? 对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操作系统，这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小。

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?一、数据库设计

　　适度的反范式,注意是适度的

　　我们都知道三范式，基于三范式建立的模型是最有效保存数 据的方式，也是最容易扩展的模式。我们在开发应用程序时，设计的数据库要最大程度的遵守三范式，特别是对于OLTP型的系统，三范式是必须遵守的规则。当 然，三范式最大的问题在于查询时通常需要join很多表，导致查询效率很低。所以有时候基于性能考虑，我们需要有意的违反三范式，适度的做冗余，以达到提 高查询效率的目的。注意这里的反范式是适度的，必须为这种做法提供充分的理由。下面就是一个糟糕的实例：　　

　 　在这里，为了提高学生活动记录的检索效率，把单位名称冗余到学生活动记录表里。单位信息有500条记录，而学生活动记录在一年内大概有200万数据量。 如果学生活动记录表不冗余这个单位名称字段，只包含三个int字段和一个timestamp字段，只占用了16字节，是一个很小的表。而冗余了一个 varchar(32)的字段后则是原来的3倍，检索起来相应也多了这么多的I/O。而且记录数相差悬殊，500 VS 2000000 ，导致更新一个单位名称还要更新4000条冗余记录。由此可见，这个冗余根本就是适得其反。

　　下面这个冗余就很好　　

　 　可以看到，[学生考试总分]是冗余的，这个分数完全可以通过[得分情况]汇总得到。在【学生考试总分】里，一次考试一个学生只有一条记录，而在【得分情 况】里，一个学生针对试卷里一个小题的一个小问一条记录，粗略的算一下比例大概是1：100。而且判卷子得分是不会轻易变的，更新的频率不高，所以说这个 冗余是比较好的。

????适当建立索引

　　说起提高数据库性能，索引是最物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行个正确的’create index’，查询速度就可能提高百倍千倍，这可真有诱惑力。可是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的I/O。由于索引的存储结构不同于表的存储，一个表的索引所占空间比数据所占空间还大的情况经常发生。这意味着我们在写数据库的时候做了很多额外的工作，而这个工作只是为了提高读的效率。因此，我们建立一个索引，必须保证这个索引不会“亏本”。一般需要遵守这样的规则：

　　索引的字段必须是经常作为查询条件的字段;

　　如果索引多个字段，第一个字段要是经常作为查询条件的。如果只有第二个字段作为查询条件，这个索引不会起到作用;

　　索引的字段必须有足够的区分度;

　　Mysql 对于长字段支持前缀索引;

　　对表进行水平划分

　 　如果一个表的记录数太多了，比如上千万条，而且需要经常检索，那么我们就有必要化整为零了。如果我拆成100个表，那么每个表只有10万条记录。当然这 需要数据在逻辑上可以划分。一个好的划分依据，有利于程序的简单实现，也可以充分利用水平分表的优势。比如系统界面上只提供按月查询的功能，那么把表按月 拆分成12个，每个查询只查询一个表就够了。如果非要按照地域来分，即使把表拆的再小，查询还是要联合所有表来查，还不如不拆了。所以一个好的拆分依据是 最重要的。

　　这里有个比较好的实例????????