数据库优化不一定上来就是分库分表，因为表一旦拆分，开发运维的复杂度会直线上升，对于业务量没那么大的需求先不考虑分库分表，数据量在千万条以下的先考虑做单表优化。

一、单表优化

1.表分区：mysql5.1后推出，可以看做是水平拆分，分区需要在建表时加分区参数，分区表底层由多个物理字表组成，，对于代码来说，分区表是透明的；Sql中的条件最好能带上分区条件的列，这样可定位到少量的分区上，否则会扫描全区。

2.读写分离：最常用优化手段，写主库读从库

3.增加缓存：主要目的减少对数据库的访问，如redis,客户端缓存，服务端缓存

4.字段设计：单表不要有太多字段，最大范围控制在20-30，VARCHAR的长度分配正正需要的空间；尽量使用TIMESTAMP而非DATATIME;避免使用NULL，可通过设置默认值解决

5.索引优化：值域字段不适合建立索引，索引过多会对增删改造成影响；尽量不使用UNIQUE;不要设置外键，由程序保证；

6.SQL优化：尽量使用索引；避免前导模糊查询；避免In中元素过多；避免等号左边做函数运算

7.NoSql:在一些场景可以抛弃mysql关系性数据库。如：统计类、日志类，若结构化数据；事务要求低的场景。

8.表拆分

（1）垂直拆分：意思就是把一个字段较多的表，拆分成多个字段较少的表。如果初期表结构设计较为合理，则不用考虑垂直拆分。

（2）水平拆分：即分库分表。分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。水平拆分优点很明显，可以利用多台数据库服务器的资源，提高了系统的负载能力；缺点是逻辑会变得复杂，跨节点的数据关联性能差，维护难度大（特别是扩容的时候）。