出发点
　　比如，现在有这么一个问题，常见的一个面试题：
　　有一张users表，数据量在五千万以上，存在一条查询语句：
　　SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%明%' AND sex='男' AND age=32 AND created_at BETWEEN 1388505600 AND 1420041600;
　　是说从users表中找出创建时间在14年到15年之间的年龄在32岁，名字中带有‘明’字的男性用户
　　追溯到数据表的设计，sql查询语句的调优，并且需要考虑到这种大表的数据插入时候的注意事项，数据分页及未来数据表管理时可能遇见的问题及解决方案
　　本文将会从存储层，设计层，sql语句层和架构层进行优化：
　　存储层 存储引擎的选取：
　　这里只展开InnoDB和MyIsam(选择哪个存储引擎需要判断当前的业务场景)
　　MyIsam表：
　　支持表级锁，锁的颗粒度比较大，所以被锁定的资源的争用情况会比其他的锁定级别会多，会降低并发处理的能力。 解决方法是可以设置 Concurrent Insert(并发插入)
　　在插入新的数据的时候，新数据会被追加到文件的末尾，但是当执行了update或delete等操作的时候，之前的数据的所在位置会没有内容。 这样，在数据的新增的时候速度相对会比较快
　　数据表的存储位置：在mysql安装目录/data/数据库名称下，分为数据表结构，数据表索引，数据表数据三个文件分别进行存储。这种索引和数据相分离，是通过物理地址进行关联的，这种索引结构也叫做‘非聚合型索引’，所以可以选择直接拷贝对应表的文件进行数据表的备份
　　支持数据表的压缩，牺牲数据表的更新操作，换取快速的查找速度。在CMD中执行myisamchk.exe -rq 表名。 使用命令myisamchk.exe --unpack 表名 进行解压缩。然后使用flush table 表名进行刷新数据表
　　支持全文索引
　　不支持外键
　　表的具体行数：保存有表的具体行数。在针对一个140万的数据表的时候，count(*)的速度很快：0.0003秒
　　总结：myisam是mysql为古老的存储引擎之一，对于以读为主的非事务性系统来说，myisam无疑是优先考虑的对象
　　InnoDB表
　　支持行级锁，带来的性能方面的锁好比较大，但是整体的并发性能却远远优于MyIsam表。但是如果使用不当可能会发生死锁，关于避免死锁的问题，并没有深入研究过，大体的发生死锁的原因是：由多个并发事务；每个事物都持有了锁；每个事务为了完成相关的逻辑都需要继续持有锁；多个事务之间产生加锁的循环等待－>终形成死锁
　　支持外键，支持事务。
　　在进行select count(*)的时候，如果数据库中只存在一个primary key 的时候，执行count的时候速度会很慢，一张140万的数据表，执行的速度是6s多。但是myisam的count时间却只有0.00几秒。但是如果在InnoDB表中在添加一个索引的时候，速度会比较快。详情看：https://segmentfault.com/a/11...
　　数据表内容的存储位置：.frm文件用来存储表结构定义相关的元数据，表的索引和数据存放在一起。用户可以自定义，默认的初始化存储位置（windows）是在c:/programData/mysql 下。这种数据和索引存储在一个文件中的索引结构叫做‘聚合型’索引
　　字段的存储的类型的类型推荐：
　　字段应该优先选择 数值型进行存储，整形数据比起字符型处理的开销会更小，比如性别，是否这些可以使用enum进行存储。ip地址，时间等字段也存储成整形。可以使用数值型和枚举类型的字段进行不使用字符型进行存储
　　越小的数据类型越好。越小的数据类型在硬盘，cpu缓存和内存上的使用空间都更小，处理起来会更快
　　尽量避免使用null。在创建数据表的时候应该指定列为 NOT NULL ，然后设定默认值
　　设计层 适当的添加索引
　　添加索引可以增快数据查询的速度，但是对应的在数据的写入的时候需要去维护索引的数据，所以在数据的插入和更新等操作时速度回变慢。所以添加索引需要注意在常用的查询字段上面进行添加
　　这对于这里的需求来讲，创建一个name，age，created_at字段上的联合索引，在后面的查询条件的排列的地方先查询name字段，然后是age字段，然后created_at字段，后在是sex字段
　　具体的关于索引的内容可以看 https://segmentfault.com/a/11...
　　适时的进行分表和分区
　　分区
　　分区是将整个的业务模块分散到不同的服务器上进行存储，比如说用户模块，文章模块，相册模块等分别存在不同的服务器上完成分区
　　水平分表
　　物理分表：可以根据求余的方式或者hash或根据当前月份等方式进行
　　手动创建多个数据表，主要是根据当前记录的索引值进行判断该数据所在的位置
　　数据查询
　　<code>$id = $_GET['id'];
　　$mod = $id%5;
　　$sql = "SELECT * from goods_$mod WHERE id=$id";</code>
　　新增数据　
　　//在新增数据的时候需要一张临时表去判断当前表中的大id值为多少，选择对应的数据存储的数据表
　　<code>$sql = "INSERT INTO `临时表` values null";
　　$new_id = "SELECT mysql_insert_id()";
　　$mod = $new_id%5;
　　$sql = "INSERT INTO goods_$mod VALUES ($new_id， 内容1， 内容2)";</code>
　　逻辑分表（严格上来讲，是在数据库的逻辑层进行分区）
　　为了保证分区时的查询效率，必须保证添加的分区字段为主键或unique key
　　在新建了分区之后，在查看数据表的存储文件的结构可以发现，数据表的索引和数据内容已经被单独拿出去存储了
　　key分区(求余)
　　<code> CREATE TABLE test_key(
　　id int not null auto_increment，
　　title varchar(32) not null default ''，
　　price decimal(10，2) not null default 0，
　　created_at datetime not null，
　　PRIMARY  KEY (id，created_at)
　　) engine=myisam charset=utf8
　　partition by key(id) partitions 5;</code>
　　1
　　hash分区(求余)
　　<code> CREATE TABLE test_hash(
　　id int not null auto_increment，
　　title varchar(32) not null default ''，
　　price decimal(10，2) not null default 0，
　　created_at datetime not null ，
　　PRIMARY  KEY (id，created_at)
　　) engine=myisam charset=utf8
　　partition by hash(month(created_at)) partitions 5;</code>
　　list分区(范围)
　　<code> CREATE TABLE test_list(
　　id int not null auto_increment，
　　title varchar(32) not null default ''，
　　price decimal(10，2) not null default 0，
　　created_at datetime NOT NULL，
　　PRIMARY  KEY (id，created_at)
　　) engine=myisam charset=utf8
　　partition by list(month(created_at))(
　　partition spring values in (3，4，5)，
　　partition summer values in (6，7，8)，
　　partition autumn values in (9，10，11)，
　　partition winter values in (12，1，2)
　　);</code>
　　range分区(范围)
　　?
　　<code> CREATE TABLE test_list(
　　id int not null auto_increment，
　　title varchar(32) not null default ''，
　　price decimal(10，2) not null default 0，
　　created_at datetime NOT NULL，
　　PRIMARY  KEY (id，created_at)
　　) engine=myisam charset=utf8
　　partition by range(year(created_at))(
　　partition oldest values less than 1980，
　　partition old values less than 1990，
　　partition middle values less than 2010，
　　partition new values less than 2010
　　);</code>