可以先看一下我的另一篇文章：《MySQL调优（慢查询、EXPLAIN以及索引、分页优化）》
然后还有一个博文：《MySQL性能优化的最佳21条经验》
两个存储引擎的区别：
详见我的另一篇文章：《mysql的存储引擎以及InnoDB和MYISAM的索引结构》
索引的使用场景：
不会频繁变化的多个值（经常在where语句中出现；不会频繁变化；字段的内容不是多个）、
注意：
- 注意最左前缀优先原则
- 如果是like aaa%, 通配符在后的可以使用索引，反之像%aaa就不行
- 如果where查询条件中有or，其中有条件没有使用索引，那么即使有条件带了索引，也不会使用索引（也就是说，要求所有索引字段都能单独使用索引）；
- 表里只有一条记录，使用全表扫描比索引更快，就不用索引。
数据库分表问题：
水平分表和垂直分表（按行和按列）；
当表中的数据灰常多的时候我们查询效率就灰常低，可能造成表锁，甚至堆积很多连接直到挂掉，所以这时候适合水平分表；
如果有一个字段数据较大或者值较长（长文本、二进制等），又不是很经常查询到，就可以将这些字段单独列出放在一个表中，通过 外键关联（例如，考试表：只关注分数，不关系考试详情 ，就可以将详细信息放在另一个单独的表中。）
水平分表的策略：
- 按照时间：用于有时效性的数据，有一定的限制性：像微信聊天记录这种，一般不会查询几个月前的数据，就放在另一个表中，即按月分表；
- 按照区间：一般都用于有严格的自增主键的情况下，例如userID从1~100w的分成一个表，，，依次类推。
- 按照hash分表：将原表中的id或者name使用hash算法计算出对应的表名，将数据存入对应的表中，访问相应的表。
读写分离
并发量很大的时候进行集群操作，mysql的最常用的集群处理技术就是读写分离。
主从同步和读写分离：
主从同步就是所有将数据持久化到磁盘（写）的操作都由主数据库服务器进行，其他数据库进行copy主数据库中的数据进行同步；
读写分离就是，写就写入主数据库，读就读从数据库的服务器中。
使用缓存
在dao（持久层）和数据库之间添加一个缓存层，因为缓存是内存级存储，因此可以减轻数据库的压力。
hibernate的二级缓存，不能实现分布式缓存；
redis（memecache等）做中央 缓存。
语句优化
DDL 数据定义语言（*）：1. 禁用索引：set table tb_user disable keys；2.set unique checks=0；关闭唯一校验 3.关闭事务 set autocommit=0;
DML 数据操作语言（*）：批量插入（将一次提交修改为多次提交）
DQL 数据查询语言： order By多使用 索引；group by中去掉默认排序，order by null；or中左右两边最好都用到索引，否则索引失效（如果name和email是一个复合索引，name=“mu” or email=“huhu”不会用到索引）
详细的mysql相关问题见 《mysql总结和面试》