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性能调优前提：无监控不调优，本篇文章先不谈监控，只谈调优。如果有对于mysql性能的监控感兴趣的可以在文末给小编留言，以后为大家分享。

1. 我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个：CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver

2. 介绍下Grafana模板中各性能指标的意思

这个是Mysql数据库的连接数

这个图标表示了慢查询

上图就是Mysql数据库的缓存区，展示了最大缓存以及已使用缓存等数据

3. 性能分析

一般在产生Mysql瓶颈的时候往往伴随着的是CPU使用率急速上升，需要top看一下是哪个线程占据了大量的CPU资源，如果发现Mysql进程占用较高，那么基本可以判断是Mysql数据库出现了问题。

接下来就是对问题具体的分析和定位。

对于数据库的操作基本上就是大量的查询，会导致数据库出现性能问题。对有问题的场景使用Jmeter模拟场景进行并发，并观察Grafana的图表。

Mysql的几个问题基本上就是：

那么怎么定位到这些问题呢？

（1）在负载测试中，通过Grafana图表观察Memory Over这个图表，如果发现占用基本占满所分配给Mysql数据库缓存区的内存，然后IO读写时间非常长，读写频率非常高，那基本上是可以判断是缓存区较小导致的问题。（这个问题已经很少出现了）

（2）判断慢查询：在mysql数据库的配置文件中找到

log_output=file,table #二选 1 或者 2 个都选slow_query_log=on slow_query_log_file = /tmp/mysql-slow.log long_query_time = 1 #设置如何判断慢查询，这边设置超过1s就算慢查询#使用完记得关闭

重启Mysql数据库，在Grafana图表中如果看到慢查询的时间超过1s时，基本判断为存在慢查询。

登入数据库运行命令

select * from mysql.slow_log;#查看慢查询表数据

运行完这条命令后，可以查看到所有超过1s的查询语句，这个时候复制这条语句到查询输入框中，选中右键点击解释。

1. SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。

2. SELECT语句务必指明字段名称

SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

3. 当只需要一条数据的时候，使用limit 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

4. 如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

5. 如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果

6. 区分in和exists， not in和not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B)

上面sql语句相当于

select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句？

原sql语句：

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)

高效的sql语句：

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

7. 分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示

8. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

9. 不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

10. 注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

性能从好到差依次为：

system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了ALL之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。

所以，如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL，那就要考虑添加索引，或者更换查询方式，使用索引进行查询。

可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。

显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。

TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中

 1. SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。

2. 使用like的时候要注意是否会导致全表扫

3. 尽量避免使用!=或<>操作符。在where语句中使用!=或<>，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

4. 尽量避免使用 or 来连接条件。在 where 子句中使用 or 来连接条件，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

5. 尽量避免使用in和not in。在 where 子句中使用 in和not in，引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

6. 尽量避免使用表达式、函数等操作作为查询条件

7. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

8. 任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

9. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

10. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率

11. 并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引

End.

来源：博客园