详细的MySQL优化步骤如下：
因为建表的时候，如果不对创建的值设置默认值，MySQL都会设置默认为NULL。那么为啥用NULL不好呢？
NULL使得索引维护更加复杂，强烈建议对索引列设置NOT NULL
NOT IN、!=等负向条件查询在有NULL值的情况下返回永远为空结果，查询容易出错NULL列需要一个额外字节作为判断是否为NULL的标志位NULL时和该列其他的值可能不是同种类型，导致问题。（在不同的语言中表现不一样）NULL的列的查询所以对于那些以前偷懒的字段，手动设置一个默认值吧，空字符串呀，0呀补上。
虽然这种方法对于MySQL的性能来说没有提升多少，但是这是一个好习惯，而且以小见大，不要忽略这些细节。
对于经常查询的字段，请加上索引，有索引和没有索引的查询速度相差十倍甚至更多。
id字段varchar类型的字段，在建立索引的时候，最好指定长度LIKE条件这样的模糊搜索对于字段索引是无效的，需要另外建立关键词索引来解决当表和表之间有约束时，虽然增删查的SQL语句变简单了，但是带来的负面效果是插入等操作数据库都会去检查约束（虽然可以手动设置忽略约束），这样相当于把一些业务逻辑写到了数据库层，不便于维护。
数据库中那些可以用整形表示的数据就不要使用字符串类型，到底是用varchar还是char要看字段的可能值。
这种优化往往在数据库中有大量数据以后是不可行的，最好在数据库设计之前就设计好。
tinyint代替VARCHAR，ENUM呢？ENUM扩展困难，比如后来移动平台又增加了一个ipad，那岂不是懵逼了，而tinyint加个2就行，而且ENUM在代码里面处理起来特别奇怪，是当成整形呢还是字符串，各个语言不一样。char，比如邮编，总是5位varchar
bigint，比如记录文章数目的表id字段，用int就行了，21亿篇文章上限够了查询的时候，肯定int类型比varchar快，因为整数的比较直接调用底层运算器就可以实现，而字符串比较要逐个字符比较。
定长数据比变长数据查询快，因为比较定长数据与数据之间的偏移是固定的，很容易计算下一个数据的偏移。而变长数据则还需要多一步去查询下一个数据的偏移量。不过。定长数据可能会浪费更多的存储空间。
对于那些数据量可能近期会超过500W或者增长很快的表，一定要提前做好垂直分表或者水平分表，当数据量超过百万以后，查询速度会明显下降。
分库分表尽量在数据库设计初期敲定方案，否则后期会极大增加代码复杂性而且不易更改。
垂直分表是按照日期等外部变量进行分表，水平分表是按照表中的某些字段关系，使用hash映射等分表。
分库分表的前提条件是在执行查询语句之前，已经知道需要查询的数据可能会落在哪一个分库和哪一个分表中。
这个才是很多系统数据库瓶颈的始作俑者。
LIKE
is null的列or
使用redis等缓存，还有本地文件缓存等，可以极大地减少数据库查询次数。缓存这个东西，一定要分析自己系统的数据特点，适当选择。
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