当MySQL单表记录数过大时，增加、删除、修改和查询的性能将急剧下降，您可以参考以下步骤进行优化。
单表优化
除非你预计未来你的单表数据会不断的持续上涨，否则不要一开始就考虑做拆分，拆分将增加逻辑、部署、操作和维护上的各种复杂性。一般以整数值为主的表在千万级以下，以字符串为主的表在五百万以下不是什么大问题。
字段
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
- 尽量避免对where子句中的字段进行空值判断，否则引擎将放弃索引并扫描整个表
- 具有稀疏值分布的字段不适合索引，例如只有两个值的“性别”
- 字符字段只建前缀索引
- 字符字段最好不要是主键
- 不用使用数据库自带的约束外键，由程序逻辑层面实现约束
- 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，删除不必要的单列索引
查询SQL
引擎
目前被广泛使用的引擎是MyISAM和InnoDB：
MyISAM
MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：
- 不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁
- 不支持事务
- 不支持外键
- 不支持崩溃后的安全恢复
- 在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录
- 支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引
- 支持延迟更新索引，极大提升写入性能
- 对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用
InnoDB
- InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：
- 支持行锁，采用MVCC来支持高并发
- 支持事务
- 支持外键
- 支持崩溃后的安全恢复
- 不支持全文索引 总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表
系统调优参数
可以使用下面几个工具来做基准测试：
- sysbench：一个模块化，跨平台以及多线程的性能测试工具
- iibench-mysql：基于 Java 的 MySQL/Percona/MariaDB 索引进行插入性能测试工具
- tpcc-mysql：Percona开发的TPC-C测试工具
具体的调优参数内容较多，详情请参阅官方文档，以下是一些常见重要的参数：
升级硬件
Scale up，更不用说，根据MySQL是CPU密集型还是I/O密集型，可以通过提升CPU、内存和SSD都能显著提高MySQL的性能。
读写分离
这也是目前常用的优化方法。一般来说，从库读主库写，一般不要采用双主或多主引入很多复杂性，尝试使用本文中的其他方案来提高性能。同时，许多当前的拆分解决方案也考虑了读写分离。
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。
表分区
MySQL版本5.1中引入的分区是一个简单的水平拆分。用户在构建表时需要添加分区参数，这对应用程序是透明的，而无需修改代码。
对于用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成。实现分区的代码实际上是通过一组底层表对象封装的，但是对于SQL层来说，它是一个完全封装底层的黑盒。MySQL实现分区的方式还意味着索引是根据分区的子表定义的，并且没有全局索引。
用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，如下图5条记录落在两个分区上：
mysql> explain partitions select count(1) from user_partition where id in (1,2,3,4,5);
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | user_partition | p1,p4 | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 5 | Using where; Using index |
+----+-------------+----------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
1row in set (0.00 sec)
分区的好处是：
- 可以让单表存储更多的数据
- 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作
- 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快
- 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备
- 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争
- 可以备份和恢复单个分区
分区的限制和缺点：
- 一个表最多只能有1024个分区
- 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来
- 分区表无法使用外键约束
- NULL值会使分区过滤无效
- 所有分区必须使用相同的存储引擎
分区的类型：
- RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区
- LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择
- HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式
- KEY分区：类似于按HASH分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值
分区适合的场景有：
- 最适合的场景数据的时间序列性比较强，则可以按时间来分区，如下所示：
CREATE TABLE members (
firstname VARCHAR(25) NOT NULL,
lastname VARCHAR(25) NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL,
email VARCHAR(35),
joined DATE NOT NULL
)
PARTITION BY RANGE( YEAR(joined) )
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1960),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1970),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1980),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (1990),
PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);
查询时加上时间范围条件效率会非常高，同时对于不需要的历史数据能很容的批量删除。
- 如果数据有明显的热点，而且除了这部分数据，其他数据很少被访问到，那么可以将热点数据单独放在一个分区，让这个分区的数据能够有机会都缓存在内存中，查询时只访问一个很小的分区表，能够有效使用索引和缓存
另外MySQL有一种早期的简单的分区实现 - 合并表（merge table），限制较多且缺乏优化，不建议使用，应该用新的分区机制来替代
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