一：优化说明
A：有数据表明，用户可以承受的最大等待时间为8秒。数据库优化策略有很多，设计初期，建立好的数据结构对于后期性能优化至关重要。因为数据库结构是系统的基石，基础打不好，使用各种优化策略，也不能达到很完美的效果。
B：数据库优化的几个方面
可以看出来，数据结构、SQL、索引是成本最低，且效果最好的优化手段。
C：性能优化是无止境的，当性能可以满足需求时即可，不要过度优化。
优化方向
1. SQL以及索引的优化
首先要根据需求写出结构良好的SQL，然后根据SQL在表中建立有效的索引。但是如果索引太多，不但会影响写入的效率，对查询也有一定的影响。
2. 合理的数据库是设计
根据数据库三范式来进行表结构的设计。设计表结构时，就需要考虑如何设计才能更有效的查询。
数据库三范式：
第一范式：数据表中每个字段都必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性；
第二范式：满足一范式后，表中每一列必须有唯一性，都必须依赖于主键；
第三范式：满足二范式后，表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关(外键也是直接相关)，字段没有冗余。
注意：没有最好的设计，只有最合适的设计，所以不要过分注重理论。三范式可以作为一个基本依据，不要生搬硬套。
有时候可以根据场景合理地反规范化：
A：分割表。
B：保留冗余字段。当两个或多个表在查询中经常需要连接时，可以在其中一个表上增加若干冗余的字段，以 避免表之间的连接过于频繁，一般在冗余列的数据不经常变动的情况下使用。
C：增加派生列。派生列是由表中的其它多个列的计算所得，增加派生列可以减少统计运算，在数据汇总时可以大大缩短运算时间。
数据库五大约束：
A：PRIMARY key:设置主键约束；
B：UNIQUE：设置唯一性约束，不能有重复值；
C：DEFAULT 默认值约束
D：NOT NULL：设置非空约束，该字段不能为空；
E：FOREIGN key :设置外键约束。
字段类型选择：
A：尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT，如果非负则加上UNSIGNED
B：VARCHAR的长度只分配真正需要的空间
C：使用枚举或整数代替字符串类型
D：尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME
E：单表不要有太多字段，建议在20以内
F：避免使用NULL字段，很难查询优化且占用额外索引空间
3. 系统配置的优化：
例如：MySQL数据库my.cnf
4. 硬件优化
更快的IO、更多的内存。一般来说内存越大，对于数据库的操作越好。但是CPU多就不一定了，因为他并不会用到太多的CPU数量，有很多的查询都是单CPU。另外使用高的IO（SSD、RAID），但是IO并不能减少数据库锁的机制。所以说如果查询缓慢是因为数据库内部的一些锁引起的，那么硬件优化就没有什么意义。
更多的内存。一般来说内存越大，对于数据库的操作越好。但是CPU多就不一定了，因为他并不会用到太多的CPU数量，有很多的查询都是单CPU。另外使用高的IO（SSD、RAID），但是IO并不能减少数据库锁的机制。所以说如果查询缓慢是因为数据库内部的一些锁引起的，那么硬件优化就没有什么意义。
三：优化方案
代码优化
之所以把代码放到第一位，是因为这一点最容易引起技术人员的忽视。很多技术人员拿到一个性能优化的需求以后，言必称缓存、异步、JVM等。实际上，第一步就应该是分析相关的代码，找出相应的瓶颈，再来考虑具体的优化策略。有一些性能问题，完全是由于代码写的不合理，通过直接修改一下代码就能解决问题的，比如for循环次数过多、作了很多无谓的条件判断、相同逻辑重复多次等。
举个栗子：
一个update操作，先查询出entity，再执行update，这样无疑多了一次数据库交互。还有一个问题，update语句可能会操作一些无需更新的字段。
我们可以将表单中涉及到的属性，以及updateTime，updateUser等赋值到entity，直接通过pdateByPrimaryKeySelective，去update特定字段。