当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化：单表优化除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量：字段1、尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED2、VARCHAR的长度只分配真正需要的空间3、使用枚举或整数代替字符串类型4、尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME，5、单表不要有太多字段，建议在20以内6、避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间7、用整型来存IP索引1、索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描2、应尽量避免在WH

今天我们聊聊开心的话题 ：）我们都知道无论在什么行业，学习能力才是发展的最重要的，用潜力来说也可以。但是学习能力是什么，其实很虚，企业如何为你的学习能力买单发工资。我觉得可以用解决问题的能力来衡量我们从几张截图开始我们的话题截图一：截图二：截图三：善用互联网的搜索工具        作为新手难免是遇到问题就到各个技术群里去询问，这个很正常，我也是这么经历过来的。但是一般都有工作，谁又能及时给予帮助，基本不可能了。所以还要要靠自己，我们就那第一张截图来说，根据提示：no input file specified。我们以这几个字作为关键字，作为搜索条件。来看看几个搜索引擎的截图        通过上面几张截图，大家应该可以看到结果了吧，其实我们遇到的95%的问题，60亿人中肯定有人遇到过了。   &nbs