对于MySQL优化，首先应该选择合适的存储引擎，一般常用的是MyISAM与INNODB。（myisam不支持事务和外键，只支持表级锁，存储快，效率高，没有事务日志，故障恢复数据较麻烦；innodb支持事务、外键、行级锁、表级锁，有事务日志，恢复数据较方便，它需要花费资源去处理事务，所以效率比myisam低，储存比较慢。）基于myisam和innodb各自的特点，需要事务支持，更新操作较多的项目，我们选用innodb；而查询操作较多的，我们选择myisam，比如说新闻门户网站。
其次，在项目对mysql并发操作中经常出现阻塞、死锁等现象。对于死锁，我们应该：1、尽量以固定的顺序访问表和行，因为一个先锁A 在去B ，另一个先锁B 在去A 就容易发生死锁；2、大事务拆小。大事务更倾向于死锁，如果业务允许，将大事务拆小；3、为表添加合理的索引，如果不走索引将会为表的每一行记录添加上锁，死锁的概率大大增大。等方式去避免；对于阻塞，我们可以通过在满足项目需求的同时，将表的数据量尽量缩小，SQL语句调优、提高代码质量等方式去避免。
然后在数据库表设计方面：首先，应该了解清楚项目需求；其次，对表的逻辑结构设计的时候，应该尽量采用三范式来减少冗余字段（减少内存浪费），与避免更新异常。但是，根据业务需求分析也可以在适当地方采取反范式的设计，采用空间换时间来提升查询效率。然后，表的命名应该遵循可读性原则，在字段选择上根据需求选择合适的类型，遵循数字优先、日期次之、字符串最后的原则，同时在选择具体的字段类型上也要结合需求选择最佳，比如当是小数类型时，不是高精度的用float或double，要求高精度，一定用decimal（会多占一个字节）；当是字符串类型时，最大长度比平均长度要大很多这样的列时尽量要varchar，用char会浪费很多空格空间；存储基本能确定长度，或者长度变动不大的字段时用char，因为char不需要花其他时间去计算长度，也不需要额外的字节去记录长度，比如：电话、性别、MD5加密字符串等。当是日期类型时，如果存储日期不需要时分秒的尽量用date类型，字节少占空间少；如果希望时间随时区改变的业务，选择TIMESTAMP类；如果不用存储范围太大的时间选择timestamp类型，因为比datetime字节少，空间占用少，而且还有额外特性。
表建好以后：1、应该根据业务需要，在更新较少，辨识度较高，查询较多等的列上建立合适的索引：常见的索引有主键索引、普通索引、唯一索引、组合索引、全文索引等；（索引的数据结构有B+treee索引和hash索引：B+treee索引是innodb引擎默认使用的数据结构，它通过一定的算法，将mysql表中数据分磁盘存放，少量的磁盘读取即可做到大量数据的遍历；Hash索引根据hash算法将数据，精确的存放，来查找某个数据的时候，根据相同的算法一次就能找到，等值查询，效率非常高，但hash索引只能等值查询，而且容易发生hash碰撞。）2、在日常书写sql的时候，多用explain去分析执行计划（explain使用详解_链接）, 进行SQL语句优化，避免索引失效。（注意MySQL版本，非常重要：本处基于5.5.40）我们常见的索引失效有：1）在类型为数字索引列做算术运算；2）like前面有%（解决：使用全文索引）；3）避免使用is not null判断（解决：在设计表的字段时，尽量避免null字段，通常使用特殊的数据进行占位，比如int not null default 0、string not null default ‘ ’）；4）or条件判断（or的两个条件都有索引的话能够命中索引；其中一个条件没有索引，那么or会索引失效。）5）避免使用select * ；6）exists优于in；7）避免在字符串或者日期类型上进行函数运算；8）最左前缀原则。3、虽然explain分析了sql语句，还是会有漏网之鱼，这个时候就需要一定的日志辅助，让我们快速定位到有问题的sql，即慢查询定位(最好能说出项目中使用druid的时候配置的慢查询：见附录1)；
当项目并发量、数据量到达一定数量以后，单数据库的IO瓶颈，优化提升的效率就不是那么明显，这时候就需要采用其他的办法，比如集群然后负载均衡(nginx反向代理与负载均衡)，比较主流的解决方案是读写分离，主从复制。因为在海量数据项目中，查询的业务一般能占到百分之70以上(查询效率基本能体现项目的效率)，增删改业务较少但是往往比较耗时，为了避免增删改来拉低查询效率，会采用多个数据库来完成负载高并发。主流思路是：一主多从(主库用于增删改，从库用于查询)。它的运行流程如下：1、Java应用对数据库进行增删改，主库将操作记录到binary（二进制文件）；2、每个从库有一个IO线程去读取主库的日志，将执行的日志文件缓存到relay.log（中继日志）；3、从库中SQL线程读取本库的中继日志，并执行，完成数据的复制。
以上就是我对MySQL优化的理解。
（对于MySQL优化原理，可参考：）
附录1：慢查询定位
永久开启慢查询(需要重启服务器)：找到my.ini文件，修改如下三个配置
[mysqld]
slow_query_log = ON #开启慢查询
slow_query_log_file =D://my_log.log #日志位置
long_query_time = 1 #慢查询实际 这儿超过一秒就被认为是慢查询，mysql默认10秒注意:虽然名字叫慢查询，也会记录增删改，只要一条sql语句执行超过定的时间，就会被记录
在druidConfig配置类中配置：
//配置慢查询
@Bean
public StatFilter statFilter(){
StatFilter filter = new StatFilter();
filter.setLogSlowSql(true);
filter.setSlowSqlMillis(5);
filter.setMergeSql(true);
return filter;
}
@Bean
public ServletRegistrationBean servletRegistrationBean(){
return new ServletRegistrationBean
(new StatViewServlet(),"/druid/*");
}附录2：一主多从执行流程图
