1.保證需求功能實現的前提下，減少對資料庫的訪問次數（可以用快取儲存查詢資料，減少訪問次數）。
2.使用搜尋引數，儘量減少對資料庫表的訪問行數，最少化結果集。
3.能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度
4.使用sql時，盡量把使用的索引放在選擇的首列。
5.演算法的結構盡量簡單
6.在查詢時，不要過多的使用萬用字元，如select * from table,要用到幾列就選擇幾列如：selectcol1,col2 from t1
7.在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數如：select top 300 col1,col2,col3 from t1,因為某些情況下使用者是不需要那麼多的資料的。
資料庫 大資料
spark 百萬級的資料，無論側重oltp還是olap，當然就是mysql了。過億級的資料，側重oltp可以繼續mysql，側重olap，就要分場景考慮了。實時計算場景 強調實時性，常用於實時性要求較高的地方，可以選擇storm 批處理計算場景 強調批處理，常用於資料探勘 分析，可以選擇hadoop...
資料庫優化 資料庫設計優化
一 索引優化 1.首先索引不是越多越好，要視情況而定。因為索引會降低insert和update的效率 insert和update有時可能會重建索引。2.乙個表的索參數量最好不要超過6個，擇優而建。3.專案上線後，根據使用者的查詢條件字段稍微調整資料庫中的字段索引。二 分表 1.縱切 根據表字段來且分...
資料庫引擎優化顧問優化資料庫
現在一直在做的專案，資料量相對也不小，開始的時候沒有覺得，因為是剛開始，資料量還很小，在程式使用過程中速度還挺快，但是隨著資料量的不停的增長，發現程式越來越慢，甚至出現了超時的問題，因此要對程式和資料庫進行優化，前期專案比較緊，沒有針對大資料量業務進行分析設計，所以索引等相關優化沒有做到位，通過後期...