1、如果mysql的data数据很少，内存足够大，可以把data防止到内存盘中。
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linux如下设置内存盘：
mount -t ramfs none /ram
默认使用内存一半
如果内存不够大，系统有多个硬盘，则把mysql应用程序和data目录分开到不同硬盘上。
2、mysql的表设置为myiasm，比同等条件下的innodb能快20倍以上
3、导入完成以后才创建数据库索引
4、导入完成以后根据需要转换为其他engine，比如innodb
5、多条数据插入一个表，可以使用多记录方式：
insert into tablename values(’xxx’,'xxx’),(’yyy’,'yyy’)…;
6、如果多个mysql执行导入，可以使用delayed
insert delayed into tablename values(’sss’,’ssss’);
7、大文件sql文件可以用split分成多份再导
8、同等条件下，redhat比ubuntu强很多（几乎肯定）
一 加速备份
1、 加了single-transaction参数 备份时 需要先flush table with read lock 这个过程中会有一个锁表的过程，如果有事务或语句正在执行，没有结束，那么备份进程会一直等待，并且阻塞别的事务，那么也会影响业务。所以要先确认备份的时候没有大的事务在运行。具体 single-transaction的加锁可以参考 我的博客：mysqldump备份时加single-transaction会不会加锁
2 、mysqldump是单进程的，没有办法并行，但现在机器的瓶颈多是出现在IO方面，可以使用更了的IO设备加快速度
3 、mysqldump时如果空间够的话，不要边压缩边备份
二 加速恢复
1 关闭binlog:不写入Binlog会大大的加快数据导入的速度
2 innodb_flush_log_at_trx_commit=0
3 更好的配置
建议：
如果非要使用逻辑备份，可以考虑mysqldumper, mysqlpump(5.7)这两个工具去备份，这两个在备份的时候支持并行操作，mysqldumper还可以对单表进行恢复，在只需要恢复单表的情况下，恢复速度会大大加快
使用物理备份 xtrabackup (open source),MEB(oracle提供，收费)： 他们的备份原理是基于mysql crash recover， 备份速度 是和逻辑备份的相差不太大。但是恢复速度却有很大的提升。
逻辑备份 备出来的是sql语句文件，恢复时需要一条一条的执行sql,所以恢复很慢。
而物理备份和还原的速度 相当于直接copy文件，所以恢复的时候性能有很大的提升
并且这两个软件还支持并行，效果更好。
逻辑备份最大的优点是 备份好的文件经压缩后占用空间较小，最大缺点恢复太慢
物理备份可以很快的恢复，但是备份好的文件压缩后占用空间比逻辑备份要大。
在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。
加快MySQL插入速度可循下列手段去做：
1）数据表使用尽量少的索引；
2）合理设计表结构、尽量插入冗余量较小的信息，避免插入多余、重复和无用的信息；
3）尽量减少应用程序与数据库之间的网络往返量（如使用存储过程等）；
4）数据表使用MyISAM存储引擎替代默认的InnoDB存储引擎。在不需要支持事务的情况下，MyISAM引擎表的插入速度要远高于InnoDB引擎表，因为前者不需要增加额外的事务、回滚和崩溃修复等系统开销，自然插入速度要比后者迅速的多；
5）减少并发量、提升硬件。
就是sql查询优化呗。
在不是服务器性能影响的时候，可以关注以下：
1、通过explain查看sql的执行计划，看是否用到了索引
2、是否sql写的不合理，需要改写sql等
3、还是sql没有问题，索引也合理，就是数据太大，字段太多引起查询慢，这个就可以考虑是不是改分表或者分开啥的。
优化这一块涉及到的比较多，可以多重网上，或者博客看看总结，对比你的情况去优化
