减小你的schema 在你开始写查询语句之前，你需要设计schema。记住将一个表装入内存所需要的空间大概是行数*一行的大小。除非你觉得世界上的每个人都会在你的网站注册2兆8000亿次的话，否则你不需要采用BITINT作为你的user_id。同样的，如果一个文本列是固定大小的话（譬如US邮编，通常是”XXXXX-XXXX”的形式），采用VARCHAR的话会给每行增加多余的字节。有些人对数据库规范化不以为意，他们说这样会形成相当复杂的schema。然而适当的规范化会减少化冗余数据。（适当的规范化）就意味着牺牲少许性能，换取整体上更少的footprint，这种性能换取内存在计算机科学中是很常见的。最好的方法是IMO，就是开始先规范化，之后如果性能需要的话，再反规范化。你的数据库将会更逻辑化，你也不用过早的进行优化。
拆分你的表 通常有些表只有一些列你是经常需要更新的。例如对于一个博客，你需要在许多不同地方显示标题（如最近的文章列表），只在某个特定页显示概要或者全文。水平垂直拆分是很有帮助的：CREATE TABLE posts_tags ( relation_id int UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, post_id int UNSIGNED NOT NULL, tag_id int UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY(relation_id), UNIQUE INDEX(post_id, tag_id) ); artificial key完全是多余的，而且post-tag关系的数量将会受到整形数据的系统最大值的限制。CREATE TABLE posts_tags ( post_id int UNSIGNED NOT NULL, tag_id int UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY(post_id, tag_id) );
学习索引 你选择的索引的好坏很重要，不好的话可能破坏数据库。对那些还没有在数据库学习很深入的人来说，索引可以看作是就是hash排序。例如如果我们用查询语句SELECT * FROM users WHERE last_name = ‘Goldstein’，而last_name没有索引的话，那么DBMS将会查询每一行，看看是否等于“Goldstein”。索引通常是B-tree（还有其他的类型），可以加快比较的速度。 你需要给你要select,group,order,join的列加上索引。显然每个索引所需的空间正比于表的行数，所以越多的索引将会占用更多的内存。而且写数据时，索引也会有影响，因为每次写数据时都会更新对应的索引。你需要取一个平衡点，取决每个系统和实施代码的需要。
建立基准，建立基准，建立基准！ 如果需要做决定的话，我们需要数据说话。什么样的查询是最糟的？瓶颈在哪？我什么情况下会写出糟糕的查询？基准测试可以让你模拟高压情况，然后借助性能测评工具，可以让你发现数据库配置中的错误。这样的工具有supersmack, ab, SysBench。这些工具可以直接测试你的数据库(譬如supersmack)，或者模拟网络流量（譬如ab）。
性能测试，性能测试，性能测试! 那么，当你能够建立一些高压情况之后，你需要找出配置中的错误。这就是性能测评工具可以帮你做的了。它可以帮你发现配置中的瓶颈，不论是在内存中，CPU中，网络中，硬盘I/O，或者是以上皆有。 你要做的第一件事就是开启慢查询日志(slow query log)，装上mtop。这样你就能获取那些恶意的入侵者的信息了。有需要运行10秒的查询语句正在破坏你的应用程序吗？这些家伙会展示给你看他的查询语句是怎么写的。 在你发现那些很慢的查询语句后，你需要用MySQL自带的工具，如EXPLAIN，SHOW STATUS，SHOW PROCESSLIST。它们会告诉你资源都消耗在哪了，查询语句的缺陷在哪，譬如一个有三次join子查询的查询语句是否在内存中进行排序，还是在硬盘上进行。当然你也应该使用测评工具如top，procinfo，vmstat等等获取更多系统性能信息。
SQL不是C C是经典的过程语言，对于一个程序员来说，C语言也是个陷阱，使你错误的以为SQL也是一种过程语言（当然SQL也不是功能语言也不是面向对象的）。你不要想象对数据进行操作，而是要想象有一组数据，以及它们之间的关系。经常使用子查询时会出现错误的用法。SELECT a.id, (SELECT MAX(created) FROM posts WHERE author_id = a.id) AS latest_post FROM authors a 因为这个子查询是耦合的，子查询要使用外部查询的信息，我们应该使用join来代替。SELECT a.id, MAX(p.created) AS latest_post FROM authors a INNER JOIN posts p ON (a.id = p.author_id) GROUP BY a.id
理解你的引擎 MySQL有两种存储引擎：MyISAM和InnoDB。它们分别有自己的性能特点和考虑因素。总体来讲，MyISAM适合读数据很多的情况，InnoDB适合写数据很多的情况，但也有很多情况下正好相反。最大的区别是它们如何处理COUNT函数。 MyISAM缓存有表meta-data，如行数。这就意味着，COUNT(*)对于一个结构很好的查询是不需要消耗多少资源的。然后对于InnoDB来说，就没有这种缓存。举个例子，我们要对一个查询来分页，假设你有这样一个语句SELECT * FROM users LIMIT 5,10，而运行SELECT COUNT(*) FROM users LIMIT 5,10 时，对于MyISAM很快完成，而对InnoDB就需要和第一个语句相同的时间。MySQL有个SQL_CALC_FOUND_ROWS选项，可以告诉InnoDB运行查询语句时就计算行数，之后再从SELECT FOUND_ROWS()来获取。这是MySQL特有的。但使用InnoDB有时候是非常必要的，你可以获得一些功能（如行锁定，stord procedure等）。
MySQL特定的快捷键 MySQL提供了许多扩展，方便使用。譬如INSERT … SELECT, INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE, 以及REPLACE。 我能用到它们时是毫不犹豫的，因为它们很方便，能在许多情况下发挥不错的效果。但是MySQL也有一些危险的关键字，应该少用。例如INSERT DELAYED,它告诉MySQL不需要立即插入数据(例如在写日志的时候)。但问题是如果在很高数据量的情况下，插入可能会被无限期延迟，导致插入队列爆满。你也可以使用MySQL的索引提示来指出哪些索引是需要使用的。MySQL大部分时间运行是不错的，但如果schema设计不好的话或语句写得不好的话，MySQL的表现可能很糟糕。