一般情况表的优化主要是索引，恰当的索引能加快查询的速度，当然索引的建立与表的主要用途有关，特别是表最频繁的操作是查询、添加、删除，查询是按哪些条件进行查询。
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在重新启动的MySQL，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快。1 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM从表中删除所有数据。 最小化的数据在查询你需要的数据，使用*消耗大量的时间。
mysql在常规配置下，一般只能承受2000万的数据量(同时读写，且表中有大文本字段，单台服务器)。现在超过1亿，并不断增加的情况下，建议如下处理：1分表。
创建hash字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗。倒序存储和hash字段索引都不支持范围查询。倒序存储的字段上创建的所有是按照倒序字符串的方式排序的。hash字段的方式也只能支持等值查询。
我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。
数据库名：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test； 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
这里简单介绍一下mysql中常用索引：在添加索引之前最好先查看一下该表中已存在哪些索引：show index from 表名；主键索引注意： 主键索引一张表中只能有一个，但是可以添加多个索引 比如：唯一索引、普通索引、全文索引。
使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库。
下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。
1、最好单独建立MESSAGE表（MID，SEND_TIME，USER_FROM，USER_TO，NEW，MSG），否则你的程序会无限复杂，你现在已经感受到发生消息的处理复杂了，接下来的查看消息（标记哪些消息已经查看）、删除消息会更加复杂。
2、在添加字段之前，第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。将字段列instance添加到表中，如下图。再次查看表结构，比较添加字段之前和之后的情况。
3、基本的语法格式如下：INSERT INTO 表名[(属性列表)]VALUES(取值列表1)，(取值列表2)，...，(取值列表n)；表名：指定向哪个数据表中插入数据。属性列表：可选。指定哪些字段插入数据，没有指定字段时向所有字段插入数据。
4、CONCAT(str1，str2，...)返回来自于参数连结的字符串。如果任何参数是NULL，返回NULL。可以有超过2个的参数。一个数字参数被变换为等价的字符串形式。
1、实际上，正如我们从 “vmstat” 输出中所知道的那样，即使没有太多的“空间”，MySQL 8 和 MySQL 7 都不会在低负载下使用 swap 分区。
2、最近在找工作，面试时很多企业会问到关于数据库优化的问题，今天在这里总结一下数据库优化问题，以MySQL数据库为例进行讲解。
3、这个值越大，从内存到磁盘的写入操作就会减少。所以能够一定程度减少磁盘io。但是当这个值很大的时候，如果数据库crash，那么重启的时间可能就会很长。因为会有大量的事务数据需要从日志文件中恢复出来写入到数据文件中。
选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装，这样性能会较大的提升。
MySQL数据库表需要使用何种数据类型，是要根据应用来确定的；在MySQL数据库中，可以使用procedure analyse函数来实现。
第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
