摘要：
对mysql数据库表频繁添加删除修改导致数据库卡，怎么优化？不要用delete,可以尝试用下列办法 drop table tblname; -- 彻底删除该表 truncate t... 对mysql数据库表频繁添加删除修改导致数据库卡，怎么优化？
不要用delete,可以尝试用下列办法 drop table tblname; -- 彻底删除该表 truncate table tblname; -- 快速删除数据，但是保存数据结构
mysqlhash分区优化原理？
MySQL的哈希分区优化原理是将数据按照哈希算法进行分区，将相同哈希值的数据放到同一个分区中。这样做可以减轻单个分区的压力，提高查询速度和负载均衡。
同时，哈希分区可以根据实际情况进行调整，比如增加或减少分区，优化数据分配，更好地利用硬件资源，提高系统性能。
mysql优化教程？
1、对SQL语句、索引、表结构等进行优化。
2、开启查询缓存，Query Cache缓存了SELECT查询及其结果数据集，当执行一个同样的SELECT查询时，MySQL会从内存中直接取出结果，加快了查询执行速度、减小了数据库的压力。执行SHOW VARIABLES LIKE 'have_query_cache';可以查看MySQL查询缓存是否打开，开启查询缓存只需配置my.cnf文件即可，具体如下：
query_cache_type = 1
query_cache_size = 128M
query_cache_limit = 1M
保存好后重启MySQL。
3、选用InnoDB存储引擎，MySQL常用存储引擎是MyISAM和InnoDB，二者区别如下：
MyISAM
查询速度快；
支持表级锁，在上锁期间表上不能进行其他操作；
支持全文检索；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
不支持外键；
不支持事务，所以也就没有COMMIT和ROLLBACK操作；
不支持集群数据库。
InnoDB
支持行级锁；
支持外键，对外键约束强制；
支持事务，可执行COMMIT和ROLLBACK操作；
支持数据压缩、自我复制、查询缓存、数据加密；
可用在集群环境，但并不完全支持。InnoDB表可以转换为NDB存储引擎，这样就能用在集群环境。
MySQL的优化要根据实际业务，并没有什么通用的优化。
其实其他回答都说的很全，
但是我从比较实际的地方说说吧。
第一、开启MySQL的slowLog
slowLog会记录MySQL执行过的慢查询，比较佛系的办法就是让它记录一段时间，
然后查看里面执行的语句。
第二、通过desc的方式来查看慢的原因
比如：SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
你可以通过执行 desc SELECT * FROM tbl WHERE Date = CURDATE();
这个时候Mysql就会显示执行这句sql的计划，
如果你发现是全表查询，这个时候尝试在Date上增加索引，
然后再跑一次DESC，这个时候你就会发现这句语句已经走了索引。
*通常这个办法能解决90%的慢查询问题。
当上面的问题都无法满足到你的时候，
建议可以参考Mysql官方的参数设定，
然后根据业务特性对MySQL进行特定优化。
答： 本文邀请ryangz分享近来项目的mysql优化经验~
准备知识
了解select的执行顺序有助于理解语句的结果并对其进行优化，执行顺序如下：
可以通过show status like 'XXX', show global status like 'XXX'，show variables like 'XXX' 查看很多重要的数据，eg：Connections 连接数，Slow_queries 慢查询（可以用 show variables like ‘%slow%’来查询是否开启慢查询日志）等等。
可以通过 desc sql命令 （同样可是使用explain命令，用法相同）获取这个查询的各种属性，检查这个语句是否达到性能标准。着重看重点要看这几列：
rows（影响行数）
select_type（查询类型，是单表查询还是多表查询）
type、possible_key和key（可能用到的索引，以及真正用到索引等）
[ possible_key说明可能用到索引competition_id，但是key为null表明最终没有使用索引，进行了全表扫描，rows为全表数量 ]
[ 本次查询是嵌套查询，两张表的主键都是id，通过desc命令可以看出，player_unique_id的查询时使用的主键索引，影响条数rows为1，但是外部查询虽然id是主键但是没有使用索引，进行了全表查询 ]
一些小技巧和注意事项：
（1）有些时候即便你加了索引，数据库查询的时候也不会使用：
like的%如果只有一个，并且放在开头，则不会使用索引；eg ‘%user’不会使用索引，但是’user%’,’%user%’都会使用索引；
查询的时候and和or 如果想使用索引的话需要前后都加索引，如果只有一个则不会使用索引；
如果查询的时候该列是varchar，但是写的时候没有带引号（写成2018，而不是’2018’）,则不会使用索引；
反向条件查询不能使用索引，尽量少用 !=,not in,not exists；
复合索引最左前缀，eg: 复合索引(name`, age)：
select * from XXX where age=? and name=? 使用索引
select * from XXX where name=? 使用索引
select from XXX where age=? *不使用索引
（2）尽量避免用嵌套查询，外层的就算是主键也不会使用索引（可以参看准备知识中的例子），可以使用左连接、右连接或者相同的功能的其他写法代替。
（3）如果明确知道只有一条结果返回，limit 1能够提高效率
（4）所有不清楚的操作可以通过?查询，类似linux的man操作，? view 就可以查询视图基本语法
（5）开始数据库慢日志：
vim /etc/my.cnf 添加log_slow_queries=slow.log 以及long_query_time=5(设置慢日志的时长)， 然后重启mysql
综上，一般的查询优化步骤如下：
（1）查看慢查询日志，或者通过show status命令查看数据库各项指标是否正常，其中 show status like ‘%handler_read%’ 中 Handler_read_rnd_next如果很高的话，说明需要检查索引了，看看是索引加的不对还是用法不对。
（2）找到问题的语句，通过desc定位这个语句到底哪里有问题，是语句写法问题、索引问题、还是表结构问题等等。
（3）优化语句，重复第1步，直到符合业务需求
