MySQL数据库优化方法
一、表类型MyISAM 和 InnoDB的区别
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区别：
1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
3. InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快；
5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；
如何选择：
1. 是否要支持事务，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；
2. 如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。
3. 系统奔溃后，MyISAM恢复起来更困难，能否接受；
4. MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM)，说明其优势是有目共睹的，如果你不知道用什么，那就用InnoDB，至少不会差。
二、数据表的优化
一般来说数据表越小，执行查询的速度就越快。
1、垂直拆分。就是把一个表的字段拆分成多个表。例如文章或新闻表中，放置内容的字段通常非常大，那么就可以将内容字段拆分开来，放到一张表中。在查询的时候可以使用join查询。
2.水平拆分。就是按行拆分表，例如用户表，假定一个表中只存放一百万条数据，当用户数量每多一百万时就新建一张表。
3、字段设置。例如能设置成NOT NULL就不要保持默认的NULL，当执行查询的时候，数据库就不用去比较NULL值，从而提高效率；变长类型长度设置够用就好，比如能设置成varchar(20)的就不要设置成varchar(200);对于某些只有固定几个值可选的字段，例如“状态”，“性别”等，可以将它们定义为tinyint或int类型，因为在MySQL中，数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。
三、SQL语句优化
1、对查询进行优化，主要是尽量避免执行全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及LIKE 'ABC%'类型的LIKE语句；!=，<>操作符，将使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，可以使用UNION 操作符合并两个或多个 SELECT 语句的结果集
5、作用LIKE '%ABC'或LIKE '%ABC%'类型的查询也将导致全表扫描。若要提高效率，可以考虑使用全文检索，在MySQL5.6以下只有MyISAM类型的表支持，在MySQL5.6以上Innodb引擎表也提供支持全文检索，语句格式：
SELECT * FROM tab_name
WHERE MATCH (列名1,列名2...列名n)
AGAINST('词1 词2 词3 ... 词m'[ IN NATURAL LANGUAGE MODE| IN BOOLEAN MODE]);
+ 一定要有(不含有该关键词的数据条均被忽略)。
- 不可以有(排除指定关键词，含有该关键词的均被忽略)。
> 提高该条匹配数据的权重值。
< 降低该条匹配数据的权重值。
~ 将其相关性由正转负，表示拥有该字会降低相关性(但不像 - 将之排除)，只是排在较后面权重值降低。
* 万用字，不像其他语法放在前面，这个要接在字符串后面。
" " 用双引号将一段句子包起来表示要完全相符，不可拆字。
