1. 确保查询使用索引，避免全表扫描。
2. 避免在索引列上使用函数或计算，会导致索引失效。
3. 合理设计表结构，减少数据冗余。
4. 使用EXPLAIN分析查询执行计划，找出瓶颈。
5. 限制结果集大小，使用LIMIT分页。
6. 避免SELECT *，只选择需要的字段。
7. 使用JOIN时注意驱动表的选择。
8. 批量操作代替循环单条操作。
9. 合理使用事务，控制事务大小。
10. 定期优化表，执行OPTIMIZE TABLE。
11. 监控慢查询日志，定位问题SQL。
12. 使用覆盖索引，避免回表。
13. 避免在WHERE中使用OR，改用UNION。
14. 区分IN和EXISTS的使用场景。
15. 使用合适的字符集和排序规则。
16. 增大innodb_buffer_pool_size。
17. 调整查询缓存参数。
18. 使用连接池管理连接。
19. 避免大字段频繁更新。
20. 分库分表应对大数据量。
21. 读写分离提升并发。
22. 预热缓存，启动时加载热点数据。
23. 使用延迟关联优化大表JOIN。
24. 避免NULL值判断，使用IS NULL或IS NOT NULL。
25. 字符串匹配使用LIKE '%xx'时建全文索引。
26. 枚举或整数字段代替字符串。
27. 垂直拆分表，分离冷热数据。
28. 水平拆分，数据分片。
29. 合理设置锁超时。
30. 定期清理无用数据，保持表精简。

CSDN网友分享

第一招：查看执行计划，使用EXPLAIN关键字查看SQL执行计划，看是否有全表扫描，有的话，就要优化了。第二招：最左前缀原则，复合索引按照最左前缀原则使用。第三招：建索引的字段不要做函数操作。

博客园经验贴

优化查询缓存：MySQL提供查询缓存，当启用查询缓存后，相同SQL会直接从缓存返回结果，极大提升性能。但要注意，表结构变化会使缓存失效。批量插入：用INSERT INTO VALUES(),(),()的方式代替多次单条插入。

知乎高赞回答

避免select *，只选择需要的列。使用limit分页，避免大结果集。联合索引的顺序很重要，按照查询频率从高到低建索引。慢查询日志开启后，定期分析mysqldumpslow。

简书实战技巧

IN子句不要用太多值，超过一定数量改用临时表JOIN。ORDER BY时如果用索引排序，避免filesort。GROUP BY同样注意索引覆盖。

阿里云开发者社区

InnoDB行锁优化：尽量让行锁作用在较小范围，避免锁升级。参数调优：key_buffer_size、query_cache_size等根据实际情况调整。使用直连而非代理提升性能。

FAQ
Q: 如何快速定位慢查询？
A: 开启slow_query_log，设置long_query_time，然后用mysqldumpslow分析日志。
Q: 索引失效常见原因？
A: 函数计算、类型不匹配、LIKE %开头、OR条件等。
Q: 查询缓存什么时候不用？
A: 写多读少场景，或频繁更新的表。
Q: 分页优化怎么做？
A: 大偏移量用子查询或覆盖索引+JOIN。