1. 优化查询语句

在编写查询语句时，应该尽量避免全表扫描，使用索引来优化查询速度。同时，应该尽可能使用WHERE子句来过滤不必要的数据。需要注意的是，如果WHERE子句中使用了函数或者运算符，可能会导致索引失效，从而导致查询变慢。

示例1：假设我们有一个用户表user，其中有一个name字段，我们需要查询名字为“张三”的用户信息。下面是原始的查询语句：

SELECT * FROM user WHERE name = '张三';

假设name字段上没有索引，这将导致全表扫描，耗费大量时间。为了优化查询速度，我们可以在name字段上创建一个索引：

ALTER TABLE user ADD INDEX idx_name (name);

然后修改查询语句：

SELECT * FROM user WHERE name = '张三';

这样就可以利用索引来快速查询了。

2. 使用内存临时表

在进行大量数据的排序或者分组操作时，MySQL可能会使用磁盘临时表来存储中间结果，而磁盘IO的速度远远慢于内存。如果将临时表改为内存表，可以大大提高速度。

示例2：假设我们有一个订单表order，其中有一个字段amount，我们需要统计每个用户的订单总额。下面是原始的查询语句：

SELECT user_id, SUM(amount) FROM order GROUP BY user_id;

如果order表很大，MySQL可能会使用磁盘临时表来存储中间结果，导致查询变慢。为了优化速度，我们可以在查询语句中使用内存临时表：

SELECT user_id, SUM(amount) FROM (SELECT * FROM order) tmp GROUP BY user_id;

这样，MySQL将使用内存临时表，可以大大提高速度。

在应用程序中，每次请求数据库时都需要连接和断开数据库，这会导致大量的连接和断开操作，增加数据库的负担。为了避免这种情况，可以使用连接池来管理数据库连接，重复利用已经建立的连接，减少连接和断开操作的开销。

使用SELECT 将导致MySQL从磁盘中读取整行记录，如果数据很大，会导致网络带宽和内存的开销，从而降低查询速度。应该尽可能指定需要查询的列，避免使用SELECT 。

为了避免读写操作之间的互相干扰，可以将读操作和写操作分离在不同的服务器上。这样可以避免读写操作之间的锁竞争，提高并发处理能力。

为了避免频繁查询数据库，可以使用缓存技术来缓存查询结果。如果查询结果已经缓存，则直接从缓存中获取数据，避免查询数据库，从而提高查询速度。

分区表是将一个大的表按指定条件拆分为多个小表，每个小表只包含符合特定条件的数据。这种技术可以使查询操作只针对特定的分区表，避免查询整个大表，提高查询速度。

对于大规模的数据库系统，可以使用高速的硬件来优化数据库的性能。例如使用固态硬盘、增加内存、使用多核CPU等。

以上就是详解MySQL数据库优化的八种方式的完整攻略，希望对你有所帮助。