对于一个小的应用，也许就不需要什么优化，而对于一些数据量稍微大一些的项目 ，数据优化就是必须的。
笔者曾经一个项目 有几张表 每日新增几百万行，最多的一张表 每天新增记录3千万行以上。对于这样的表不得不做一些处理，来提升数处理速度和效率。
常见的提升数据库效率的手段有
1 主键+索引，必要时使用联合索引。注意联合索引的左生效原则。
2 引擎设置 使用最多 InnoDB MyISAM 注意其中的区别，InnoDB 行级锁 ，事务，InnoDB是聚簇索引（叶子节点存数据），MyISAM是非聚簇索引（叶子节点存指针）
3 避免使用临时表 ，临时表也是有读写操作的，开销比较大
4 使用事务 确保数据安全，
5 恰当的字段设置 ，表空间优化
6 join 代替子查询 注意join的特点 inner join left join right join
inner 是获取2表的交集部分 left 获取左表全部，right 获取右表的全部
7 优化查询语句，
最好是在相同类型的字段间进行比较的操作，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。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。应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。
数据配置上的优化
tmp_table_size
max_connections
table cache
slow_launch_time=2 查询大于某个时间的值(单位：s)
slow_query_log=on/off 开启关闭慢查询日志
slow_query_log_file=/opt/data/xxx.log 慢查询日志位置
key_buffer_size 索引缓存大小，是对MyISAM表性能影响最大的一个参数 ，32bit平台上，此值不要超过2GB，64bit平台不用做此限制，但也不要超过4GB
sort_buffer_size
show global status like 'table%';
表扫描率 = Handler_read_rnd_next / Com_select
如果：表扫描率超过4000，说明进行了太多表扫描，很有可能索引没有建好，增加read_buffer_size值会有一些好处，但最好不要超过8MB。
open_files_limit
推荐 Open_files / open_files_limit * 100% <= 75%
代码上的优化
开启查询缓存
统一SQL语句的写法，空格、大小写保持整站一致。尽量避免使用select *，返回无用的字段会降低查询效率。
不要把SQL语句写得太复杂，如果语句长可以将一个Select语句的结果作为子集，然后从该子集中再进行查询，这种一层嵌套语句还是比较常见的，但是根据经验，超过3层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。
使用临时表暂存结果，简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，但是，临时表的好处远远不止这些，将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在tempdb中了，这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”，减少了阻塞，提高了并发性能。
尽量避免使用in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
尽量避免进行null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
减少跨库查询和大表连接操作（分割你的表，减小表尺寸）。存储过程、视图、函数的适当使用。
最后 回到本例最上面的案例，我们项目中实行了按天分表，多条件对应的联合索引，主键等，最多一天9千多万的数据的，统计查询耗时约7秒。数据量3千万行的表 大约不到3秒。
需要PHP基础课程的可以私信或者评论，我把我自己学习过的或者收集到的教程分享。