当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：
单表优化
除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：
字段
- 尽量使用
TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的长度只分配真正需要的空间- 使用枚举或整数代替字符串类型
- 尽量使用
TIMESTAMP而非DATETIME， - 单表不要有太多字段，建议在20以内
- 避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间
- 用整型来存IP
索引
- 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在
WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描 - 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 - 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段
- 字符字段只建前缀索引
- 字符字段最好不要做主键
- 不用外键，由程序保证约束
- 尽量不用
UNIQUE，由程序保证约束 - 使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引
查询SQL
- 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL
- 不做列运算：
SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边 - sql语句尽可能简单：一条sql只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大sql可以堵死整个库
- 不用
SELECT * OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内- 不用函数和触发器，在应用程序实现
- 避免
%xxx式查询 - 少用
JOIN - 使用同类型进行比较，比如用
'123'和'123'比，123和123比 - 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 - 对于连续数值，使用
BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5 - 列表数据不要拿全表，要使用
LIMIT来分页，每页数量也不要太大
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