数据库表的表面上有索引和防错机制，但是简单的查询将花费很长时间。Web应用程序在开发环境中可能工作良好，但在生产环境中的性能同样很差。如果您是数据库管理员，则在某个阶段可能会遇到上述情况。因此，MySQL数据库优化技巧就显得尤为重要。那么MySQL数据库优化技巧有哪些？数据库从一开始设计，就不能将其成熟的数据库体系结构设计为具有高可用性，高可伸缩性和其他特征。随着用户数量的增加，数据库才逐渐得到改善。除了前端应用程序之外，它可以大致分为以下五个阶段：

　　阶段一：数据库表设计

项目立项后，开发部门根据产品部门需求开发项目。

开发工程师在开发项目初期会对表结构设计。对于数据库来说，表结构设计很重要，如果设计不当，会直接影响到用户访问网站速度，用户体验不好!这种情况具体影响因素有很多，例如慢查询、没有适当建立索引、数据库堵塞等。当然，有测试部门的团队，会做产品测试，找Bug。

由于开发工程师重视点不同，初期不会考虑太多数据库设计是否合理，而是尽快完成功能实现和交付。等项目上线有一定访问量后，隐藏的问题就会暴露，这时再去修改就不是这么容易的事了!

　　阶段二：数据库部署

是时候运维工程师出场了，项目上线。

项目初期访问量一般是寥寥无几，此阶段Web+数据库单台部署足以应对在1000左右的QPS。考虑到单点故障，应做到高可用性，可采用MySQL主从复制+Keepalived实现双机热备。主流HA软件有：Keepalived、Heartbeat。

　　阶段三：数据库性能优化

如果将MySQL部署到普通的X86服务器上，在不经过任何优化情况下，MySQL理论值正常可以处理1500左右QPS，经过优化后，有可能会提升到2000左右QPS。否则，访问量当达到1500左右并发连接时，数据库处理性能可能响应就会慢，而且硬件资源还比较富裕，这时就该考虑性能优化问题了。

　　阶段四：数据库架构扩展

随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。

　　阶段五：数据库维护

数据库维护是数据库工程师或运维工程师的工作，包括系统监控、性能分析、性能调优、数据库备份和恢复等主要工作。

由于关系型数据库初衷设计限制，在大数据处理时会显得力不从心。因此NoSQL火起来了，天生励志，具备分布式、高性能、高可靠等特性，弥补了关系型数据库某方面先天性不足，非常适合存储非结构化数据。主流NoSQL数据库有：MongoDB、HBase、Cassandra等。

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