MyISAM的读性能是比Innodb强
MyISAM的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的
Innodb是索引和数据是紧密捆绑的，没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小
MyISAM不支持外键 Innodb支持
MyISAM不支持事务 Innodb支持
MyISAM只支持表所 Innodb支持行锁
对数据信息的存储方式不同，MyISAM创建一张表对应3个文件，Innodb则只有一个文件.frm，数据存储在ibdata1
复制自己insert into tt select * from tt
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恢复
不小心update一个表where写的范围不对，导致这个表没法正常用了，这个时候MyISAM的优越性就体现出来了，随便从当天拷贝的压缩包取出对应表的文件，随便放到一个数据库目录下，然后dump成sql再导回到主库，并把对应的binlog补上。如果是Innodb，恐怕不可能有这么快速度
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锁表
select count(*) 和order by 是最频繁的，大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作，而这种操作Innodb其实也是会锁表的，很多人以为Innodb是行级锁，那个只是where对它主键是有效，非主键的都会锁全表的。
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大小
保证数据库单个实例尽量不要超过150G。
受文件系统操作限制，文件数过大需要更多文件句柄，且大目录 操作造成复制、压缩、备份效率低。
- 打开表占用数据库资源（table_cache）
√ 建议一个库不应超过300-400个表
√ 建议一般带char字段的表不应超过500万rows.基于数字的字段为主的表不要超过1000万rows.
切分尽量多的小实例，一个机器跑7-8个实例，平常load avg不超过1-2，峰值不超过6-7为合理。
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主从
通过分多个主库,便于未来可扩展
通过使用replicate_do_db(table)来解决从库追主库延迟时间较长的问题由于mysql的从库只能单进程追，而通过上述方式，就能形成多进程追不同库来减少延迟，缺点是管理成本会很大。
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多IDC
通过多IDC提升数据库平台99.999%稳定性
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分表
按时间(财经)
按ID号hash分(统一通行证)
按业务项目(通用投票)
merge引擎
提升代码开发速度
1.
比如有些项目，需要定期存用户离线消息，可以采取程序只访问对应的merge表，然后merge表对应7个子表(比如周一到周日)。
2.
比如统计项目，可能分表策略是每个月一个表，然后要做如一季度，二季度的统计，为
了方便开发，可以采取程序只访问对应merge表，然后自由结合1234，N表作为merge表的子表。
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索引
正确使用索引，避免全表搜索使用定长表,且定期做OPTIMIZE TABLE命令（注意这个命令会锁表，请在数据库访问小的时候做）在对大表进行添加索引，一定要选择访问小的时间段做，否则会导致严重问题。注:一般临晨2-3点时候是大部分项目访问的低谷。
索引优化，选择实验
稳妥地改进
将需要优化的相关表复制到测试环境
在测试环境启动一个测试daemon，关闭query cache或是使用select SQL_NO_CACHE 方式。
未优化时测试若干次查询时间，以及explain检查扫描集。
选择合适的索引试验建立。可以通过use index(xx)来强制使用。检查是否有效。
测试查询时间变化，反复试验得到最优结果
保持关注，根据情况随时改变索引设置
采取从库不同索引的模式来提升性能
比如有些项目，有很多不同的排序需求，需
要建立很多索引，但是如果都加必然导致性
能下降，所以采取不同功能使用对应索引的
从库来解决。
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排序
尽量使用带主键的字段做order by 的排序尽量不要多提供页面的查找（最好只提供100页内），避免机器爬虫抓取数据，导致数据库压力负载过高。因为做order by field1 limit xxxxxx,20是非常消耗数据库资源。 -------------------------------------批量通过使用insert批量的方式来提升主库的写速度，通过批量values模式都能提升主库写性能。 -------------------------------------- key-value通过简单的key-value模式数据库来处理简单逻辑业务，如berkeley DB, LightCloud, Tokyo Tyrant------------------------------------ NoSQL通过Memcache来缓冲频繁update的数据库
