第一:优化你的sql和索引；
1.善用explain，看看自己写的sql到底要涉及到多少表，多少行，使用了那些索引，根据这些信息适当的创建索引；
2.善用不同的存储引擎，MySQL有多种不同的存储引擎，InnoDB，Aria，MEMORY根据需要给不同的表选择不同的存储引擎，比如要支持transaction的话用InnoDB等；
3、 适当建立索引，在频繁作为检索条件，更新较少的字段上建立索引，以提高查询速度。
第二:加缓存，memcached,redis；
第三:做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具，第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高，要么没人维护；
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql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，在这里就不多说了；
第五: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: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sharding key,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sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；mysql数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高；
作者：腾讯云技术社区
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来源：知乎
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19条规则摘要如下：
规则1：一般情况可以选择MyISAM存储引擎，如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。
规则2：命名规则。
规则3：数据库字段类型定义经常需要计算和排序等消耗CPU的字段,应该尽量选择更为迅速的字段，如用TIMESTAMP(4个字节，最小值1970-01-01 00:00:00)代替Datetime（8个字节，最小值1001-01-01 00:00:00）,通过整型替代浮点型和字符型变长字段使用varchar，不要使用char对于二进制多媒体数据，流水队列数据(如日志)，超大文本数据不要放在数据库字段中
规则4：业务逻辑执行过程必须读到的表中必须要有初始的值。避免业务读出为负或无穷大的值导致程序失败规则5：并不需要一定遵守范式理论，适度的冗余，让Query尽量减少Join
规则6：访问频率较低的大字段拆分出数据表。有些大字段占用空间多，访问频率较其他字段明显要少很多，这种情况进行拆分，频繁的查询中就不需要读取大字段，造成IO资源的浪费。
规则7：大表可以考虑水平拆分。大表影响查询效率，根据业务特性有很多拆分方式，像根据时间递增的数据，可以根据时间来分。以id划分的数据，可根据id%数据库个数的方式来拆分。
一.数据库索引
规则8：业务需要的相关索引是根据实际的设计所构造sql语句的where条件来确定的，业务不需要的不要建索引，不允许在联合索引（或主键）中存在多于的字段。特别是该字段根本不会在条件语句中出现。
规则9：唯一确定一条记录的一个字段或多个字段要建立主键或者唯一索引，不能唯一确定一条记录，为了提高查询效率建普通索引
规则10：业务使用的表，有些记录数很少，甚至只有一条记录，为了约束的需要，也要建立索引或者设置主键。
规则11：对于取值不能重复，经常作为查询条件的字段，应该建唯一索引(主键默认唯一索引)，并且将查询条件中该字段的条件置于第一个位置。没有必要再建立与该字段有关的联合索引。
规则12：对于经常查询的字段，其值不唯一，也应该考虑建立普通索引，查询语句中该字段条件置于第一个位置，对联合索引处理的方法同样。
规则13：业务通过不唯一索引访问数据时，需要考虑通过该索引值返回的记录稠密度，原则上可能的稠密度最大不能高于0.2，如果稠密度太大，则不合适建立索引了。
规则14：需要联合索引(或联合主键)的数据库要注意索引的顺序。SQL语句中的匹配条件也要跟索引的顺序保持一致。注意：索引的顺势不正确也可能导致严重的后果。
规则15：表中的多个字段查询作为查询条件，不含有其他索引，并且字段联合值不重复，可以在这多个字段上建唯一的联合索引，假设索引字段为 (a1,a2,…an),则查询条件(a1 op val1,a2 op val2,…am op valm)m<=n,可以用到索引，查询条件中字段的位置与索引中的字段位置是一致的。
规则16：联合索引的建立原则(以下均假设在数据库表的字段a,b,c上建立联合索引(a,b,c))
规则17：重要业务访问数据表时。但不能通过索引访问数据时，应该确保顺序访问的记录数目是有限的，原则上不得多于10.
二.Query语句与应用系统优化
规则18：合理构造Query语句
规则19：应用系统的优化