优化思路
思路一
- 优化SQL和索引。考虑点：引擎类型，数据分布，索引情况，锁策略，业务特点。
- 加缓存，比如Redis等等
- 主从复制；主主复制；读写分离
- MySQL自带分区表
- 垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
- 水平拆分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
MySQL数据库一般都是按照这个步骤去演化的，成本也是由低到高。
思路二
对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：
- 数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；
- 数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；
- 数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等；
- 数据更新类SQL条件：有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中；
- SQL量的统计比，如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？
- 预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？
- 表中的数据：更新为主的业务，还是查询为主的业务
- 打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？
- 并发如何？
- 存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？
大致明白以上10个问题，至于如何设计此类的大表，应该什么都清楚了！
至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈。
另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是，
索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，以及调整一些参数值：sort_buffer_size，read_buffer_size，read_rnd_buffer_size，join_buffer_size
思路三
MySQL 数据库设计总结：https://cloud.tencent.com/developer/article/1004367
联合索引的建立原则(以下均假设在数据库表的字段a,b,c上建立联合索引(a,b,c))
- 联合索引中的字段应尽量满足过滤数据从多到少的顺序，也就是说差异最大的字段应该房子第一个字段
- 建立索引尽量与SQL语句的条件顺序一致，使SQL语句尽量以整个索引为条件，尽量避免以索引的一部分(特别是首个条件与索引的首个字段不一致时)作为查询的条件
- Where a=1；where a>=12 and a<15；where a=1 and b<5 ；where a="1" and b="7" c>=40为条件可以用到此联合索引；而这些语句where b=10；where c=221；where b>=12 and c=2则无法用到这个联合索引。
- 当需要查询的数据库字段全部在索引中体现时，数据库可以直接查询索引得到查询信息无须对整个表进行扫描(这就是所谓的key-only)，能大大的提高查询效率。特别注意，当a，ab，abc与其他表字段关联查询时可以用到索引。
合理构造Query语句
- Insert语句中，根据测试，批量一次插入1000条时效率最高，多于1000条时，要拆分，多次进行同样的插入，应该合并批量进行。注意query语句的长度要小于mysqld的参数 max_allowed_packet
- 查询条件中各种逻辑操作符性能顺序是and > or > in，因此在查询条件中应该尽量避免使用在大集合中使用in
思路四
背景：有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w，每张表大概在10个columns左右
当前使用mysiam，没有做分区。在只读情况下，比innodb的效率要高13％左右。
在做了partition之后，读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化，对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化。在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％
在分区在不同的physical disk下，分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。
另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你。