19、使用optimize table
对于经常修改的表，容易产生碎片，使在查询数据库时必须读取更多的磁盘块，降低查询性能。具有可变长的表都存在磁盘碎片问题，这个问题对blob数据类型更为突出，因为其尺寸变化非常大。可以通过使用optimize table来整理碎片，保证数据库性能不下降，优化那些受碎片影响的数据表。 optimize table可以用于MyISAM和BDB类型的数据表。实际上任何碎片整理方法都是用mysqldump来转存数据表，然后使用转存后的文件并重新建数据表；
20、使用procedure analyse()
可以使用procedure analyse()显示最佳类型的建议，使用很简单，在select语句后面加上procedure analyse()就可以了；例如：
| select * from students procedure analyse(); select * from students procedure analyse(16,256); |
第二条语句要求procedure analyse()不要建议含有多于16个值，或者含有多于256字节的enum类型，如果没有限制，输出可能会很长；
21、使用查询缓存
1）查询缓存的工作方式：
第一次执行某条select语句时，服务器记住该查询的文本内容和查询结果，存储在缓存中，下次碰到这个语句时，直接从缓存中返回结果；当更新数据表后，该数据表的任何缓存查询都变成无效的，并且会被丢弃。
2）配置缓存参数：
变量：query_cache _type，查询缓存的操作模式。有3中模式，0：不缓存；1：缓存查询，除非与 select sql_no_cache开头；2：根据需要只缓存那些以select sql_cache开头的查询； query_cache_size：设置查询缓存的最大结果集的大小，比这个值大的不会被缓存。
22、调整硬件
1）在机器上装更多的内存；
2）增加更快的硬盘以减少I/O等待时间；
寻道时间是决定性能的主要因素，逐字地移动磁头是最慢的，一旦磁头定位，从磁道读则很快；
3）在不同的物理硬盘设备上重新分配磁盘活动；
如果可能，应将最繁忙的数据库存放在不同的物理设备上，这跟使用同一物理设备的不同分区是不同的，因为它们将争用相同的物理资源（磁头）。
