慢慢做就行了 看多了也没用
1、服务器优化：
对于已经预想到可能会有刚访问量或者大量请求数的网站，要采用nginx负载均衡服务器集群，因为nginx服务器可以很好的处理大流量请求
2、前台优化：
2）减少DOM操作
3）图片延迟加载(图片分成各个小块分别来加载)
3、对于后台优化主要考虑MySQL优化：
1）开启慢查询日志，找出执行时间过长的sql语句
2）如果表中数据不经常更新，可以开启查询缓存
3）存储引擎的选择，如果想进行高速读写而没有很高的并发量选择myisam，如果业务流程较为复杂并且会有很高的并发量如电商项目就选择innodb
4）数据表的优化：
1、不能有null类型字段
2、尽可能节约字段值的长度，对于定长的字符串选择char，不定长选择varchar，字节超过255才选择text
索引建立首要条件：数据量较大的表要考虑建立索引(超过300条记录)
3、对于经常作为其他表连接条件的字段和经常出现在where子句中的条件字段要建立索引
4、建立复合索引的两个字段是否经常同时出现在where子句中，如果不是尽量不要使用复合索引
5、频繁更新的表不要建立太多索引，对索引的建立要慎重，因为建立索引会影响插入、更新和删除的效率
6、对于内容特别长的字段，如加密后的密文，如果需要对该字段建立索引，可以考虑建立前缀索引来进行优化
7、对于数据表中数据量特别大的情况下，可以采用分区，其中range(按范围进行分区)方式进行分区最常用，按id范围进行分区可以提高查询效率，按时间范围进行分区在删除某个时间段的内容时也会有更高的效率
8、对于表中有些字段不常用的，可以采用垂直分表分离出来，一是降低耦合度，二是减少查询消耗
9、范式的优化，一般情况下数据表的建立要遵循三范式，但有时候也需要逆三范式，比如商品相册表中要存在一个记录着该相册下总的浏览记录，而图片表中也存在一个浏览记录的字段，这种情况下在获取商品相册的总浏览数时就不需要连表统计了
5）sql语句的分析和优化：
首先可以通过explain分析sql语句的执行情况，连了哪些表、用到了哪些索引，还可以通过show
profiles查看sql语句精确的执行时间
1、group子句的优化，因为group会自动排序，而因此加上order by null
2、limit子句的优化，在偏移量较大的情况下效率很低，可以用where子句来代替limit的偏移量
3、where条件字段必须是独立的一列，不然无法使用索引 4、对于or运算，参与运算的字段必须都存在索引
5、复合索引，where条件字段中必须存在复合索引的主索引字段 6、like查询必须遵循左原则，左边不能有%
7、尽量不要使用select
8、范围性的条件字段放在最后
9、where条件中避免使用!=、<>、is null、is not null、in、not in这样的运算，必要的时候可以用between代替in
10、当where条件中存在and和or运算混用时，虽然每个字段都存在索引但基本上用不到索引的，这时可以考虑用union查询，把or和and运算分开查询然后合并结果集
11、如果确定你查询的结果不会重复，那么union all比union要更快，因为不用去重 12、插入多条数据时拼成一条sql语句更快
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