篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了mysql性能优化-慢查询分析,优化索引最佳实践相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显,我们究竟应该如何对mysql数据库进行优化？
下面我就从MySQL对硬件的选择、MySQL的安装、my.cnf的优化、MySQL如何进行架构设计及数据切分,查询与索引优化分析等方面来说明这个问题。
(一)服务器物理硬件的优化
在挑选硬件服务器时，我们应该从下面几个方面着重对MySQL服务器的硬件配置进行优化，也就是说将项目中的资金着重投入到如下几处：
1、磁盘寻道能力（磁盘I/O），我们现在用的都是SAS15000转的硬盘，用6快这样的硬盘作RAID1+0。MySQL每一秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知，所以，通常认为磁盘I/O是约制MySQL性能的最大因素之一。对于日均访问量在100万PV以上的论坛（Discuz）、博客（Wordpress），如果性能不好，造成的直接后果就是MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑解决访问是：使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试RAID5，MySQL在PAID5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快，如果资金允许，可以选择固态硬盘SSD来替代SAS硬盘做RAID1+0。
2、CPU对于MySQL的影响也是不容忽视的，建议选择运算能力强悍的CPU。推荐使用DELL R710（双四核），商家的卖点也是其强大的虚拟化和数据库能力。
3、对于一台使用MySQL的Database Server来说，建议服务器的内存不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，如果是高端服务器，基本上内存都超过了32GB，我们的数据流服务器都是32GB内存。
我在工作中用的比较多的数据库服务器是DELL R710/R720，其稳定性和性能都不错，同时我也发现许多同行都是采用它作为数据库的服务器，所以在这里也向大家推荐一下。
MySQL应采用编译方式安装
关于MySQL数据库的线上环境安装，我建议采取编译安装的方式，这样性能会有较大的提升。服务器系统则建议CentOS6.7 X86_64，源码包的编译参数会默认以Debug模式生成
二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用--without-debug参数禁止Debug模式。
如果把--with-mysqld-ldflags和--with-client-ld-flags两个编译参数设置为--all-static的话，可以告诉编译器以静态的方式编译，编译结果将得到最高的性能。
使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能差距可能会达到5%至10%之多。在后面我会跟大家分享我们线上MySQL数据库的编译参数，大家可以参考下，然后根据自己的
线上环境自行修改内容。
MySQL配置文件优化
[client]
port = 3306#客户端端口号为3306
socket = /data/3306/mysql.sock #
default-character-set = utf8 #客户端字符集,(控制character_set_client、character_set_connection、character_set_results)
[mysql]
no-auto-rehash #仅仅允许使用键值的updates和deletes
[mysqld] #组包括了mysqld服务启动的参数，它涉及的方面很多，其中有MySQL的目录和文件，通信、网络、信息安全，内存管理、优化、查询缓存区，还有MySQL日志设置等。
user = mysql#mysql_safe脚本使用MySQL运行用户(编译时--user=mysql指定),推荐使用mysql用户。
port = 3306#MySQL服务运行时的端口号。建议更改默认端口,默认容易遭受攻击。
socket = /data/3306/mysql.sock #socket文件是在Linux/Unix环境下特有的，用户在Linux/Unix环境下客户端连接可以不通过TCP/IP网络而直接使用unix
socket连接MySQL。
basedir = /application/mysql #mysql程序所存放路径,常用于存放mysql启动、配置文件、日志等
datadir = /data/3306/data #MySQL数据存放文件(极其重要)
character-set-server = utf8 #数据库和数据库表的默认字符集。(推荐utf8,以免导致乱码)
log-error=/data/3306/mysql_xuliangwei.err
#mysql错误日志存放路径及名称(启动出现错误一定要看错误日志,百分之百都能通过错误日志排插解决。)
pid-file=/data/3306/mysql_xuliangwei.pid #MySQL_pid文件记录的是当前mysqld进程的pid，pid亦即
ProcessID。
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率，增强稳定性。
skip-name-resolv
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时候。但是需要注意的是，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式了，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
skip-networking #开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果Web服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器的，则不要开启该选项，否则无法正常连接！
open_files_limit = 1024#MySQLd能打开文件的最大个数,如果出现too mant
open files之类的就需要调整该值了。
back_log = 384 #back_log参数是值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前，短时间内的多少个请求可以被存在堆栈中。如果系统在短时间内有很多连接，则需要增加该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的监听队列的大小。不同的操作系统在这个队列的大小上有自己的限制。如果试图将back_log设置得高于操作系统的限制将是无效的，其默认值为50.对于Linux系统而言，推荐设置为小于512的整数。
max_cOnnections= 800 #指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问博客时经常出现 Too Many Connections的错误提示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 6000 #设置每个主机的连接请求异常中断的最大次数，当超过该次数，MySQL服务器将禁止host的连接请求，直到MySQL服务器重启或通过flush hosts命令清空此host的相关信息。
wait_timeout = 120 #指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器来说，可以将其设置为5~10。
table_cache = 614K #table_cache指示表高速缓冲区的大小。当MySQL访问一个表时，如果在MySQL缓冲区还有空间，那么这个表就被打开并放入表缓冲区，这样做的好处是可以更快速地访问表中的内容。一般来说，可以查看数据库运行峰值时间的状态值Open_tables和Open_tables，用以判断是否需要增加table_cache的值，即如果Open_tables接近table_cache的时候，并且Opened_tables这个值在逐步增加，那就要考虑增加这个值的大小了。
external-locking = FALSE #MySQL选项可以避免外部锁定。True为开启。
max_allowed_packet =16M #服务器一次能处理最大的查询包的值，也是服务器程序能够处理的最大查询
sort_buffer_size = 1M #设置查询排序时所能使用的缓冲区大小，系统默认大小为2MB。
注意：该参数对应的分配内存是每个连接独占的，如果有100个连接，那么实际分配的总排序缓冲区大小为100 x6=600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器来说，推荐将其设置为6MB~8MB
join_buffer_size = 8M #联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每个连接独享。
thread_cache_size = 64 #设置Thread Cache池中可以缓存的连接线程最大数量，可设置为0~16384，默认为0.这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中;如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建，如果有很多线程，增加这个值可以改善系统性能。通过比较Connections和Threads_created状态的变量，可以看到这个变量的作用。我们可以根据物理内存设置规则如下:1GB内存我们配置为8,2GB内存我们配置为16,3GB我们配置为32,4GB或4GB以上我们给此值为64或更大的值。
thread_cOncurrency= 8 #该参数取值为服务器逻辑CPU数量x 2，在本例中，服务器有两个物理CPU，而每个物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4 x 2 = 8。这也是双四核主流服务器的配置。
query_cache_size = 64M #指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况;如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用得非常频繁。另外如果改值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲。对于Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
query_cache_limit = 2M #只有小于此设置值的结果才会被缓存
query_cache_min_res_unit = 2k #设置查询缓存分配内存的最小单位，要适当第设置此参数，可以做到为减少内存快的申请和分配次数，但是设置过大可能导致内存碎片数值上升。默认值为4K，建议设置为1K~16K。
default_table_type = InnoDB #默认表的类型为InnoDB
thread_stack = 256K #设置MySQL每个线程的堆栈大小，默认值足够大，可满足普通操作。可设置范围为128KB至4GB，默认为192KB
#transaction_isolation = Level #数据库隔离级别 (READ UNCOMMITTED(读取未提交内容) READ COMMITTED(读取提交内容) REPEATABLE
READ(可重读) SERIALIZABLE(可串行化))
tmp_table_size = 64M #设置内存临时表最大值。如果超过该值，则会将临时表写入磁盘，其范围1KB到4GB。
max_heap_table_size = 64M #独立的内存表所允许的最大容量。
table_cache = 614 #给经常访问的表分配的内存，物理内存越大，设置就越大。调大这个值，一般情况下可以降低磁盘IO，但相应的会占用更多的内存,这里设置为614。
table_open_cache = 512 #设置表高速缓存的数目。每个连接进来，都会至少打开一个表缓存。因此， table_cache 的大小应与 max_connections 的设置有关。例如，对于 200 个并行运行的连接，应该让表的缓存至少有 200 × N ，这里 N 是应用可以执行的查询的一个联接中表的最大数量。此外，还需要为临时表和文件保留一些额外的文件描述符。
long_query_time = 1 #慢查询的执行用时上限,默认设置是10s,推荐(1s~2s)
log_long_format #没有使用索引的查询也会被记录。(推荐,根据业务来调整)
log-slow-queries = /data/3306/slow.log #慢查询日志文件路径(如果开启慢查询,建议打开此日志)
log-bin = /data/3306/mysql-bin #logbin数据库的操作日志,例如update、delete、create等都会存储到binlog日志,通过logbin可以实现增量恢复
relay-log = /data/3306/relay-bin #relay-log日志记录的是从服务器I/O线程将主服务器的二进制日志读取过来记录到从服务器本地文件,然后SQL线程会读取relay-log日志的内容并应用到从服务器
relay-log-info-file = /data/3306/relay-log.info #从服务器用于记录中继日志相关信息的文件,默认名为数据目录中的relay-log.info。
binlog_cache_size = 4M #在一个事务中binlog为了记录sql状态所持有的cache大小，如果你经常使用大的，多声明的事务，可以增加此值来获取更大的性能，所有从事务来的状态都被缓冲在binlog缓冲中，然后再提交后一次性写入到binlog中，如果事务比此值大，会使用磁盘上的临时文件来替代，此缓冲在每个链接的事务第一次更新状态时被创建。
max_binlog_cache_size = 8M #最大的二进制Cache日志缓冲尺寸。
max_binlog_size = 1G #二进制日志文件的最大长度(默认设置1GB)一个二进制文件信息超过了这个最大长度之前,MySQL服务器会自动提供一个新的二进制日志文件接续上。
expire_logs_days = 7 #超过7天的binlog,mysql程序自动删除(如果数据重要,建议不要开启该选项)
key_buffer_size = 256M #指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器来说，该参数可设置为256MB或384MB。
注意：如果该参数值设置得过大反而会使服务器的整体效率降低！
read_buffer_size = 4M #读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每个连接独享。
read_rnd_buffer_size = 16M #设置进行随机读的时候所使用的缓冲区。此参数和read_buffer_size所设置的Buffer相反，一个是顺序读的时候使用，一个是随机读的时候使用。但是两者都是针对与线程的设置，每个线程都可以产生两种Buffer中的任何一个。默认值256KB，最大值4GB。
bulk_insert_buffer_size = 8M #如果经常性的需要使用批量插入的特殊语句来插入数据,可以适当调整参数至16MB~32MB,建议8MB。
#myisam_sort_buffer_size = 8M #设置在REPAIR Table或用Create
index创建索引或 Alter table的过程中排序索引所分配的缓冲区大小，可设置范围4Bytes至4GB，默认为8MB
lower_case_table_names = 1 #实现MySQL不区分大小。(发开需求-建议开启)
slave-skip-errors = 1032,1062 #从库可以跳过的错误数字值(mysql错误以数字代码反馈,全的mysql错误代码大全,以后会发布至博客)。
replicate-ignore-db=mysql #在做主从的情况下,设置不需要同步的库。
server-id = 1 #表示本机的序列号为1,如果做主从，或者多实例,serverid一定不能相同。
myisam_sort_buffer_size = 128M
#当需要对于执行REPAIR, OPTIMIZE, ALTER 语句重建索引时，MySQL会分配这个缓存，以及LOAD DATA INFILE会加载到一个新表，它会根据最大的配置认真的分配的每个线程。
myisam_max_sort_file_size = 10G #当重新建索引（REPAIR，ALTER，TABLE，或者LOAD，DATA，TNFILE）时，MySQL被允许使用临时文件的最大值。
myisam_repair_threads = 1 #如果一个表拥有超过一个索引, MyISAM 可以通过并行排序使用超过一个线程去修复他们.
myisam_recover #自动检查和修复没有适当关闭的 MyISAM 表.
innodb_additional_mem_pool_size = 4M #用来设置InnoDB存储的数据目录信息和其他内部数据结构的内存池大小。应用程序里的表越多，你需要在这里面分配越多的内存。对于一个相对稳定的应用，这个参数的大小也是相对稳定的，也没有必要预留非常大的值。如果InnoDB用广了这个池内的内存，InnoDB开始从操作系统分配内存，并且往MySQL错误日志写警告信息。默认为1MB，当发现错误日志中已经有相关的警告信息时，就应该适当的增加该参数的大小。
innodb_buffer_pool_size = 64M #InnoDB使用一个缓冲池来保存索引和原始数据，设置越大，在存取表里面数据时所需要的磁盘I/O越少。强烈建议不要武断地将InnoDB的Buffer Pool值配置为物理内存的50%~80%，应根据具体环境而定。
innodb_data_file_path = ibdata1:128M:autoextend #设置配置一个可扩展大小的尺寸为128MB的单独文件，名为ibdata1.没有给出文件的位置，所以默认的是在MySQL的数据目录内。
innodb_file_io_threads = 4 #InnoDB中的文件I/O线程。通常设置为4，如果是windows可以设置更大的值以提高磁盘I/O
innodb_thread_cOncurrency= 8 #你的服务器有几个CPU就设置为几，建议用默认设置，一般设为8。
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 #设置为0就等于innodb_log_buffer_size队列满后在统一存储，默认为1，也是最安全的设置。
innodb_log_buffer_size = 2M #默认为1MB，通常设置为8~16MB就足够了。
innodb_log_file_size = 32M #确定日志文件的大小，更大的设置可以提高性能，但也会增加恢复数据库的时间。
innodb_log_files_in_group = 3 #为提高性能,MySQL可以以循环方式将日志文件写到多个文件。推荐设置为3。
innodb_max_dirty_pages_pct = 90 #InnoDB主线程刷新缓存池中的数据。
innodb_lock_wait_timeout = 120 #InnoDB事务被回滚之前可以等待一个锁定的超时秒数。InnoDB在它自己的锁定表中自动检测事务死锁并且回滚事务。InnoDB用locak tables 语句注意到锁定设置。默认值是50秒。
innodb_file_per_table = 0 #InnoDB为独立表空间模式，每个数据库的每个表都会生成一个数据空间。0关闭，1开启。
独立表空间优点：
1、每个表都有自己独立的表空间。
2、每个表的数据和索引都会存在自己的表空间中。
3、可以实现单表在不同的数据库中移动。
4、空间可以回收（除drop table操作处，表空不能自己回收。）
[mysqldump]
quick
max_allowed_packet = 2M #设定在网络传输中一次消息传输量的最大值。系统默认值为1MB，最大值是1GB，必须设置为1024的倍数。单位为字节。
值得注意：
强烈建议不要武断地将InnoDB的Buffer
Pool值配置为物理内存的50%~80%，应根据具体环境而定。
如果key_reads太大，则应该把my.cnf中的key_buffer_size变大，保持key_reads/key_read_re-quests至少在1/100以上，越小越好。
如果qcache_lowmem_prunes很大，就要增加query_cache_size的值。
MySQL上线后根据status状态进行优化
MySQL数据库上线后，可以等其稳定运行一段时间后再根据服务器的status状态进行适当优化，我们可以用如下命令列出MySQL服务器运行的各种状态值：
mysql > show global status;
我个人比较喜欢的用法是 show status like ‘查询%‘;
1.慢查询
有时我们为了定位系统中效率比较低下的Query语法，需要打开慢查询日志，也就是Slow Que-ry log。打开慢查询日志的相关命令如下：
mysql>show variables like ‘%slow%‘;
+---------------------+-----------------------------------------+
|
Variable_name | Value |
+---------------------+-----------------------------------------+
|
log_slow_queries | ON |
|
slow_launch_time | 2 |
+---------------------+-----------------------------------------+
mysql>show global status like ‘%slow%‘;
+---------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+---------------------+-------+
|
Slow_launch_threads | 0 |
|
Slow_queries | 2128 |
+---------------------+-------+
打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的MySQL是主从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响也会很小。另外，可以用MySQL自带的命令mysqldumpslow进行查询。比如：下面的命令可以查出访问次数最多的20个SQL语句：
mysqldumpslow -s c -t 20 host-slow.log
2.连接数
我们如果经常遇见MySQL：ERROR1040：Too manyconnections的情况，一种情况是访问量确实很高，MySQL服务器扛不住了，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力。另外一种情况是MySQL配置文件中max_connections的值过小。来看一个例子。
mysql> show variables like ‘max_connections‘;
+-----------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+-----------------+-------+
|
max_connections | 800 |
+-----------------+-------+
这台服务器最大连接数是256，然后查询一下该服务器响应的最大连接数；
mysql> show global status like ‘Max_used_connections‘;
+----------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+----------------------+-------+
|
Max_used_connections | 245 |
+----------------------+-------+
MySQL服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数的上线800，不会出现1040错误。
Max_used_connections /max_connections * 100% =
85%
最大连接数占上限连接数的85%左右,如果发现比例在10%以下，则说明MySQL服务器连接数的上限设置得过高了。
3.key_buffer_size
key_buffer_size是设置MyISAM表索引缓存空间的大小，此参数对MyISAM表性能影响最大。下面是一台MyISAM为主要存储引擎服务器的配置：
mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;
+-----------------+-----------+
|
Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
|
key_buffer_size | 536870912 |
+-----------------+-----------+
从上面可以看出，分配了512MB内存给key_buffer_size。再来看key_buffer_size的使用情况：
mysql> show global status like ‘key_read%‘;
+-------------------+--------------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
|
Key_read_requests | 27813678766 |
|
Key_reads | 6798830|
+-------------------+--------------+
一共有27813678766个索引读取请求，有6798830个请求在内存中没有找到，直接从硬盘读取索引。
key_cache_miss_rate = key_reads / key_read_requests * 100%
比如上面的数据，key_cache_miss_rate为0.0244%，4000%个索引读取请求才有一个直接读硬盘，效果已经很好了，key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好，如果key_cache_miss_rate在0.01%以下的话，则说明key_buffer_size分配得过多，可以适当减少。
4.临时表
当执行语句时，关于已经被创建了隐含临时表的数量，我们可以用如下命令查询其具体情况：
mysql> show global status like ‘created_tmp%‘;
+-------------------------+----------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------------+----------+
|
Created_tmp_disk_tables | 21119 |
|
Created_tmp_files | 6 |
|
Created_tmp_tables | 17715532 |
+-------------------------+----------+
每次创建临时表时，Created_tmp_table都会增加，如果磁盘上创建临时表，Created_tmp_disk_tables也会增加。Created_tmp_files表示MySQL服务创建的临时文件数，比较理想的配置是：
Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_files *
100% <= 25%
比如上面的服务器Created_tmp_disk_tables / Created_tmp_files *
100% =1.20%，就相当不错。我们在看一下MySQL服务器对临时表的配置：
mysql> show variables where Variable_name in (‘tmp_table_size‘,‘max_heap_table_size‘);
+---------------------+---------+
|
Variable_name | Value |
+---------------------+---------+
|
max_heap_table_size | 2097152 |
|
tmp_table_size | 2097152 |
+---------------------+---------+
5.打开表的情况
Open_tables表示打开表的数量，Opened_tables表示打开过的表数量，我们可以用如下命令查看其具体情况：
mysql> show global status like ‘open%tables%‘;
+---------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+---------------+-------+
|
Open_tables | 351 |
|
Opened_tables | 1455 |
如果Opened_tables数量过大，说明配置中table_open_cache的值可能太小。我们查询下服务器table_open_cache;
mysql> show variables like ‘table_open_cache‘;
+------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+------------------+-------+
|
table_open_cache | 2048 |
+------------------+-------+
比较合适的值为：
open_tables / opened_tables* 100% > = 85%
open_tables / table_open_cache* 100% <= 95%
6.进程使用情况
如果我们在MySQL服务器的配置文件中设置了thread_cache_size，当客户端断开时，服务器处理此客户请求的线程将会缓存起来以响应一下客户而不是销毁(前提是缓存数未达上线)Thread_created表示创建过的线程数，我们可以用如下命令查看：
mysql> show global status like ‘thread%‘;
+-------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
|
Threads_cached | 40|
|
Threads_connected | 1 |
|
Threads_created | 330 |
|
Threads_running | 1 |
+-------------------+-------+
如果发现Threads_created的值过大的话，表明MySQL服务器一直在创建线程，这也是比较耗费资源的，可以适当增大配置文件中thread_cache_size的值。查询服务器thread_cache_size配置如下：
mysql> show variables like ‘thread_cache_size‘;
+-------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------+-------+
|
thread_cache_size | 100 |
+-------------------+-------+
示例中的MySQL服务器还是挺健康的。
7.查询缓存(query cache)
它主要涉及两个参数，query_cache_size是设置MySQL的Query Cache大小，query_cache_type是设置使用查询缓存的类型，我们可以用如下命令查看其具体情况：
mysql> show global status like ‘qcache%‘;
+-------------------------+-----------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------------+-----------+
|
Qcache_free_blocks | 22756 |
|
Qcache_free_memory | 76764704 |
|
Qcache_hits | 213028692 |
|
Qcache_inserts | 208894227 |
|
Qcache_lowmem_prunes | 4010916 |
|
Qcache_not_cached | 13385031 |
|
Qcache_queries_in_cache | 43560 |
|
Qcache_total_blocks | 111212 |
+-------------------------+-----------+
MySQL查询缓存变量的相关解释如下：
Qcache_free_blocks： 缓存中相领内存快的个数。数目大说明可能有碎片。flush
query cache会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个空间块。
Qcache_free_memory：缓存中的空闲空间。
Qcache_hits：多少次命中。通过这个参数可以查看到Query
Cache的基本效果。
Qcache_inserts：插入次数，没插入一次查询时就增加1。命中次数除以插入次数就是命中比率。
Qcache_lowmem_prunes：多少条Query因为内存不足而被清楚出Query Cache。通过Qcache_lowmem_prunes和Query_free_memory相互结合，能够更清楚地了解到系统中Query Cache的内存大小是否真的足够，是否非常频繁地出现因为内存不足而有Query被换出的情况。
Qcache_not_cached：不适合进行缓存的查询数量，通常是由于这些查询不是select语句或用了now()之类的函数。
Qcache_queries_in_cache：当前缓存的查询和响应数量。
Qcache_total_blocks：缓存中块的数量。
我们在查询一下服务器上关于query_cache的配置命令：
mysql> show variables like ‘query_cache%‘;
+------------------------------+---------+
|
Variable_name | Value |
+------------------------------+---------+
|
query_cache_limit | 1048576 |
|
query_cache_min_res_unit | 2048 |
|
query_cache_size | 2097152 |
|
query_cache_type | ON |
|
query_cache_wlock_invalidate | OFF |
+------------------------------+---------+
字段解释如下：
query_cache_limit：超过此大小的查询将不缓存。
query_cache_min_res_unit：缓存块的最小值。
query_cache_size：查询缓存大小。
query_cache_type：缓存类型，决定缓存什么样的查询，示例中表示不缓存select
sql_no_cache查询。
query_cache_wlock_invalidat：表示当有其他客户端正在对MyISAM表进行写操作，读请求是要等WRITE LOCK释放资源后再查询还是允许直接从Query Cache中读取结果，默认为OFF（可以直接从Query Cache中取得结果。）
query_cache_min_res_unit的配置是一柄双刃剑，默认是4KB，设置值大对大数据查询有好处，但如果你的查询都是小数据查询，就容易造成内存碎片和浪费。
查询缓存碎片率 = Qcache_free_blocks /Qcache_total_blocks * 100%
如果查询碎片率超过20%，可以用 flush query cache 整理缓存碎片，或者试试减少query_cache_min_res_unit，如果你查询都是小数据库的话。
查询缓存利用率 = (Qcache_free_size – Qcache_free_memory)/query_cache_size * 100%
查询缓存利用率在25%一下的话说明query_cache_size设置得过大，可适当减少;查询缓存利用率在80%以上而且Qcache_lowmem_prunes > 50的话则说明query_cache_size可能有点小，不然就是碎片太多。
查询命中率 = (Qcache_hits - Qcache_insert)/Qcache)hits * 100%
示例服务器中的查询缓存碎片率等于20%左右，查询缓存利用率在50%，查询命中率在2%，说明命中率很差，可能写操作比较频繁，而且可能有些碎片。
8.排序使用情况
它表示系统中对数据进行排序时所用的Buffer，我们可以用如下命令查看：
mysql> show global status like ‘sort%‘;
+-------------------+----------+
|
Variable_name | Value |
+-------------------+----------+
|
Sort_merge_passes | 10 |
|
Sort_range | 37431240 |
|
Sort_rows | 6738691532 |
|
Sort_scan | 1823485 |
+-------------------+----------+
Sort_merge_passes包括如下步骤：MySQL首先会尝试在内存中做排序，使用的内存大小由系统变量sort_buffer_size来决定，如果它不够大则把所有的记录都读在内存中，而MySQL则会把每次在内存中排序的结果存到临时文件中，等MySQL找到所有记录之后，再把临时文件中的记录做一次排序。这次再排序就会增加sort_merge_passes。实际上，MySQL会用另外一个临时文件来存储再次排序的结果，所以我们通常会看到sort_merge_passes增加的数值是建临时文件数的两倍。因为用到了临时文件，所以速度可能会比较慢，增大sort_buffer_size会减少sort_merge_passes和创建临时文件的次数，但盲目地增大sort_buffer_size并不一定能提高速度。
9.文件打开数(open_files)
我们现在处理MySQL故障时，发现当Open_files大于open_files_limit值时，MySQL数据库就会发生卡住的现象，导致nginx服务器打不开相应页面。这个问题大家在工作中应注意，我们可以用如下命令查看其具体情况：
show global status like ‘open_files‘;
+---------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+---------------+-------+
|
Open_files | 1481 |
+---------------+-------+
mysql> show global status like ‘open_files_limit‘;
+------------------+-------+
|
Variable_name | Value |
+------------------+--------+
|
Open_files_limit | 4509 |
+------------------+--------+
比较合适的设置是：Open_files / Open_files_limit * 100% <= 75%
10.InnoDB_buffer_pool_cache合理设置
InnoDB存储引擎的缓存机制和MyISAM的最大区别就在于，InnoDB不仅仅缓存索引，同时还会缓存实际的数据。此参数用来设置InnoDB最主要的Buffer的大小，也就是缓存用户表及索引数据的最主要缓存空间，对InnoDB整体性能影响也最大。
无论是MySQL官方手册还是网络上许多人分享的InnoDB优化建议，都是简单地建议将此值设置为整个系统物理内存的50%~80%。这种做法其实不妥，我们应根据实际的运行场景来正确设置此项参数。
mysql慢查询项目优化：
慢查询方法：使用explain查看select语句的执行计划，即索引使用情况
建立索引方法：索引建立方法一般都是根据查询语句的条件判断作为索引
explain分析查询
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到:
– 表的读取顺序
– 数据读取操作的操作类型
– 哪些索引可以使用
– 哪些索引被实际使用
– 表之间的引用
– 每张表有多少行被优化器查询
通过explain语句发现SC课程表并没有索引，扫描了20行内容【备注：SC表总共插入只有20行内容】；所以说这条语句查询并不是最优，如果SC表很大的话有50万条数据 那么查询的时间肯定要很长。
这个时候发现选课表SC 和 student表只扫描了一行就查询到结果
使用explain优化SQL语句的基本流程：
1、抓慢查询
show full prcesslist;
分析慢查询日志。
slow_query_log=on
long_query_time=1
log-slow-queries=/data/3306/slow.log
log_queries_not_using_indexes = on
2、explain语句检查索引执行情况。
3、对需要建索引的列建立索引
4、分析慢查询的工具 mysqlsla
EXPLAIN字段：
Table：显示这一行的数据是关于哪张表的
possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。MYSQL很少会选择优化不足的索引，此时可以在SELECT语句中使用USE INDEX（index）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（index）来强制忽略索引
key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
rows：MySQL认为必须检索的用来返回请求数据的行数
type：这是最重要的字段之一，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为system、const、eq_reg、ref、range、index和ALL
nsystem、const：可以将查询的变量转为常量. 如id=1; id为 主键或唯一键.
neq_ref：访问索引,返回某单一行的数据.(通常在联接时出现，查询使用的索引为主键或惟一键)
nref：访问索引,返回某个值的数据.(可以返回多行) 通常使用=时发生
nrange：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西，并且该字段上建有索引时发生的情况(注:不一定好于index)
nindex：以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序,缺点是还要全表扫描
nALL：全表扫描，应该尽量避免
Extra：关于MYSQL如何解析查询的额外信息，主要有以下几种
nusing index：只用到索引,可以避免访问表.
nusing where：使用到where来过虑数据. 不是所有的where
clause都要显示using where. 如以=方式访问索引.
nusing tmporary：用到临时表
nusing filesort：用到额外的排序. (当使用order by
v1,而没用到索引时,就会使用额外的排序)
nrange checked for eache record(index
map:N)：没有好的索引.
profiling分析查询
通过慢日志查询可以知道哪些SQL语句执行效率低下，通过explain我们可以得知SQL语句的具体执行情况，索引使用等，还可以结合show命令查看执行状态。
如果觉得explain的信息不够详细，可以同通过profiling命令得到更准确的SQL执行消耗系统资源的信息。
profiling默认是关闭的。可以通过以下语句查看
查看是否已经启用profile，如果profiling值为0，可以通过
mysql> SET profiling = 1;
来启用。启用之后，我们执行一条查询语句
Select student.Sno,student.Sname,course.Cname,SC.Grade
from student,course,SC where student.Sno=SC.Sno and course.Cno=SC.Cno order by
student.Sno;
show profile
for query 2;此条语句是数据库从开始到结束的具体执行过程，每个过程所花费的时间，总花费时间为后面值相加，如果还想要继续优化需要研究执行过程中每个状态。
测试完毕以后 ，关闭参数：mysql> set profiling=0
合理的建立索引的建议：
(1)越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
(2)简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。在MySQL中，应该用内置的日期和时间数据类型，而不是用字符串来存储时间；以及用整型数据类型存储IP地址。
(3)尽量避免NULL：应该指定列为NOT
NULL，除非你想存储NULL。在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值
这部分是关于索引和写SQL语句时应当注意的一些琐碎建议和注意点。
1.当结果集只有一行数据时使用LIMIT 1
2.避免SELECT *，始终指定你需要的列
从表中读取越多的数据，查询会变得更慢。他增加了磁盘需要操作的时间，还是在数据库服务器与WEB服务器是独立分开的情况下。你将会经历非常漫长的网络延迟，仅仅是因为数据不必要的在服务器之间传输。
3.使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。
4.使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR，使用合理的字段属性长度
5.尽可能的使用NOT NULL
6.固定长度的表会更快
7.拆分大的DELETE 或INSERT 语句
8.查询的列越小越快
Where条件
在查询中，WHERE条件也是一个比较重要的因素，尽量少并且是合理的where条件是很重要的，尽量在多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，减少后一个where条件的查询时间。
有些where条件会导致索引无效：
where子句的查询条件里有！=，MySQL将无法使用索引。
where子句使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select
* from tb where left(name, 4) = ‘xxx’
使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样索引是有效的：select
* from tbl1 where name like ‘xxx%’，而like
‘%xxx%’ 时索引无效
MySQL优化小思想
很多时候我们会发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，并不如许多人想象的那样会产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们不能将性能调优完全依托与通过DBA在数据库上线后进行参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。(重点在于前期架构合理的设计及开发的程序合理)
MySQL数据库的可扩展架构方案
如果凭借MySQL的优化任无法顶住压力，这个时候我们就必须考虑MySQL的可扩展性架构了(有人称为MySQL集群)它有以下明显的优势：
成本低，很容易通过价格低廉Pc
server搭建出一个处理能力非常强大的计算机集群。
不太容易遇到瓶颈，因为很容易通过添加主机来增加处理能力。
单节点故障对系统的整体影响较小。
目前可行的方案如下：
（1）MySQL Cluter
其特点为可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机上存一份副本，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以暂时不推荐。
（2）DRBD磁盘网络镜像方案
其特点为软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能可靠性要求配置不同级别的同步。I/O操作会保持顺序，可满足数据库对数据一致性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者互相矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于MySQL Replication。另外，DRBD是官方推荐的可用于MySQL的搞可用方案之一，大家可根据实际环境来考虑是否部署。
（3）MySQL Replication
在工作中，此种MySQL搞可用、高扩展性架构也是用得最多的，我也推荐此方案，一主多从、双主多从是生产环境常见的高可用架构方案。
MMM/MHA高可用解决方案
MMM提供了MySQL主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件。在MMM高可用方案中，典型的应用是双主多从架构，通过MySQL replication技术可以实现两个服务器互为主从，且在任何时候只有一个节点可以被写入，避免了多点写入的数据冲突。同时，当可写的主节点故障时，MMM套件可以立刻监控到，然后将服务自动切换到另一个主节点，继续提供服务，从而实现MySQL的高可用。
Heartbeat/SAN高可用解决方案
在这个方案中，处理failover的方式是高可用集群软件Heartbeat，它监控和管理各个节点间连接的网络，并监控集群服务，当节点出现故障或者服务不可用时，自动在其他节点启动集群服务。在数据共享方面，通过SAN（Storage Area
Network）存储来共享数据，这种方案可以实现99.990%的SLA
Heartbeat/DRBD高可用解决方案
此方案处理failover的方式上依旧采用Heartbeat，不同的是，在数据共享方面，采用了基于块级别的数据同步软件DRBD来实现。
DRBD是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。和SAN网络不同，它并不共享存储，而是通过服务器之间的网络复制数据。
percona xtradb cluster
Percona XtraDB Cluster（简称PXC集群）提供了MySQL高可用的一种实现方法。
1）集群是有节点组成的，推荐配置至少3个节点，但是也可以运行在2个节点上。
2）每个节点都是普通的mysql/percona服务器，可以将现有的数据库服务器组成集群，反之，也可以将集群拆分成单独的服务器。
3）每个节点都包含完整的数据副本。
PXC集群主要由两部分组成：Percona Server with XtraDB和Write Set Replication patches（使用了Galera
library，一个通用的用于事务型应用的同步、多主复制插件）。
其中：Dbm157是mysql主，dbm158是mysql主的备机，dbs159/160/161是mysql从。
MySQL写操作一般采用基于heartbeat+DRBD+MySQL搭建高可用集群的方案。通过heartbeat实现对mysql主进行状态监测，而DRBD实现dbm157数据同步到dbm158。
读操作普遍采用基于LVS+Keepalived搭建高可用高扩展集群的方案。前端AS应用通过提高的读VIP连接LVS，LVS有keepliaved做成高可用模式，实现互备。
最后，mysql主的从节点dbs159/160/161通过mysql主从复制功能同步mysql主的数据，通过lvs功能提供给前端AS应用进行读操作，并实现负载均衡。
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