第一，SQL和索引;
想实现一个查询，可以写出很多种查询语句，不同的语句，根据你选择的引擎，表中数据的分布情况，索引情况，数据库优化策略，查询中的锁策略等因素，最终查询的效率相差很大;优化要从整体去考虑，有时你优化一条语句后，其它查询反而效率被降低了，所以要取一个平衡点。
第二，加缓存，分布式缓存，redis的;
第三，主从复制或主主复制，读写分离;
第四，如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，MySQL的自带分区表，先试试这个，对你的应用是透明的，无需更改代码，但是的sql语句是需要针对分区表做优化的，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，另外分区表还有一些坑;（分区表的使用还是有所保留，貌似目前的分区键设计还不太灵活，如果不走分区键，很容易出现全表锁;另外一旦数据量并发量上来，如果在分区表实施关联，就是一个灾难）。
第五，如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统;
第六，才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的分享键，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带分片键，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表;
第七，使用Mysql内置缓存。在MySQL中有多种多样的缓存，有的缓存负责缓存查询语句，也有的负责缓存查询数据。这些缓存内容客户端无法操作，是由server端来维护的。它会随着你查询与修改等相应不同操作进行不断更新。通过其配置文件我们可以看到在MySQL中的缓存：
在这里主要分析query cache，它是主要用来缓存查询数据。当你想使用该cache，必须把query_cache_size大小设置为非0。当设置大小为非0的时候，server会就会缓存每次查询返回的结果，到下次相同查询server就直接从缓存获取数据，而不是再执行查询。能缓存的数据量就和你的size大小设置有关，所以当你设置的足够大，数据可以完全缓存到内存，速度就会非常之快。
但是，query cache也有它的弊端。当你对数据表做任何的更新操作(update/insert/delete)等操作，server为了保证缓存与数据库的一致性，会强制刷新缓存数据，导致缓存数据全部失效。所以，当一个表格的更新数据表操作非常多的话，query cache是不会起到查询提升的性能，还会影响其他操作的性能。
第七，slow_query_log分析。
其实对于查询性能提升，最重要也是最根本的手段也是slow_query的设置。
当你设置slow_query_log为on的时候，server端会对每次的查询进行记录，当超过你设置的慢查询时间 (long_query_time)的时候就把该条查询记录到日志。而你对性能进行优化的时候，就可以分析慢查询日志，对慢查询的查询语句进行有目的的优化。可以通过创建各种索引，可以通过分表等操作。那为什么要分库分表那，当不分库分表的时候那个地方是限制性能的地方啊。下面我们就简单介绍。
