1.架构优化：
一般来说在高并发的场景下对架构层进行优化效果最明显，最常见的手段有分布式缓存、读写分离、分库分表等等。
分布式缓存：
有句老话说的好，性能不够，缓存来凑。当需要在架构层进行优化时我们第一时间就会想到缓存这个神器，在应用与数据库之间增加一个缓存服务，如Redis或Memcache。
当接收到查询请求后，我们先查询缓存，判断缓存中是否有数据，有数据就直接返回给应用，如若没有再查询数据库，并加载到缓存中，这样就大大减少了对数据库的访问次数，自然而然也提高了数据库性能。
不过需要注意的是，引入分布式缓存后系统需要考虑如何应对缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的问题。
读写分离：
一主多从，读写分离，主动同步，是一种常见的数据库架构优化手段。一般来说当你的应用是读多写少，数据库扛不住读压力的时候，采用读写分离，通过增加从库数量可以线性提升系统读性能。
主库，提供数据库写服务；从库，提供数据库读能力；主从之间，通过binlog同步数据。
当准备实施读写分离时，为了保证高可用，需要实现故障的自动转移，主从架构会有潜在主从不一致性问题。
2.硬件优化：
加硬盘
3.db优化：
日志不能小、缓存足够大、连接要够用
4.sql优化：
1.合理使用索引
2.使用UNION ALL替代UNION
3.避免select * 写法
4.JOIN字段建议建立索引
5.避免where 1=1写法
要想优化SQL必须要会看执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。通过explain sql 可以查看执行计划
1.查看执行计划 explain sql
2.如果有告警信息，查看告警信息 show warnings;
3.查看SQL涉及的表结构和索引信息
4.根据执行计划，思考可能的优化点
5.按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作
6.查看优化后的执行时间和执行计划
7.如果优化效果不明显，重复第四步操作