1.商业需求对性能的影响

比如要求实时统计，那数据库访问的频率会非常高，对数据库的压力也会比较大

2.系统架构及实现对性能的影响

如果架构和设计不够充分，将所有的请求都直接到数据库，这样数据库压力就会大，所有我们应该尽量减少访问数据库的请求。

1）不适合在数据库中存放的数据

• 二进制多媒体数据：非常消耗空间资源，并且数据库处理文件的时候也会消耗大量的数据库主机CPU资源。一般使用文件服务器解决，如果阿里云、腾讯、七牛的OSS。
• 流水队列数据：产生数据的速度非常快，会频繁操作数据库。一般使用专门的队列软件解决
• 超大文本数据

2）是否合理的利用了应用层的Cache机制？

• 系统各种配置及规则数据：变动频率低，访问频率高适合存Cache
• 活跃用户的基本信息数据：用户很少去修改自己的信息，但是系统获取这些数据是频繁的
• 准实时的统计信息数据：
• 其他一些访问频繁但变更较少的数据

3）过度依赖数据库SQL语句的功能导致造成数据库操作效率低下

• 并不是SQL语句越长就越厉害，反而会导致效率低

4）其他不合理的架构导致性能低下

• Cache系统的不合理利用导致Cache命中率低下造成数据库访问量的增加，同时也浪费了Cache 系统的硬件资源投入；
• 过度依赖面向对象思想，对系统带来不必要的压力.
• 对可扩展性的过渡追求，促使系统设计的时候将对象拆得过于离散，造成系统中大量的复杂Join 语句，而MySQLServer在各数据库系统中的主要优势在于处理简单逻辑的查询，这与其锁定的机制也有较大关系；
• 对数据库的过渡依赖，将大量更适合存放于文件系统中的数据存入了数据库中，造成数据库资源的浪费，影响到系统的整体性能，如各种日志信息；
• 过度理想化系统的用户体验，使大量非核心业务消耗过多的资源，如大量不需要实时更新的数据 做了实时统计计算。

3.设计对系统的性能影响

不合理的表设计可能会增加数据库的压力，从而影响性能。

类型越精确越优秀，类型越小越好。

4.硬件环境对系统性能的影响

服务器性能的优劣也会影响数据库的性能

5.Query语句对系统性能的影响

这个是重点放在后面

综合考虑

在整个系统的性能优化中，如果按照百分比来划分上面几个层面的优化带来的性能收益，可以得出大概如下的数据：

• 需求和架构及业务实现优化：55%
• Query 语句的优化：30%
• 数据库自身的优化：15%

数据库应用系统的优化，实际上是一个需要多方面配合，多方面优化的才能产生根本性改善的事情。

总结如下：商业需求合理化，系统架构最优化，逻辑实现精简化，硬件设施理性化。