影响数据库性能的根源：

1，磁盘I/O读取

2，CPU使用率

3，资源竞争

优化的方式：

1，设计优化

2，操作优化

3，使用其他优化技术

1)设计优化：

分类拆分数据量大的表；

选取最适用的字段属性；

索引设计，为经常查询用到的字段建立索引，避免查询时查找其他重复无用的数据，避免了大范围扫描；

2)操作优化：

锁表操作；

尽量避免子查询，将子查询转化成连接查询；

where子句查询条件尽量少使用运算操作；

A>2与A>=3的效果有很大的区别了，因为A>2时数据库会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引；

a is not null 改为 a>0 或a>''等，判断字段是否为空一般是不会应用索引的；

a<>0 改为 a>0 or a<0 ，不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描；    YY_BH LIKE '%5400%' 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE 'X5400%' OR YY_BH LIKE 'B5400%' 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高；

以下三条sql语句的效果是等效的：

代码如下

复制代码

SELECT * FROM `logs` WHERE id = 1 or id = 2 or id = 3

SELECT * FROM `logs` WHERE id between 1 and 3

SELECT * FROM `logs` WHERE id in (1,2,3)

经过测试性能也是差不多，如果id是一个大数组那么最后一条书写会简单很多，可以利用

WHERE后面的条件顺序影响 ，应该先把范围小的条件放前面，在小范围里面按接下来的条件查找；

3)其他优化技术

使用数据缓存技术，如memcached；

使用静态存储，对一些更新不频繁但经常调用的数据采用静态文本的存储方式；