作者1：慘綠少年
https://www.cnblogs.com/clsn/p/8214048.html
作者2:喜歡拿鐵的人
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088
在進行MySQL的優化之前，必須要了解的就是MySQL的查詢過程，很多查詢優化工作實際上就是遵循一些原則，讓MySQL的優化器能夠按照預想的合理方式運行而已。
圖-MySQL查詢過程
1 優化的哲學
注：優化有風險，涉足需謹慎
a 優化可能帶來的問題？
-
優化不總是對一個單純的環境進行，還很可能是一個複雜的已投產的系統；
-
優化手段本來就有很大的風險，只不過你沒能力意識到和預見到；
-
任何的技術可以解決一個問題，但必然存在帶來一個問題的風險；
-
對於優化來說解決問題而帶來的問題，控制在可接受的範圍內纔是有成果；
-
保持現狀或出現更差的情況都是失敗！
b 優化的需求？
-
穩定性和業務可持續性，通常比性能更重要；
-
優化不可避免涉及到變更，變更就有風險；
-
優化使性能變好，維持和變差是等概率事件；
-
切記優化，應該是各部門協同，共同參與的工作，任何單一部門都不能對數據庫進行優化！
所以優化工作，是由業務需要驅使的！
c 優化由誰參與？
在進行數據庫優化時，應由數據庫管理員、業務部門代表、應用程序架構師、應用程序設計人員、應用程序開發人員、硬件及系統管理員、存儲管理員等，業務相關人員共同參與。
2 優化思路
a 優化什麼？
在數據庫優化上有兩個主要方面：即安全與性能。
-
安全->數據可持續性；
-
性能->數據的高性能訪問。
b 優化的範圍有哪些？
存儲、主機和操作系統方面：
-
主機架構穩定性；
-
I/O規劃及配置；
-
Swap交換分區；
-
OS內核參數和網絡問題。
應用程序方面：
-
應用程序穩定性；
-
SQL語句性能；
-
串行訪問資源；
-
性能欠佳會話管理；
-
這個應用適不適合用MySQL。
數據庫優化方面：
-
內存；
-
數據庫結構（物理&邏輯）；
-
實例配置。
說明：不管是設計系統、定位問題還是優化，都可以按照這個順序執行。
c 優化維度？
數據庫優化維度有四個：
硬件、系統配置、數據庫表結構、SQL及索引。
優化選擇：
-
優化成本：硬件>系統配置>數據庫表結構>SQL及索引。
-
優化效果：硬件<系統配置<數據庫表結構<SQL及索引。
1 優化工具有啥？
a 數據庫層面？
檢查問題常用工具：
1）MySQL
2）msyqladmin：MySQL客戶端，可進行管理操作
3）mysqlshow：功能強大的查看shell命令
4）show [SESSION | GLOBAL] variables：查看數據庫參數信息
5）SHOW [SESSION | GLOBAL] STATUS：查看數據庫的狀態信息
6）information_schema：獲取元數據的方法
7）SHOW ENGINE INNODB STATUS：Innodb引擎的所有狀態
8）SHOW PROCESSLIST：查看當前所有連接session狀態
9）explain：獲取查詢語句的執行計劃
10）show index：查看錶的索引信息
11）slow-log：記錄慢查詢語句
12）mysqldumpslow：分析slowlog文件的
不常用但好用的工具：
1）Zabbix：監控主機、系統、數據庫（部署zabbix監控平臺）
2）pt-query-digest：分析慢日誌
3）MySQL slap：分析慢日誌
4）sysbench：壓力測試工具
5）MySQL profiling：統計數據庫整體狀態工具
6）Performance Schema：MySQL性能狀態統計的數據
7）workbench：管理、備份、監控、分析、優化工具（比較費資源）
關於Zabbix參考：
http://www.cnblogs.com/clsn/p/7885990.html
b 數據庫層面問題解決思路？
一般應急調優的思路：針對突然的業務辦理卡頓，無法進行正常的業務處理，需要立馬解決的場景。
1）show processlist；
2）explain select id ,name from stu where name='clsn'; # ALL id name age sex；
select id,name from stu where id=2-1 函數 結果集>30；show index from table；
3）通過執行計劃判斷，索引問題（有沒有、合不合理）或者語句本身問題；
4）show status like '%lock%'; # 查詢鎖狀態
kill SESSION_ID; # 殺掉有問題的session。
常規調優思路：針對業務週期性的卡頓，例如在每天10-11點業務特別慢，但是還能夠使用，過了這段時間就好了。
1）查看slowlog，分析slowlog，分析出查詢慢的語句；
2）按照一定優先級，一個一個排查所有慢語句；
3）分析top SQL，進行explain調試，查看語句執行時間；
4）調整索引或語句本身。
c 系統層面？
Cpu方面：
vmstat、sar top、htop、nmon、mpstat；
內存：
free、ps-aux；
IO設備（磁盤、網絡）：
iostat、ss、netstat、iptraf、iftop、lsof；
vmstat命令說明：
1）Procs：r顯示有多少進程正在等待CPU時間。b顯示處於不可中斷的休眠的進程數量。在等待I/O。
2）Memory：swpd顯示被交換到磁盤的數據塊的數量。未被使用的數據塊，用戶緩衝數據塊，用於操作系統的數據塊的數量。
3）Swap：操作系統每秒從磁盤上交換到內存和從內存交換到磁盤的數據塊的數量。s1和s0最好是0。
4）Io：每秒從設備中讀入b1的寫入到設備b0的數據塊的數量。反映了磁盤I/O。
5）System：顯示了每秒發生中斷的數量（in）和上下文交換（cs）的數量。
6）Cpu：顯示用於運行用戶代碼，系統代碼，空閒，等待I/O的Cpu時間。
iostat命令說明：
實例命令：iostat -dk 1 5
iostat -d -k -x 5 （查看設備使用率（%util）和響應時間（await））
1）tps：該設備每秒的傳輸次數。“一次傳輸”意思是“一次I/O請求”。多個邏輯請求可能會被合併爲“一次I/O請求”。
2）iops ：硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的IO次數
3）"一次傳輸"請求的大小是未知的。
4）kB_read/s：每秒從設備（drive expressed）讀取的數據量；
5）KB_wrtn/s：每秒向設備（drive expressed）寫入的數據量；
6）kB_read：讀取的總數據量；
7）kB_wrtn：寫入的總數量數據量；這些單位都爲Kilobytes。
d 系統層面問題解決辦法？
你認爲到底負載高好，還是低好呢？在實際的生產中，一般認爲Cpu只要不超過90%都沒什麼問題。
當然不排除下面這些特殊情況：
Cpu負載高，IO負載低：
1）內存不夠；
2）磁盤性能差；
3）SQL問題--->去數據庫層，進一步排查SQL 問題；
4）IO出問題了（磁盤到臨界了、raid設計不好、raid降級、鎖、在單位時間內tps過高）；
5）tps過高：大量的小數據IO、大量的全表掃描。
IO負載高，Cpu負載低：
1）大量小的IO寫操作：
autocommit，產生大量小IO；IO/PS，磁盤的一個定值，硬件出廠的時候，廠家定義的一個每秒最大的IO次數。
2）大量大的IO 寫操作：SQL問題的機率比較大
IO和cpu負載都很高：
硬件不夠了或SQL存在問題。
4 基礎優化
a 優化思路？
定位問題點吮吸：硬件-->系統-->應用-->數據庫-->架構（高可用、讀寫分離、分庫分表）。
處理方向：明確優化目標、性能和安全的折中、防患未然。
b 硬件優化？
主機方面：
根據數據庫類型，主機CPU選擇、內存容量選擇、磁盤選擇：
1）平衡內存和磁盤資源；
2）隨機的I/O和順序的I/O；
3）主機 RAID卡的BBU（Battery Backup Unit）關閉。
CPU的選擇：
CPU的兩個關鍵因素：核數、主頻
根據不同的業務類型進行選擇：
1）CPU密集型：計算比較多，OLTP - 主頻很高的cpu、核數還要多
2）IO密集型：查詢比較，OLAP - 核數要多，主頻不一定高的
內存的選擇：
OLAP類型數據庫，需要更多內存，和數據獲取量級有關。
OLTP類型數據一般內存是Cpu核心數量的2倍到4倍，沒有最佳實踐。
存儲方面：
1）根據存儲數據種類的不同，選擇不同的存儲設備；
2）配置合理的RAID級別（raid5、raid10、熱備盤）；
3）對與操作系統來講，不需要太特殊的選擇，最好做好冗餘（raid1）（ssd、sas、sata）。
4）raid卡：
主機raid卡選擇：
實現操作系統磁盤的冗餘（raid1）；
平衡內存和磁盤資源；
隨機的I/O和順序的I/O；
主機raid卡的BBU（Battery Backup Unit）要關閉。
網絡設備方面：
使用流量支持更高的網絡設備（交換機、路由器、網線、網卡、HBA卡）
注意：以上這些規劃應該在初始設計系統時就應該考慮好。
c 服務器硬件優化？
1）物理狀態燈
2）自帶管理設備：遠程控制卡（FENCE設備：ipmi ilo idarc）、開關機、硬件監控。
3）第三方的監控軟件、設備（snmp、agent）對物理設施進行監控。
4）存儲設備：自帶的監控平臺。EMC2（hp收購了）、 日立（hds）、IBM低端OEM hds、高端存儲是自己技術，華爲存儲。
d 系統優化？
Cpu：
基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。
內存：
基本不需要調整，在硬件選擇方面下功夫即可。
SWAP：
MySQL儘量避免使用swap。
阿里雲的服務器中默認swap爲0。
IO ：
raid、no lvm、ext4或xfs、ssd、IO調度策略。
Swap調整(不使用swap分區)
/proc/sys/vm/swappiness的內容改成0（臨時），/etc/sysctl. conf上添加vm.swappiness=0（永久）
這個參數決定了Linux是傾向於使用swap，還是傾向於釋放文件系統cache。在內存緊張的情況下，數值越低越傾向於釋放文件系統cache。
當然，這個參數只能減少使用swap的概率，並不能避免Linux使用swap。
修改MySQL的配置參數innodb_flush_ method，開啓O_DIRECT模式：
這種情況下，InnoDB的buffer pool會直接繞過文件系統cache來訪問磁盤，但是redo log依舊會使用文件系統cache。
值得注意的是，Redo log是覆寫模式的，即使使用了文件系統的cache，也不會佔用太多。
IO調度策略：
#echo deadline>/sys/block/sda/queue/scheduler 臨時修改爲deadline
永久修改
vi /boot/grub/grub.conf
更改到如下內容:
kernel /boot/vmlinuz-2.6.18-8.el5 ro root=LABEL=/ elevator=deadline rhgb quiet
e 系統參數調整？
Linux系統內核參數優化：
vim/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535：# 用戶端口範圍
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
fs.file-max=65535：# 系統最大文件句柄，控制的是能打開文件最大數量
用戶限制參數（MySQL可以不設置以下配置）：
vim/etc/security/limits.conf
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
f 應用優化？
業務應用和數據庫應用獨立；
防火牆：iptables、selinux等其他無用服務（關閉）：
chkconfig --level 23456 acpid off
chkconfig --level 23456 anacron off
chkconfig --level 23456 autofs off
chkconfig --level 23456 avahi-daemon off
chkconfig --level 23456 bluetooth off
chkconfig --level 23456 cups off
chkconfig --level 23456 firstboot off
chkconfig --level 23456 haldaemon off
chkconfig --level 23456 hplip off
chkconfig --level 23456 ip6tables off
chkconfig --level 23456 iptables off
chkconfig --level 23456 isdn off
chkconfig --level 23456 pcscd off
chkconfig --level 23456 sendmail off
chkconfig --level 23456 yum-updatesd off
安裝圖形界面的服務器不要啓動圖形界面runlevel 3。
另外，思考將來我們的業務是否真的需要MySQL，還是使用其他種類的數據庫。用數據庫的最高境界就是不用數據庫。
5 數據庫優化
SQL優化方向：執行計劃、索引、SQL改寫。
架構優化方向：高可用架構、高性能架構、分庫分表。
a 數據庫參數優化？
調整
實例整體（高級優化，擴展）：
thread_concurrency：# 併發線程數量個數
sort_buffer_size：# 排序緩存
read_buffer_size：# 順序讀取緩存
read_rnd_buffer_size：# 隨機讀取緩存
key_buffer_size：# 索引緩存
thread_cache_size：# (1G—>8, 2G—>16, 3G—>32, >3G—>64)
連接層（基礎優化）
設置合理的連接客戶和連接方式：
max_connections # 最大連接數，看交易筆數設置
max_connect_errors # 最大錯誤連接數，能大則大
connect_timeout # 連接超時
max_user_connections # 最大用戶連接數
skip-name-resolve # 跳過域名解析
wait_timeout # 等待超時
back_log # 可以在堆棧中的連接數量
SQL層（基礎優化）
query_cache_size： 查詢緩存 >>> OLAP類型數據庫,需要重點加大此內存緩存，但是一般不會超過GB。
對於經常被修改的數據，緩存會立馬失效。
我們可以實用內存數據庫（redis、memecache），替代他的功能。
b 存儲引擎層（innodb基礎優化參數）？
default-storage-engine
innodb_buffer_pool_size # 沒有固定大小，50%測試值，看看情況再微調。但是儘量設置不要超過物理內存70%
innodb_file_per_table=(1,0)
innodb_flush_log_at_trx_commit=(0,1,2) # 1是最安全的，0是性能最高，2折中
binlog_sync
Innodb_flush_method=(O_DIRECT, fdatasync)
innodb_log_buffer_size # 100M以下
innodb_log_file_size # 100M 以下
innodb_log_files_in_group # 5個成員以下,一般2-3個夠用（iblogfile0-N）
innodb_max_dirty_pages_pct # 達到百分之75的時候刷寫 內存髒頁到磁盤。
log_bin
max_binlog_cache_size # 可以不設置
max_binlog_size # 可以不設置
innodb_additional_mem_pool_size #小於2G內存的機器，推薦值是20M。32G內存以上100M
談談項目中常用的MySQL優化方法，共19條，具體如下：
1、EXPLAIN
做MySQL優化，我們要善用EXPLAIN查看SQL執行計劃。
下面來個簡單的示例，標註（1、2、3、4、5）我們要重點關注的數據：
type列，連接類型。一個好的SQL語句至少要達到range級別。杜絕出現all級別。
key列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是NULL。可以採取強制索引方式。
key_len列，索引長度。
rows列，掃描行數。該值是個預估值。
extra列，詳細說明。注意，常見的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
2、SQL語句中IN包含的值不應過多
MySQL對於IN做了相應的優化，即將IN中的常量全部存儲在一個數組裏面，而且這個數組是排好序的。但是如果數值較多，產生的消耗也是比較大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值，能用between就不要用in了；再或者使用連接來替換。
3、SELECT語句務必指明字段名稱
SELECT*增加很多不必要的消耗（CPU、IO、內存、網絡帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性；當表結構發生改變時，前斷也需要更新。所以要求直接在select後面接上字段名。
4、當只需要一條數據的時候，使用limit 1
這是爲了使EXPLAIN中type列達到const類型
5、如果排序字段沒有用到索引，就儘量少排序
6、如果限制條件中其他字段沒有索引，儘量少用or
or兩邊的字段中，如果有一個不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用union all或者是union（必要的時候）的方式來代替“or”會得到更好的效果。
7、儘量用union all代替union
union和union all的差異主要是前者需要將結果集合並後再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，加大資源消耗及延遲。當然，union all的前提條件是兩個結果集沒有重複數據。
8、不使用ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;
上面的SQL語句，可優化爲：
select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;
9、區分in和exists、not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面SQL語句相當於
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那麼以外層表爲驅動表，先被訪問，如果是IN，那麼先執行子查詢。所以IN適合於外表大而內表小的情況；EXISTS適合於外表小而內表大的情況。
關於not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個替代not exists的SQL語句？
原SQL語句：
select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的SQL語句：
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
取出的結果集如下圖表示，A表不在B表中的數據：
10、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述SQL語句做分頁的時候，可能有人會發現，隨着表數據量的增加，直接使用limit分頁查詢會越來越慢。
優化的方法如下：可以取前一頁的最大行數的id，然後根據這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的id是866612。SQL可以採用如下的寫法：
select id,name from product where id> 866612 limit 20
11、分段查詢
一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時間範圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程序，分段進行查詢，循環遍歷，將結果合併處理進行展示。
如下圖這個SQL語句，掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢：
12、避免在where子句中對字段進行null值判斷
對於null的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
13、不建議使用%前綴模糊查詢
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查詢%name%？
如下圖所示，雖然給secret字段添加了索引，但在explain結果並沒有使用：
那麼如何解決這個問題呢，答案：使用全文索引。
在我們查詢中經常會用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來幫助我們。
創建全文索引的SQL語法是：
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的SQL語句是：
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意：在需要創建全文索引之前，請聯繫DBA確定能否創建。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區別。
14、避免在where子句中對字段進行表達式操作
比如：
select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
中對字段就行了算術運算，這會造成引擎放棄使用索引，建議改成：
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
15、避免隱式類型轉換
where子句中出現column字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換，建議先確定where中的參數類型。
16、對於聯合索引來說，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name這樣的順序，但是name;school都無法使用這個索引。所以在創建聯合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面。
17、必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引
有的時候MySQL優化器採取它認爲合適的索引來檢索SQL語句，但是可能它所採用的索引並不是我們想要的。這時就可以採用forceindex來強制優化器使用我們制定的索引。
18、注意範圍查詢語句
對於聯合索引來說，如果存在範圍查詢，比如between、>、<等條件時，會造成後面的索引字段失效。
19、關於JOIN優化
LEFT JOIN A表爲驅動表，INNER JOIN MySQL會自動找出那個數據少的表作用驅動表，RIGHT JOIN B表爲驅動表。
注意：
1）MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決：
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2）儘量使用inner join，避免left join：
參與聯合查詢的表至少爲2張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作爲驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名爲驅動表。
3）合理利用索引：
被驅動表的索引字段作爲on的限制字段。
4）利用小表去驅動大表：
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅動表的話，減少嵌套循環中的循環次數，以減少 IO總量及CPU運算的次數。
5）巧用STRAIGHT_JOIN：
inner join是由MySQL選擇驅動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作爲驅動表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅動表，右邊則是被驅動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是內連接，也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結果不準確。
這個方式有時能減少3倍的時間。