MySQL性能
(1)最大数据量
抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。
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《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。
性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。
我曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是：
selectfield_1,field_2fromtablewhereid<#{prePageMinId}orderbyiddesclimit20
prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。
分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。
(2)最大并发数
并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。
max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数。
MySQL会为每个连接提供缓冲区，意味着消耗更多的内存。如果连接数设置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。
一般要求两者比值超过10%，计算方法如下：
max_used_connections/max_connections*100%=3/100*100%≈3%
查看最大连接数与响应最大连接数：
showvariableslike'%max_connections%';showvariableslike'%max_user_connections%';
在配置文件my.cnf中修改最大连接数：
[mysqld]max_connections=100max_used_connections=20
(3)查询耗时0.5秒
建议将单次查询耗时控制在0.5秒以内，0.5秒是个经验值，源于用户体验的3秒原则。如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。
响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。
(4)实施原则
相比NoSQL数据库，MySQL是个娇气脆弱的家伙。它就像体育课上的女同学，一点纠纷就和同学闹别扭（扩容难），跑两步就气喘吁吁（容量小并发低），常常身体不适要请假（SQL约束太多）。
如今大家都会搞点分布式，应用程序扩容比数据库要容易得多，所以实施原则是数据库少干活，应用程序多干活：
充分利用但不滥用索引，须知索引也消耗磁盘和CPU。
不推荐使用数据库函数格式化数据，交给应用程序处理。
不推荐使用外键约束，用应用程序保证数据准确性。
写多读少的场景，不推荐使用唯一索引，用应用程序保证唯一性。
适当冗余字段，尝试创建中间表，用应用程序计算中间结果，用空间换时间。
不允许执行极度耗时的事务，配合应用程序拆分成更小的事务。
预估重要数据表（比如订单表）的负载和数据增长态势，提前优化。
数据表设计
(1)数据类型
数据类型的选择原则，更简单或者占用空间更小：
如果长度能够满足，整型尽量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。
如果字符串长度确定，采用char类型。
如果varchar能够满足，不采用text类型。
精度要求较高的使用decimal类型，也可以使用BIGINT，比如精确两位小数就乘以100后保存。
尽量采用timestamp而非datetime。
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相比datetime，timestamp占用更少的空间，以UTC的格式储存自动转换时区。
(2)避免空值
MySQL中字段为NULL时依然占用空间，会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新，容易发生索引分裂影响性能。
因此尽可能将NULL值用有意义的值代替，也能避免SQL语句里面包含isnotnull的判断。
(3)Text类型优化
由于Text字段储存大量数据，表容量会很早涨上去，影响其他字段的查询性能。建议抽取出来放在子表里，用业务主键关联。
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