1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.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，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将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，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.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。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.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，这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，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27. 与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

  建议调整下面几个关键参数以获得较好的性能
1、选择Percona或MariaDB版本的话，强烈建议启用thread pool特性，可使得在高并发的情况下，性能不会发生大幅下降。此外，还有extra_port功能，非常实用， 关键时刻能救命的。还有另外一个重要特色是 QUERY_RESPONSE_TIME 功能，也能使我们对整体的SQL响应时间分布有直观感受；
2、设置default-storage-engine=InnoDB，也就是默认采用InnoDB引擎，强烈建议不要再使用MyISAM引擎了，InnoDB引擎绝对可以满足99%以上的业务场景；
3、调整innodb_buffer_pool_size大小，如果是单实例且绝大多数是InnoDB引擎表的话，可考虑设置为物理内存的50% ~ 70%左右；
4、根据实际需要设置innodb_flush_log_at_trx_commit、sync_binlog的值。如果要求数据不能丢失，那么两个都设为1。如果允许丢失一点数据，则可分别设为2和10。而如果完全不用care数据是否丢失的话(例如在slave上，反正大不了重做一次)，则可都设为0。这三种设置值导致数据库的性能受到影响程度分别是：高、中、低，也就是第一个会另数据库最慢，最后一个则相反；
5、设置innodb_file_per_table = 1，使用独立表空间，我实在是想不出来用共享表空间有什么好处了；
6、设置innodb_data_file_path = ibdata1:1G:autoextend，千万不要用默认的10M，否则在有高并发事务时，会受到不小的影响；
7、设置innodb_log_file_size=256M，设置innodb_log_files_in_group=2，基本可满足90%以上的场景；
8、设置long_query_time = 1，而在5.5版本以上，已经可以设置为小于1了，建议设置为0.05(50毫秒)，记录那些执行较慢的SQL，用于后续的分析排查；
9、根据业务实际需要，适当调整max_connection(最大连接数)、max_connection_error(最大错误数，建议设置为10万以上，而open_files_limit、innodb_open_files、table_open_cache、table_definition_cache这几个参数则可设为约10倍于max_connection的大小；
10、常见的误区是把tmp_table_size和max_heap_table_size设置的比较大，曾经见过设置为1G的，这2个选项是每个连接会话都会分配的，因此不要设置过大，否则容易导致OOM发生；其他的一些连接会话级选项例如：sort_buffer_size、join_buffer_size、read_buffer_size、read_rnd_buffer_size等，也需要注意不能设置过大；
11、由于已经建议不再使用MyISAM引擎了，因此可以把key_buffer_size设置为32M左右，并且强烈建议关闭query cache功能；



下面列举了几个常见有助于提升MySQL效率的Schema设计规范及SQL使用建议：
1、所有的InnoDB表都设计一个无业务用途的自增列做主键，对于绝大多数场景都是如此，真正纯只读用InnoDB表的并不多，真如此的话还不如用TokuDB来得划算；
2、字段长度满足需求前提下，尽可能选择长度小的。此外，字段属性尽量都加上NOT NULL约束，可一定程度提高性能；
3、尽可能不使用TEXT/BLOB类型，确实需要的话，建议拆分到子表中，不要和主表放在一起，避免SELECT * 的时候读性能太差。
4、读取数据时，只选取所需要的列，不要每次都SELECT *，避免产生严重的随机读问题，尤其是读到一些TEXT/BLOB列；
5、对一个VARCHAR(N)列创建索引时，通常取其50%(甚至更小)左右长度创建前缀索引就足以满足80%以上的查询需求了，没必要创建整列的全长度索引；
6、通常情况下，子查询的性能比较差，建议改造成JOIN写法；
7、多表联接查询时，关联字段类型尽量一致，并且都要有索引；
8、多表连接查询时，把结果集小的表(注意，这里是指过滤后的结果集，不一定是全表数据量小的)作为驱动表；
9、多表联接并且有排序时，排序字段必须是驱动表里的，否则排序列无法用到索引；
10、多用复合索引，少用多个独立索引，尤其是一些基数(Cardinality)太小(比如说，该列的唯一值总数少于255)的列就不要创建独立索引了；
11、类似分页功能的SQL，建议先用主键关联，然后返回结果集，效率会高很多；



关于MySQL的管理维护的其他建议有：
1、通常地，单表物理大小不超过10GB，单表行数不超过1亿条，行平均长度不超过8KB，如果机器性能足够，这些数据量MySQL是完全能处理的过来的，不用担心性能问题，这么建议主要是考虑ONLINE DDL的代价较高；
2、不用太担心mysqld进程占用太多内存，只要不发生OOM kill和用到大量的SWAP都还好；
3、在以往，单机上跑多实例的目的是能最大化利用计算资源，如果单实例已经能耗尽大部分计算资源的话，就没必要再跑多实例了；
4、定期使用pt-duplicate-key-checker检查并删除重复的索引。定期使用pt-index-usage工具检查并删除使用频率很低的索引；
5、定期采集slow query log，用pt-query-digest工具进行分析，可结合Anemometer系统进行slow query管理以便分析slow query并进行后续优化工作；
6、可使用pt-kill杀掉超长时间的SQL请求，Percona版本中有个选项 innodb_kill_idle_transaction 也可实现该功能；
7、使用pt-online-schema-change来完成大表的ONLINE DDL需求；
8、定期使用pt-table-checksum、pt-table-sync来检查并修复mysql主从复制的数据差异；