旧陌桑
你好，我是全栈技术栈，很高兴回答你的问题
可以从以下几个方面对mysql进行优化：
1.对于select * 要时刻保持谨慎的态度
绝大多数情况，是不需要select *的。select * 为全表查询，建议查询指定的列信息
2.count()函数优化
count(列名)是不统计值为NULL的字段的！如果想要统计结果集，就使用count(*)，性能也会很好。
3.合理创建索引
并不是表的索引创建的越多越好
4.尽量不使用子查询
子查询在数据量大的情况下，性能会很低
5.尽量使用exist/not exist代替 in/not in
6.能避免使用join的避免使用，越简单的sql一般效率是最高的
希望我的回答能够帮到你，谢谢！
全栈技术栈
答： 本文邀请ryangz分享近来项目的mysql优化经验~
准备知识
了解select的执行顺序有助于理解语句的结果并对其进行优化，执行顺序如下：
可以通过show status like 'XXX', show global status like 'XXX'，show variables like 'XXX' 查看很多重要的数据，eg：Connections 连接数，Slow_queries 慢查询（可以用 show variables like ‘%slow%’来查询是否开启慢查询日志）等等。
可以通过 desc sql命令 （同样可是使用explain命令，用法相同）获取这个查询的各种属性，检查这个语句是否达到性能标准。着重看重点要看这几列：
rows（影响行数）
select_type（查询类型，是单表查询还是多表查询）
type、possible_key和key（可能用到的索引，以及真正用到索引等）
[ possible_key说明可能用到索引competition_id，但是key为null表明最终没有使用索引，进行了全表扫描，rows为全表数量 ]
[ 本次查询是嵌套查询，两张表的主键都是id，通过desc命令可以看出，player_unique_id的查询时使用的主键索引，影响条数rows为1，但是外部查询虽然id是主键但是没有使用索引，进行了全表查询 ]
一些小技巧和注意事项：
（1）有些时候即便你加了索引，数据库查询的时候也不会使用：
like的%如果只有一个，并且放在开头，则不会使用索引；eg ‘%user’不会使用索引，但是’user%’,’%user%’都会使用索引；
查询的时候and和or 如果想使用索引的话需要前后都加索引，如果只有一个则不会使用索引；
如果查询的时候该列是varchar，但是写的时候没有带引号（写成2018，而不是’2018’）,则不会使用索引；
反向条件查询不能使用索引，尽量少用 !=,not in,not exists；
复合索引最左前缀，eg: 复合索引(name`, age)：
select * from XXX where age=? and name=? 使用索引
select * from XXX where name=? 使用索引
select from XXX where age=? *不使用索引
（2）尽量避免用嵌套查询，外层的就算是主键也不会使用索引（可以参看准备知识中的例子），可以使用左连接、右连接或者相同的功能的其他写法代替。
（3）如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率
（4）所有不清楚的操作可以通过?查询，类似linux的man操作，? view 就可以查询视图基本语法
（5）开始数据库慢日志：
vim /etc/my.cnf 添加log_slow_queries=slow.log 以及long_query_time=5(设置慢日志的时长)， 然后重启mysql
综上，一般的查询优化步骤如下：
（1）查看慢查询日志，或者通过show status命令查看数据库各项指标是否正常，其中 show status like ‘%handler_read%’ 中 Handler_read_rnd_next如果很高的话，说明需要检查索引了，看看是索引加的不对还是用法不对。
（2）找到问题的语句，通过desc定位这个语句到底哪里有问题，是语句写法问题、索引问题、还是表结构问题等等。
（3）优化语句，重复第1步，直到符合业务需求
腾讯技术工程
对数据库优化我认为可以分一下步骤进行：\r
1、表结构优化；\r
根据实际项目的业务逻辑，对表结构进行合理拆分，和合并；减少数据冗余；适度的反范式。\r
对表字段选择适当的字段类型；\r
2、sql语句优化；\r
针对一下特定的SQL查询进行优化，可以开启mysql慢日志，锁定慢查询语句然后进行查询优化；具体的优化方案还得根据实际业务来定；比如select * 替换 具体的查询字段；OR改写为IN()查询；查分join查询等等；\r
3、合理构建索引，优化索引，避免滥用；\r
建立索引被多少人认为是提升数据库性能的审计，于是甚至有人说把where后面所有的查询字段都加上索引；需要搞清楚的是，索引的确可以大大提高查询效率，但是索引对应添加和更新数据，增加了大量的I/O，而且对表的存在空间增大；不合理的索引反而成了累赘。\r
4、构建集群；\r
搭建数据库集群，配合数据库中间件实现读写分离负载均衡；\r
5、存储业务拆分；\r
对于一些业务和数据通过其他方式存在进行优化，比如检索字段可以用ES或者Solr进行查分。
有点IT
1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。
2、开启查询缓存，Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集，当执行一个同样的SELECT查询时，MySQL会从内存中直接取出结果，加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';可以查看MySQL查询缓存是否打开，开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可，具体如下：
query_cache_type = 1
query_cache_size = 128M
query_cache_limit = 1M
保存好后重启MySQL。
3、选用InnoDB存储引擎，MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB，二者区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在上锁期间表上不能进行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
不支持外键；
不支持事务，所以也就没有COMMIT和ROLLBACK操作；
不支持集群数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键，对外键约束强制；
支持事务，可执行COMMIT和ROLLBACK操作；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
可用在集群环境，但并不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，这样就能用在集群环境。
大数据技术和人工智能
MySQL的优化要根据实际业务，并没有什么通用的优化。
其实其他回答都说的很全，
但是我从比较实际的地方说说吧。
第一、开启MySQL的slowLog
slowLog会记录MySQL执行过的慢查询，比较佛系的办法就是让它记录一段时间，
然后查看里面执行的语句。
第二、通过desc的方式来查看慢的原因
比如：SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
你可以通过执行 desc SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
这个时候Mysql就会显示执行这句sql的计划，
如果你发现是全表查询，这个时候尝试在Date上增加索引，
然后再跑一次DESC，这个时候你就会发现这句语句已经走了索引。
*通常这个办法能解决90%的慢查询问题。
当上面的问题都无法满足到你的时候，
建议可以参考Mysql官方的参数设定，
然后根据业务特性对MySQL进行特定优化。
卖女孩的小男孩M
首先，mysql优化并不是一个单纯的优化，可能涉及到系统调整，mysql参数调整。mysql集群架构的调整，schema,表，字段的调整。因此，我们在谈优化的时候，其实是一个综合的问题。
建议：
1.对系统有一定的了解，比如磁盘IO，内存算法，CPU numa问题，TCP/IP原理等。
2.对mysql的原理，基本的参数，引擎，表，字段比较精通。
3.要对schema的设计，表设计，字段设计有足够的了解和认知度。
4.对mysql索引，主键，外键，组合索引，前缀原则等了然于心。
5.SQL的优化，要让mysql干它擅长的事：数据存取，而不是复杂逻辑计算。这里面内容非常多，技巧也特别多，除了看资料，还需要动手测试。
6.有些时候，不是仅仅对SQL优化，就能解决问题的，可能涉及到缓存，例如：分布式缓存redis等。
7.对于JSON类型数据，你要了解mysql如何高效使用，也可能会使用mongodb，也需要了解。它的应用场景。
8.也行上面都做了，还是无法解决一些问题的时候，可能就要涉及到mysql架构的调整。常见的mysql架构，以及相关技术，要清楚。
如果需要视频教程，或是推荐的书籍，可以私信我。
码农上线
1.schema设计和数据类型优化
2.数据表索引优化
3.应用层缓存优化
4.sql语句优化等
