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1、mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。
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2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、里，在的话直接返回 不在的话就去数据库查询，然后看memcache是否满了，不满就添加到memcache里。否则就不添加。另外运行一个守护进程，对缓存时间过长并且hits 很低的记录删除掉，清除memcache空间。
4、SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
5、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。
6、这样，我们又可以提高数据库的性能。 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。
数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。
本文会以一个实际的项目应用为例，层层向大家剖析[如何进行数据库的优化]项目背景是企业级的统一消息处理平台，客户数据在5千万加，每分钟处理消息流水1千万，每天消息流水1亿左右。
不进行结构优化的话只能用缓存了 讲结果缓存进 memcache ，并记录缓存 hits 和 时间，每次先检查是否在memcache 里，在的话直接返回 不在的话就去数据库查询，然后看memcache是否满了，不满就添加到memcache里。
数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
那么，MySQL能不能支撑亿级的数据量呢，我的答案是肯定的，绝大部分的互联网公司，它们采用的数据存储方案，绝大部分都是以MySQL为主，不差钱的国企和银行，以Oracle为主，而且有专职的DBA为你服务。
