面试官：查询MySQL数据库慢怎么办？
性能优化问题，不论在面试还是平时工作中都会经常遇到。那么，我们要想顺利并快速的解决这类问题，就必须总结出自己的方法论。
从客户端发出请求，到服务端接收请求并处理，然后返回给客户端，我们可以把这个过程看成一个时间轴，如下图：
所以，优化的思路，就可以从客户端处理、网络传输、服务端处理这三个方面进行考虑。
一、客户端处理阶段：
1、不论是发起请求，还是接收响应结果，都需要消耗一定的资源，那么最好的解决方案就不要发出请求，比如：可以建立本地缓存。（当然，在大多数互联网分布式场景，由于本地缓存难以保证数据一致性，所以一般会借助第三方缓存如redis）
2、不论是发起请求，还是接收响应结果，都需要建立网络连接，那么最好的解决方案就是不要建立新的链接，比如：链接池。这样可以有效的减少资源消耗
3、代码层面进行优化，减少不必要的计算
4、系统架构层面优化，尽量减弱并发调用
二、网络传输阶段：
1、任何网络传输，都需要消耗一定的网络资源，那么在分布式场景中又避免不了网络传输，因此最好的解决方案就是对数据进行压缩处理，尽量减少网络资源消耗
2、当一次传输的数据量特别大时，可以考虑对数据进行分片、分批传输；当一次传输的数据量特别小时，可以考虑把多条数据进行打包合并，然后进行统一传输
3、虽然压缩数据，确实能有效减少网络资源消耗，但是由于互联网分布式高并发的场景较多，资源竞争激烈，所以我们很多时候不得不购买更多的网络资源，如：增加网络带宽、使用万兆网卡等
三、服务端处理阶段：
1、从软件层面进行优化
a.代码层面进行优化，减少不必要的计算
b.合理配置系统参数
c.合理设计软件系统架构
d.调整资源使用策略
2、从硬件层面优化
a.提高CPU核心数、主频、缓存
b.增大内存容量、读写速率
c.增大磁盘容量、提升磁盘读写速率（SSD）
那么接下来，小编就通过自己的方法论对“查询数据库慢”这个问题，进行一个全面分析：
一、客户端（应用APP）处理阶段：
1、添加redis缓存，减少查询数据库的频次
2、合理配置数据库连接池资源，比如，配置合理的最大连接数：最大连接数=CPU核心数*2+1（这是个经验值，可以根据压测结果自行调整）
3、使用性能较好的连接池框架，如Hikari（据说，Hikari是目前Java平台最快的链接池，性能对比：Hikari>Druid>c3p0）
4、从sql语句层级面进行优化，让sql执行更快（本文暂时不做sql调优方面的详述，只从宏观角度进行概述）
5、从系统架构层面优化，尽量减弱并发调用，比如：在某些特定场景，可以把某一段时间内实时执行的sql语句，通过定时任务进行批量执行
二、网络传输（与数据库交互）阶段：
1、关于压缩：MySQL有自己的序列化传输协议（我们一般不会进行改造或自研）
2、关于数据分片或打包：可以从sql语句层面进行优化，如：MySQL批处理
3、购买更多的网络资源，如：增加网络带宽、使用万兆网卡等
三、服务端（MySQL数据库）处理阶段：
1、从软件层面进行优化
a.代码层面进行优化（MySQL已自带optimizer优化器组件，会对我们发出的sql进行优化）
b.合理配置系统参数，如：索引优化、表结构优化、存储引擎优化等
c.合理设计软件系统架构，如：主从架构、PXC/MGC、MGR、ArkDB、TiDB等架构方案
d.调整资源使用策略，如：根据物理内存大小，适当增加MySQL缓存、集群扩容等
2、从硬件层面优化
a.提高CPU核心数、主频、缓存
b.增大内存容量、读写速率
c.增大磁盘容量、提升磁盘读写速率（SSD）
到这里，一定有不少同学会想：应该没有其他办法了吧……别急，接下来，才是真正的彩蛋~~~
其实，我们可以从上帝视角出发，站到更高层面思考这个问题：既然MySQL数据库查询效率慢，那么是否可以从业务维度，对我们的系统架构进行改造，比如某些场景，可以不用MySQL，改为搜索引擎Elasticsearch、Solandra（Solandra 是一个实时的分布式搜索引擎，基于Solr 和 Cassandra 构建）或者大数据存储Hbase等。
写在最后：
没有最好的方法论，只有更好的方法论。非常感谢大家的阅读，希望和大家互相交流互相学习，共同进步！！！