SQL 语句层面的性能调优策略
合理选择字段属性
在创建 MySQL 表时，为了获取更好的性能，选择合适的字段属性至关重要。
首先，要依据实际情况合理设置字段的类型及宽度。例如，对于像手机号码这类固定长度为 11 位的字段，直接设置为CHAR(11)就很合适，使用VARCHAR类型反而多余。又如，在定义邮政编码字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然会给数据库增加不必要的空间，其实CHAR(6)就足以完成任务；对于整型字段，若可以的话，应尽量使用MEDIUMINT而不是BIGINT。
同时，尽量把字段设置为NOT NULL。这样在执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值，能够减少不必要的判断操作，提升查询速度。例如，某些已知不会出现空值的字段，明确设置为NOT NULL能优化查询性能。
另外，对于某些文本字段，像 “省份” 或者 “性别” 等取值相对固定且有限的情况，可以将它们定义为ENUM类型。因为在 MySQL 中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据的处理速度要比文本类型快得多，进而提高数据库的整体性能。
巧用连接代替子查询
在 MySQL 中，使用连接（JOIN）替代子查询（Sub-Queries）往往能带来性能上的提升。
子查询是指在一个 SQL 语句中嵌套另一个完整的 SQL 查询，它可以作为主查询的一部分，也可以放在WHERE、FROM或HAVING子句中。其执行顺序是先执行子查询，然后将结果作为外部查询的条件或数据源。虽然子查询在某些场景下很有用，能一次性完成很多逻辑上需要多个步骤的 SQL 操作，还可避免事务或者表锁死，写起来也较为容易，但在处理大量数据时，子查询的执行需要额外的计算和 I/O 操作，可能会导致性能瓶颈。
而连接（JOIN）操作通常在数据库查询优化器中能被更好地优化，有着诸多优势。比如，它可以减少查询次数。举个例子，假设有两张表：orders（订单表）和customers（客户表），若想找出所有已完成订单的客户信息，使用子查询可能会这样写：
SELECT * FROM customers WHERE customer_id IN(SELECT customer_id FROM orders WHERE status='completed');
这里的子查询(SELECT customer_id FROM orders WHERE status = 'completed')将会针对每个客户执行一次。但如果使用连接查询来完成同样的任务，像下面这样：
SELECT customers.* FROM customers JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id WHERE orders.status='completed';
这个查询只需要执行一次，减少了查询次数，从而提高了效率。
连接查询还能优化查询计划，子查询有时会影响查询优化器的判断，导致不够优化的执行计划，而连接查询更容易被优化器理解和处理，通过将子查询转换为连接查询，可帮助优化器更好地理解查询意图，生成更有效的执行计划。
并且，连接查询能减少数据传输开销。例如在查询每个客户的订单数量时，若使用子查询，可能会这样写：
SELECT customer_id,(SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE orders.customer_id = customers.customer_id) as order_count FROM customers;
每个子查询都会返回一个单独的结果，并且需要将这些结果传输回主查询，增加了数据传输量。而使用连接查询：
SELECT customers.customer_id,COUNT(orders.order_id) as order_count FROM customers LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id GROUP BY customers.customer_id;
通过一次查询就获得了所需的客户和对应的订单数量，避免了不必要的数据传输。
此外，连接查询可以更好地利用索引，子查询可能会导致索引的低效使用或无法使用索引的情况，而连接查询能让索引发挥更好的作用，提升查询效率。连接方式有多种，像内连接、外连接（包括左连接、右连接等），不同的连接方式适用于不同的场景，需要根据实际的业务逻辑和表关系来合理选择使用。
善用联合取代临时表
在 MySQL 中，可以使用联合（UNION）查询来替代手动创建临时表，这有助于提升数据库整体的整齐与高效性。
从 MySQL 4.0 版本开始支持UNION查询，它能够把需要使用临时表的两条或更多的SELECT查询合并成一个查询。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，无需手动去清理，从而保证数据库环境的整齐。
使用UNION来创建查询的时候，只需要用UNION作为关键字把多个SELECT语句连接起来就行，但要特别注意的是，所有SELECT语句中的字段数目必须相同。例如，有以下两个查询语句：
SELECT column1, column2 FROM table1;
SELECT column1, column2 FROM table2;
就可以通过UNION将它们合并为一个查询，像这样：
SELECT column1, column2 FROM table1
UNION
SELECT column1, column2 FROM table2;
这样一来，原本可能需要手动创建临时表来存储中间结果的操作就可以简化，避免了临时表带来的一些诸如占用额外内存、管理维护复杂等问题，让数据库运行更加高效。
不过在使用UNION时也有一些细节需要留意，它默认会去除重复的记录，如果不想去除重复记录，可以使用UNION ALL，其效率通常会比UNION更高一些，因为无需进行去重的额外操作。总之，根据实际需求合理运用UNION，能在很多场景下替代临时表发挥很好的作用。
优化查询语句细节
在编写 SQL 查询语句时，注意一些细节方面的优化，能够有效减少 I/O 次数与 CPU 计算量，提升数据库性能。
首先，要尽量避免全表查询。通常应先考虑在WHERE及ORDER BY涉及的列上建立索引，这样数据库在执行查询时就能通过索引快速定位到需要的数据，而不是去扫描整张表。例如，对于经常在查询条件中使用的字段，像根据用户 ID 查询用户信息时，在用户表的用户 ID 字段上建立索引，能大大加快查询速度。
合理使用索引也非常关键。不是所有的字段都适合建立索引，对于那些含有大量重复值的字段，最好不要建立索引，因为这样的索引对查询效率的提升作用不大，反而会增加额外的磁盘空间占用以及在数据更新（如插入、更新、删除操作）时的开销，毕竟更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要维护索引文件。同时，在建有索引的字段上尽量不要进行函数操作、表达式操作，也不要在WHERE子句里对索引列使用不等于（!=或<>）操作符等，否则可能会导致索引失效，使数据库引擎放弃使用索引而进行全表扫描。比如，像这样的查询语句SELECT id FROM t WHERE num/2 = 100就不太好，应改为SELECT id FROM t WHERE num = 100 * 2，以此来保证索引能正常发挥作用。
减少排序操作也不容忽视。排序操作往往会消耗较多的资源，如果业务需求中需要对结果内容进行排序处理，那么尽量在索引列中完成排序，也就是让WHERE条件和ORDER BY使用相同的索引，并且ORDER BY的顺序和索引顺序相同，同时字段的排序方式（升序或降序）保持一致，这样有可能通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，避免额外的排序开销，即实现using index，操作效率会比较高；否则就可能出现File Sort，导致效率降低。
另外，要避免复杂运算，例如尽量不要在WHERE子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，不然系统可能无法正确使用索引。像SELECT id FROM t WHERE substring(name,1,3) = ’abc’这样的语句，为了利用索引优化查询，可以改为SELECT id FROM t WHERE name like ‘abc%’。总之，在编写 SQL 语句时多关注这些细节，能让查询性能得到显著提升。
数据库设计层面的性能调优要点
选择合适存储引擎
MySQL 提供了多种存储引擎，每种引擎都有其独特的特点与适用场景，合理选择存储引擎对于数据库性能的优化至关重要。
InnoDB 是 MySQL 5.5 及以后版本的默认存储引擎，它具备强大的事务支持能力，遵循原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）原则，能够确保一系列操作要么全部成功，要么全部失败，保证了数据的一致性和完整性。在并发控制方面，InnoDB 支持多版本并发控制算法（MVCC）、两段锁协议（2PL）等，还提供行级锁以及外键约束，这使得在多人同时访问数据库时，它可以更好地处理并发操作，减少锁冲突，提升系统整体性能。其索引类型采用 B + 树索引，支持聚簇索引和辅助索引，聚簇索引决定了数据的物理存储顺序，让范围查询和排序操作更加高效。InnoDB 适用于大多数应用程序场景，尤其是那些需要处理大量并发访问和复杂数据操作，对数据完整性要求较高的情况，比如金融系统、电商网站等。
MyISAM 存储引擎的优势在于访问速度较快，不过主要是针对读操作而言（因为它是表级锁，读操作可以并发进行），但它不支持事务处理和行级锁定，所以在写操作进行时，会阻塞其他会话对该表的写操作，并发性能相对受限。不过，它是 MySQL 唯一支持全文索引的存储引擎，适合用于对文本数据进行快速搜索和匹配的场景，例如在新闻网站、博客系统等读多写少、数据完整性要求不高的应用中使用较为合适。
Memory 存储引擎则将数据完全存储在内存当中，基于哈希表的数据结构实现快速存储和检索，读写速度非常快，但牺牲了持久化和数据安全性，一旦 MySQL 服务器重启或者崩溃后关闭，表中的数据就会丢失。所以它通常适用于对数据持久性要求不高、但需要快速读写操作的场景，比如缓存系统、临时数据存储、会话管理等情况。
例如，在一个以展示新闻文章为主的网站中，文章数据的查询操作远多于修改、删除等写操作，并且对数据完整性要求并非极其严格，那么使用 MyISAM 存储引擎来存储文章表，就能利用其快速的读性能优势，提升用户获取文章内容的效率；而对于该网站的用户登录会话管理相关的数据表，由于这些数据在服务器运行期间频繁读写且对持久化要求不高，使用 Memory 存储引擎则可以加快处理速度，提升用户体验。总之，要根据实际业务需求来权衡各存储引擎的特点，做出合适的选择，从而保障数据库性能良好。
控制表结构设计
在设计表结构时，在满足业务需求的前提下，通过一些合理的设计策略来精简表结构，可以有效提升数据库性能。
首先，尽量精简字段宽度。数据库中的表越小，在其上执行查询也就越快。比如，对于像手机号码这类固定长度为 11 位的字段，将其定义为CHAR(11)就恰到好处，若使用VARCHAR类型，不仅会多占用一些不必要的空间，还可能在一定程度上影响性能。再如邮政编码字段，通常设置为CHAR(6)就足以满足存储需求，如果定义为CHAR(255)，明显会给数据库增加多余的空间负担。对于整型字段，在数据范围允许的情况下，应尽量选择占用空间更小的数据类型，例如可以使用MEDIUMINT时就不用BIGINT。
其次，要减少字段冗余。不过在创建冗余字段时，需要特别注意数据一致性问题。比如，为了减少关联查询，可以适当创建一些冗余字段，但必须通过合理的机制（如定时任务、数据更新触发等）来保证这些冗余字段的数据与源数据的一致性，避免出现数据不一致导致的业务逻辑错误。
另外，合理设置字段是否可为空（NULL）也很关键。尽量把字段设置为NOT NULL，这样在执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值，能够减少不必要的判断操作，提升查询速度。例如，某些已知不会出现空值的字段，像用户表中的用户名（有注册规则保证必填）、身份证号码（有业务逻辑确保其必填）等字段，明确设置为NOT NULL能优化查询性能。
例如，在设计一个电商系统的商品表时，如果商品的品牌名称是相对固定且不会为空的信息，那就将其设置为NOT NULL，并且根据品牌名称的大致长度合理选择合适宽度的字段类型（如VARCHAR合适长度），避免过长的字段定义；若商品表中经常需要展示所属分类名称，而分类信息在其他地方已经有维护且更新频率不高，此时可以考虑在商品表中冗余一份分类名称字段，通过合理的更新机制保证数据一致性，这样在查询商品信息及展示相关页面时，就能减少关联查询操作，提高整体性能。
科学规划索引策略
索引在提高数据库查询速度方面起着举足轻重的作用，但如果使用不当，也可能带来性能损耗，所以需要科学合理地规划索引策略。
索引对于查询性能的提升效果显著，它类似于新华字典的偏旁部首检索，能够帮助数据库快速定位到需要的数据，避免全表扫描查询。在规划索引时，要依据查询需求、表结构等因素来添加必要的索引。例如，对于那些经常出现在WHERE子句、JOIN子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列，是比较适合创建索引的备选数据列。比如在一个订单表中，如果经常需要根据用户 ID 来查询某个用户的所有订单，那么在用户 ID 字段上创建索引，就能让这类查询操作的效率大大提高。
然而，要避免索引滥用。一方面，不要为选择性过低的字段建立索引。选择性过低意味着通过该字段只能过滤掉少部分的数据，即使没有索引直接查询数据表也不用过多遍历即可找到目标数据，这种情况下建立索引对查询效率的提升作用不大，反而会增加额外的磁盘空间占用以及在数据更新（如插入、更新、删除操作）时的开销，毕竟更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要维护索引文件。例如，一个逻辑删除字段（只有 0 未删除和 1 已删除两种值，且大部分数据都是未删除状态），若在组合索引中包含它，其实是没必要的，可以将其从组合索引中去掉。
另一方面，要注意复合索引的创建顺序。复合索引的匹配规则是从左往右匹配，无论是作为过滤条件还是排序条件都要遵循这个原则。假设在一个用户表的姓名（name）、工资（salary）和城市（city）数据列上建立了复合索引，索引中的数据行按照name/salary/city次序排列，那么即使在查询中只指定了name值，或者指定name和salary值，MySQL 也可以使用这个索引。所以在创建复合索引时，抛开业务本身需要，应尽量将选择性高的字段前置，这样相对而言 I/O 的次数可能会减少一些。比如，若city字段的选择性最高，salary次之，name最低，那么组合索引建立的顺序尽可能建为index(city, salary, name)。
同时，尽量使用覆盖索引。如果一个索引包含（或覆盖）所有需要查询的字段的值，那么就称为覆盖索引。使用覆盖索引查询时无需回表查询，能进一步提升查询效率。例如，有查询语句SELECT sum(col_c) FROM my_table WHERE col_a = 1 AND col_b = 1，若只建立了index(col_a, col_b)索引，而col_a和col_b过滤完后还有大量数据，那么 MySQL 需要通过大量回表去查询col_c的数据再去求和，这时建议建一个index(col_a, col_b, col_c)索引，以实现覆盖索引优化。
总之，科学规划索引策略需要综合考虑多方面因素，根据实际业务的查询特点和表结构情况，合理创建、使用索引，避免因不当使用索引而对数据库性能造成负面影响。
数据库运维层面的性能调优举措
保证数据内存读取
在 MySQL 性能调优中，让数据尽量从内存读取能极大地加快读取速度，最大限度减少磁盘操作，以下是一些相关的设置与方法。
首先是合理规划innodb_buffer_pool_size的大小。innodb_buffer_pool_size是 MySQL 中用于设置 InnoDB 缓冲池大小的参数，InnoDB 缓冲池是 InnoDB 存储引擎的主要内存缓存区，用于存放数据和索引的页面，它允许 MySQL 在内存中缓存频繁访问的数据，从而提高查询性能。可以在 MySQL 配置文件（如my.cnf或my.ini）的[mysqld]部分，添加或修改innodb_buffer_pool_size = <size>来设置其大小，其中<size>可以使用合适的单位，例如G表示 GB，M表示 MB。一般建议将innodb_buffer_pool_size设置为系统可用内存的 50% 到 70% 之间，不过具体的最佳值取决于系统配置、应用程序需求和数据规模等因素，要确保评估系统的内存使用情况和 MySQL 的负载特征，以便做出合理的设置。
例如，通过SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_buffer_pool_pages_%';命令查看相关状态信息，若发现Innodb_buffer_pool_pages_free为 0，则说明缓冲池已经被用光，需要增大innodb_buffer_pool_size。此外，还可以使用iostat -d -x -k 1命令查看硬盘的操作，或者执行echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches清除操作系统的文件缓存，以此来确定服务器上是否有足够内存用于规划该参数大小。
除了设置合适的缓冲池大小，数据预热也很关键。默认情况下，只有某条数据被读取一次，才会缓存在innodb_buffer_pool中，所以数据库刚刚启动时，需要进行数据预热，将磁盘上的所有数据缓存到内存中，这样可以提高后续的读取速度。对于 InnoDB 数据库，可按以下方法进行数据预热：
- 将以下脚本保存为MakeSelectQueriesToLoad.sql：
SELECT DISTINCT
CONCAT('SELECT ',ndxcollist,' FROM ',db,'.',tb,' ORDER BY ',ndxcollist,';') SelectQueryToLoadCache
FROM
(
SELECT engine,table_schema db,table_name tb,index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) ndxcollist
FROM
(
SELECT B.engine,A.table_schema,A.table_name,A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index
FROM information_schema.statistics A INNER JOIN
(
SELECT engine,table_schema,table_name
FROM information_schema.tables WHERE engine='InnoDB'
) B USING (table_schema,table_name)
WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql')
ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index
) A
GROUP BY table_schema,table_name,index_name
) AA
ORDER BY db,tb;
- 执行mysql -uroot -AN < /root/MakeSelectQueriesToLoad.sql > /root/SelectQueriesToLoad.sql；
同时，要注意不要让数据存到 SWAP 中，如果是专用 MYSQL 服务器，可以禁用 SWAP；如果是共享服务器，则要确定innodb_buffer_pool_size足够大，或者使用固定的内存空间做缓存，并使用memlock指令。
减少磁盘写入操作
减少磁盘写入操作能够有效降低磁盘操作频率，进而提升 MySQL 数据库的性能，以下是几种常用的方式。
一是设置合适的innodb_log_file_size。它相当于一个写入缓存，不过需要注意，如果设置过大，比如使用 1G 的innodb_log_file_size，当服务器出现故障停机时，可能需要较长时间（如 10 分钟）来恢复。通常推荐将innodb_log_file_size设置为0.25 * innodb_buffer_pool_size，这样能在一定程度上平衡性能与故障恢复的问题。
二是合理选择innodb_flush_log_at_trx_commit的值，这个选项和写磁盘操作密切相关。当innodb_flush_log_at_trx_commit = 1时，则每次修改都会立即写入磁盘，能保证数据的安全性，但磁盘操作较为频繁；而当innodb_flush_log_at_trx_commit = 0或2时，会每秒写入磁盘。如果应用对数据安全性要求不是特别高（比如非金融系统），或者基础架构足够安全，又或者事务都比较小的情况下，可以选择使用0或者2来降低磁盘操作频率，提升整体性能。
另外，还可以避免双写入缓冲，通过设置innodb_flush_method=O_DIRECT来实现，这有助于减少不必要的磁盘写入操作，优化磁盘使用效率。
定期优化重建数据库
定期对数据库进行优化重建是维持其高效运行状态的重要举措。随着数据库的使用，数据不断更新和变化，一些操作可能会导致数据库性能下降，例如mysqlcheck -o –all-databases命令执行后会让ibdata1文件不断增大，所以真正有效的优化往往需要重建数据表结构。
具体操作步骤如下：
- 使用CREATE TABLE mydb.mytablenew LIKE mydb.mytable;语句创建一个与原表结构相同的新表，这里以mydb数据库中的mytable表为例，创建出名为mytablenew的新表。
- 接着通过INSERT INTO mydb.mytablenew SELECT * FROM mydb.mytable;语句将原表的数据插入到新表中。
- 然后执行ALTER TABLE mydb.mytable RENAME mydb.mytablezap;语句对原表进行重命名，这里重命名为mytablezap（可自行定义重命名后的名称），相当于备份原表。
- 再使用ALTER TABLE mydb.mytablenew RENAME mydb.mytable;语句将新表重命名为原表的名称，使其替代原表。
- 最后执行DROP TABLE mydb.mytablezap;语句删除之前重命名的原表备份（即mytablezap表），完成整个数据表结构的重建优化过程。
通过定期执行这样的操作，能有效整理数据库的数据和结构，避免因长期使用产生的数据碎片化等问题，让数据库保持良好的性能状态。
运用监控调优工具
MySQL 性能监控工具能够帮助我们及时发现并解决性能瓶颈，保持数据库的最佳状态。以下是一些常用的 MySQL 性能监控工具及其使用方法。
MySQL Enterprise Monitor：这是一款功能强大的商业监控工具，它可以全面监控 MySQL 服务器的各项性能指标，如查询执行时间、锁等待情况、系统资源使用情况等。使用时，首先需要进行安装配置，按照官方提供的安装向导完成相应设置后，登录其管理界面，就能直观地看到各种性能数据的展示图表与分析报告，依据这些监控数据，可以针对性地对数据库进行性能调优，例如发现某个查询语句执行时间过长，就可以进一步分析该查询的相关情况并优化。
Prometheus：它是一个流行的开源监控系统，对于 MySQL 的监控也有着出色的支持。使用 Prometheus 监控 MySQL 时，需要先在 MySQL 服务器上安装相应的 Exporter（如mysqld_exporter），用于收集 MySQL 的性能数据，然后配置 Prometheus 使其能够获取到这些由 Exporter 收集的数据，配置完成后，在 Prometheus 的 Web 界面中，就能看到诸如数据库连接数、查询次数、缓存命中率等各类性能指标的变化曲线，通过分析这些曲线走势以及具体数值，来判断数据库性能是否存在问题，并确定调优方向，比如发现缓存命中率持续偏低，就可以考虑调整缓存相关的配置参数。
MySQL 自带的监控命令与工具：
- SHOW命令：可以显示服务器的状态和变量信息，比如使用SHOW STATUS;能查看服务器当前的状态，像已处理的查询数量、连接数等信息；使用SHOW VARIABLES;则可查看服务器的各项配置变量情况；通过SHOW PROCESSLIST可以监视数据库中正在执行的查询和事务，了解数据库的负载情况，便于评估是否存在性能问题。
- EXPLAIN命令：常用于分析查询的执行计划，帮助我们了解查询的效率，比如执行EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age >30;这样的语句，就能看到查询语句在执行时如何利用索引、表之间的关联情况等信息，进而根据这些分析结果优化查询语句性能，比如发现没有正确使用索引导致全表扫描时，就可以针对性地调整索引或者查询条件。
另外，像Grafana这样的开源的数据可视化和监控平台，还可以与 Prometheus 等监控工具配合使用，通过配置数据源连接到 MySQL，创建仪表盘并添加面板来展示监控数据，将枯燥的数据以直观的图表形式呈现，更方便我们观察性能指标的变化趋势以及相互之间的关联，助力快速定位性能瓶颈所在，
