怎样优化数据库？怎样优化数据库的查询效率？

一.优化数据库的查询效率

存储引擎的选择：如果数据表需要支持事务处理，应该考虑 Innodb 引擎，因为它完全符合 ACID 的特性；如果数据表不需要支持事务处理，则使用存储引擎 MyISAM 对查询进行优化，要尽量避免使用全表扫描，首先应考虑在 where 以及 order by 字句涉及的列上建立相应的索引 尽量避免在 where 子句当中使用 != 或者 > , < 等操作符，否则将导致存储引擎放弃使用索引，而进行全表扫描 尽量避免在 where 子句当中使用 null 值进行判断，否则将导致存储引擎放弃使用索引，而进行全表扫描 尽量避免在 where 子句当中使用 or 的判断，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将会导致引擎放弃使用索引，而进行全表扫描 下面的查询也将导致全表扫描：(不能使用前置百分号) select id from t where name like ‘%abc%’； 清楚并不是所有的索引都对查询有效，SQL 是根据表中的数据来进行查询优化的，当索引列中有大量数据重复时，查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，男女几乎各占用一半时，那么即使在 sex 上建了索引，也对查询效率起不了作用 索引并不是越多越好，索引可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 和 update 的效率，因为 insert 和 update 时有可能会重建索引，引起两次查询，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，设置为字符型这将会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型数据而言，只需要比较一次就够了 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引，而进行全表扫描（例如： select id from t where num=100*2； ）

二.数据库优化方案

设计表的时候，严格按照数据库设计规范来设计表 使用缓存，把经常访问，并且不需要经常变化的数据放在缓存中，能够减少磁盘 IO 读写次数，因为磁盘 IO 传输速度很慢 采用 mysql 自带的表分区技术，把数据分成不同的文件，能够提高磁盘的读写效率 选择合适的引擎，参数上的优化（能用char(10)，就不用char(20)） 不采用全文检索 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗