單表資料量在百萬級內讀取效率還是可以的，可是一旦達到千萬級，效能會有較大的降低。

1、查詢優化
（1）建立索引
（2）快取

  當你想使用該cache，必須把query_cache_size大小設定為非0。當設定大小為非0的時候，server會就會快取每次查詢返回的結果，到下次相同查詢server就直接從快取獲取資料，而不是再執行查詢。

（3）分庫分表（垂直切分/水平切分）

  對於mysql，其資料檔案是以檔案形式儲存在磁碟上的。當一個數據檔案過大的時候，作業系統對大檔案的操作就會比較麻煩與耗時，而且有的作業系統就不支援大檔案，所以這個時候就必須分表了。

垂直拆分：原來一個表的資訊，拆分到兩個或者多個表中，通過主鍵來進行關聯。（垂直拆分列，列資料拆分到不同表中）
比如說一個新零售的電商資料庫，我們可以把跟商品相關的資料表拆分成一個數據庫，然後在這些資料表的基礎之上，構建出商品系統。比如用JAVA或者PHP語言，創建出一個商城系統。然後把跟進銷存相關的資料表拆分到另外一個數據庫上，再用程式構建出倉庫系統
垂直切分可以降低單節點資料庫的負載。原來所有資料表都放在一個數據庫節點上，無疑所有的讀寫請求也都發到這個MySQL上面，所以資料庫的負載太高。
垂直切分不能解決的是縮表，比如說商品表無論劃分給哪個資料庫節點，商品表的記錄還是那麼多，不管你把資料庫垂直拆分的有多細緻，每個資料表裡面的資料量是沒有變化的。

水平切分：把一個表的資料按照某種規則劃分到不同表或資料庫裡。（水平拆分行，行資料拆分到不同表中）

先水平切分，然後垂直切分。
隨著資料量的增加，最先應該做的是資料分片，利用多塊硬碟來增大資料IO能力和儲存空間，這麼做的成本是最低的。幾塊硬碟的錢就能收穫不錯的IO效能。
如果過早的對資料庫做了垂直切分，勢必要重新構建若干獨立的業務系統，工作量太巨大。水平切分並不需要業務系統做大幅度的修改，因此說應該先從水平切分開始做。

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