至极，过于复杂的函数最好也不要使用，记住数据库的优势在于：
-
SELECT和INSERT 指定的行
-
JOIN表
-
GROUP BY
-
ORDER BY
-
DISTINCT
对于一般的简单运算，类似于sum avg之类的操作，出于节省连接时间的考虑还是交给外部软件吧。当然不要查询应用中不需要的列；同时可以试试看UPDATE table set count=count+1 where key，性能可能会有不少提升。如果在一个批处理中进行大量修改，可以使用— LOCK TABLES，例如将多个UPDATES或DELETES集中在一起；Insert使用默认值也是一个不错的选择。当然可以多试试EXPLAIN 工具，总会找到一种适合的最优化操作的。
优化数据结构
注意的是，这里说的并不是让你去更改系统的数据结构，特别是在运行中的系统中，这样做是“相当”危险的。
- 明智地使用键码。
-
键码适合搜索，但不适合索引列的插入/更新。
-
不要索引你不想用的东西。
-
虽说有种说法叫做“同样的数据只保存一次”但前提是“在所有的运算只做一次且有用”的前提下，创建足够总结表、简化表是非常有益的。
-
在大表上不做GROUP BY，相反创建大表的总结表/简化表并查询它。
-
ANALYSE过程可以帮助你找到表的最优类型：SELECT * FROM table_name PROCEDURE ANALYSE()。
数据库优化
这里一句话也讲不清这么多种数据库的优化，本站有不少相关的东西可供大家参考，并且本站会不断更新和完善，同时也希望大家协助。
磁盘优化
磁盘系统通常是影响数据库第二个重要的因素（第一重要的是内存，但内存的优化相比较复杂）
-
为系统、程序和临时文件配备一个专用磁盘，如果确是进行很多修改工作，将更新日志和事务日志放在专用磁盘上。
-
低寻道时间对数据库磁盘非常重要。对与大表，你可以估计你将需要log(行数)/log(索引块长度/3*2/(键码长度 + 数据指针长度))+1次寻到才能找到一行。对于有500000行的表，索引Mediun int类型的列，需要log(500000) / log(1024/3*2/(3 + 2))+1=4次寻道。上述索引需要500000*7*3/2=5.2M的空间。实际上，大多数块将被缓存，所以大概只需要1-2次寻道。
-
然而对于写入（如上），你将需要4次寻道请求来找到在哪里存放新键码，而且一般要2次寻道来更新索引并写入一行。
-
对于非常大的数据库，你的应用将受到磁盘寻道速度的限制，随着数据量的增加呈N log N数据级递增。
-
将数据库和表分在不同的磁盘上。在MySQL中，你可以为此而使用符号链接。
-
RAID 0将提高读和写的吞吐量。
-
RAID 0+1将更安全并提高读取的吞吐量，但写入的吞吐量将有所降低。
-
不要对临时文件或可以很容易地重建的数据所在的磁盘使用镜像或RAID(除了RAID 0)。
-
在Linux上，在引导时对磁盘使用命令hdparm -m16 -d1以启用同时读写多个扇区和DMA功能。这可以将响应时间提高5~50%。
-
在Linux上，用async (默认)和noatime挂载磁盘(mount)。
-
对于某些特定应用，可以对某些特定表使用内存磁盘，但通常不需要。
升级硬件
按照数据库对于硬件的依赖程度，内存、硬盘、CPU的顺序来升级硬件，包括操作系统。
-
如果你需要庞大的数据库表(>2G) ，最好采用64位的CPU加64位的操作系统。
-
如果有足够大的内存，关掉Swap分区吧。
-
更多的内存通过将最常用的键码页面存放在内存中可以加速键码的更新 ，但前提是要正确的设置而且配置好这些内存——这正是我前些天碰到的比较讽刺的例子，空有24G的内存只执行了2秒钟的“F5攻击”就死的一塌胡图。
-
如果不使用事务安全(transaction-safe)的表或有大表并且想避免长文件检查，一台UPS就能够在电源故障时让系统安全关闭。
-
如果数据库单独列出来需要网络连接，请选择至少千兆网卡和交换机的连接，如果采用了类似于8139的烂网卡你会抓狂的。
其他的类似于定期优化表、修复磁盘、消除碎片等等工作属于一般性的维护操作，这里不加深解。