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数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈，这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA需要关心的，而更是后端开发需要去关注的事情。
所以本文讲解MySQL在各个方面的优化方向，方便后端开发人员在调优和问题排查过程中找到切入点。
本文目录如下：
目录
增加资源限制(/etc/security/limit.conf)
2.模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
本文配置均为参考值，实际设置要参考基准测试或现场环境。
服务器硬件的优化
提升硬件设备，例如选择尽量高频率的内存（频率不能高于主板的支持）、提升网络带宽、使用SSD高速磁盘、提升CPU性能等。
CPU的选择:
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对于数据库并发比较高的场景，CPU的数量比频率重要。
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对于CPU密集型场景和频繁执行复杂SQL的场景，CPU的频率越高越好。
MySQL数据库配置优化
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表示缓冲池字节大小。
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用来控制redo log刷新到磁盘的策略。
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每提交1次事务同步写到磁盘中，可以设置为n。
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脏页占innodb_buffer_pool_size的比例时，触发刷脏页到磁盘。推荐值为25%~50%。
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后台进程最大IO性能指标。
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指定innodb共享表空间文件的大小。
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慢查询日志的阈值设置，单位秒。
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mysql复制的形式，row为MySQL8.0的默认形式。
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调高该参数则应降低interactive_timeout、wait_timeout的值。
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过大，实例恢复时间长；过小，造成日志切换频繁。
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全量日志建议关闭。
CentOS系统针对mysql的参数优化
本节只提及部分重要的参数，更全面的参数优化，可以查看这本书。
内核相关参数(/etc/sysctl.conf)
以下参数可以直接放到sysctl.conf文件的末尾。
1.增加监听队列上限：
net.core.somaxconn = 65535net.core.netdev_max_backlog = 65535net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535
2.加快TCP连接的回收：
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
3.TCP连接接收和发送缓冲区大小的默认值和最大值:
net.core.wmem_default = 87380net.core.wmem_max = 16777216net.core.rmem_default = 87380net.core.rmem_max = 16777216
4.减少失效连接所占用的TCP资源的数量，加快资源回收的效率：
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 120net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3
5.单个共享内存段的最大值：
kernel.shmmax = 4294967295
这个参数应该设置的足够大，以便能在一个共享内存段下容纳整个的Innodb缓冲池的大小。
这个值的大小对于64位linux系统，可取的最大值为(物理内存值-1)byte，建议值为大于物理内存的一半，一般取值大于Innodb缓冲池的大小即可。
6.控制换出运行时内存的相对权重：
vm.swappiness = 0
这个参数当内存不足时会对性能产生比较明显的影响。（设置为0，表示Linux内核虚拟内存完全被占用，才会要使用交换区。）
Linux系统内存交换区：在Linux系统安装时都会有一个特殊的磁盘分区，称之为系统交换分区。使用 free -m 命令可以看到swap就是内存交换区。作用：当操作系统没有足够的内存时，就会将部分虚拟内存写到磁盘的交换区中，这样就会发生内存交换。
如果Linux系统上完全禁用交换分区，带来的风险：
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降低操作系统的性能
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容易造成内存溢出，崩溃，或都被操作系统kill掉
增加资源限制(/etc/security/limit.conf)
打开文件数的限制(以下参数可以直接放到limit.conf文件的末尾)：
* soft nofile 65535* hard nofile 65535
*：表示对所有用户有效soft：表示当前系统生效的设置（soft不能大于hard ）hard：表明系统中所能设定的最大值nofile：表示所限制的资源是打开文件的最大数目65535：限制的数量
以上两行配置将可打开的文件数量增加到65535个，以保证可以打开足够多的文件句柄。
注意：这个文件的修改需要重启系统才能生效。
磁盘调度策略
1.cfq (完全公平队列策略，Linux2.6.18之后内核的系统默认策略)
该模式按进程创建多个队列，各个进程发来的IO请求会被cfq以轮循方式处理，对每个IO请求都是公平的。该策略适合离散读的应用。
2.deadline (截止时间调度策略)
deadline，包含读和写两个队列，确保在一个截止时间内服务请求（截止时间是可调整的），而默认读期限短于写期限。这样就防止了写操作因为不能被读取而饿死的现象，deadline对数据库类应用是最好的选择。
3.noop (电梯式调度策略)
noop只实现一个简单的FIFO队列，倾向饿死读而利于写，因此noop对于闪存设备、RAM及嵌入式系统是最好的选择。
4.anticipatory (预料I/O调度策略)
本质上与deadline策略一样，但在最后一次读操作之后，要等待6ms，才能继续进行对其它I/O请求进行调度。它会在每个6ms中插入新的I/O操作，合并写入流，用写入延时换取最大的写入吞吐量。anticipatory适合于写入较多的环境，比如文件服务器。该策略对数据库环境表现很差。
查看调度策略的方法：
cat /sys/block/devname/queue/scheduler
修改调度策略的方法：
echo <schedulername> > /sys/block/devname/queue/scheduler
MySQL的参数配置
请阅读笔者的CSDN博客《MySQL服务器参数配置》，点击跳转。如无法跳转，请查看原文即可查看。
MySQL表结构与SQL优化
索引优化规则
结合笔者的上一篇博客——《彻底搞懂MySQL的索引》，可以很容易理解索引优化的原理。
1.使用最左前缀规则
如果使用联合索引，要遵守最左前缀规则。即要求使用联合索引进行查询，从索引的最左前列开始，不跳过索引中的列并且不能使用范围查询(>、<、between、like)。
2.模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
假如索引列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB'，如果where code like '%AB'条件，由于条件前面是模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须逐个查找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫描。
如果是where code like 'A%'，就可以查找code中A开头的数据，当碰到B开头的数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求，这样可以提高查询效率。
3.不要过多创建索引
过多的索引会占用更多的空间，而且每次增、删、改操作都会重建索引。
在一般的互联网场景中，查询语句的执行次数远远大于增删改语句的执行次数，所以重建索引的开销可以忽略不计。但在大数据量导入时，可以考虑先删除索引，批量插入数据，然后添加索引。
尽量扩展索引，比如现有索引(a)，现在又要对(a,b)进行索引，那么只需要修改索引(a)即可，避免不必要的索引冗余。
4.索引长度尽量短
短索引可以节省索引空间，使查找的速度得到提升，同时内存中也可以装载更多的索引键值。
太长的列，可以选择建立前缀索引
5.索引更新不能频繁
更新非常频繁的数据不适宜建索引，因为维护索引的成本。
6.索引列不能参与计算
不要在索引列上做任何的操作，包括计算、函数、自动或者手动类型的转换，这样都会导致索引失效。
比如，where from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成where create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
查询时的优化
小表驱动大表
第一张表是全表索引(要以此关联其他表)，其余表的查询类型type为range(索引区间获得)，也就是6 * 1 * 1，共遍历查询6次即可;
建议使用left join时，以小表关联大表，因为使用join的话，第一张表是必须全扫描的，以少关联多就可以减少这个扫描次数.
这里所说的表的type，指的是explain执行计划中的结果字段。详情点击查看，explain的属性详解与提速百倍的优化示例
避免全表扫描
mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描。在查询的时候，如果对索引使用不等于的操作将会导致索引失效，进行全表扫描
避免mysql放弃索引查询
如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。（最典型的场景就是数据量少的时候）
使用覆盖索引，少使用select*
需要用到什么数据就查询什么数据，这样可以减少网络的传输和mysql的全表扫描。
尽量使用覆盖索引，比如索引为name，age，address的组合索引，那么尽量覆盖这三个字段之中的值，mysql将会直接在索引上取值（using index），并且返回值不包含不是索引的字段。
如果查询select的列过多，覆盖索引的效率会大大下降，这时可以考虑放弃覆盖索引查询。
order by的索引生效
order by排序应该遵循最佳左前缀查询，如果是使用多个索引字段进行排序，那么排序的规则必须相同（同是升序或者降序），否则索引同样会失效。
不正确的使用导致索引失效
如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引。
for update锁表
A, B两个事务分别使用select ... where ... for update进行查询时：
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A事务执行查询操作的时候，如果这个查询结果为空，无论where条件是否是索引字段，B事务执行查询操作时，不会被阻塞。
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A事务执行查询操作的时候，当where条件是索引字段，则B事务执行同样的查询时会被行加锁阻塞；当where条件不是索引字段，则B事务执行有结果集的查询，都会被阻塞。
for update操作一定要谨慎，之前笔者就遇到过for update产生gap锁，导致后续请求阻塞的问题。之后的博客单独介绍MySQL的锁机制，同时讲解下更多死锁的情况。
其他优化
开启慢查询
开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，更好的优化数据库系统的性能。
以后单独的博客进行详细的讲解
实时获取有性能问题的SQL
利用information_schema数据库的processlist表，实时查看执行时间过长的线程，定位需要优化的SQL。
例如下面的SQL的作用是查看正在执行的线程，并按Time倒排序，查看执行时间过长的线程。
select * from information_schema.processlist where Command != 'Sleep' order by Time desc;
垂直分割
“垂直分割”是一种把数据库中的表，按列变成几张表的方法。这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的。
示例一：
在Users表中有一个字段是address，它是可选字段，并且不需要经常读取或是修改。
那么，就可以把它放到另外一张表中，这样会让原表有更好的性能。
示例二：
有一个叫 “last_login”的字段，它会在每次用户登录时被更新，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。
所以，可以把这个字段放到另一个表中。
这样就不会影响对用户ID、用户名、用户角色(假设这几个属性并不频繁修改)的不停地读取了，因为查询缓存会增加很多性能。
拆分执行时间长的DELETE或INSERT语句
避免在生产环境上执行会锁表的DELETE或INSERT的操作。一定把其拆分，或者使用LIMIT条件也是一个好的方法。
下面是一个示例：
while (1) {
//每次只做1000条
mysql_query("DELETE FROM logs WHERE log_date <= '2009-11-01' LIMIT 1000");
if (mysql_affected_rows() == 0) {
// 没得可删了，退出！
break;
}
// 每次都要休息一会儿
usleep(50000);
}
好书推荐
高性能MySQL
MySQL优化绝不是一篇博客就能讲解全面的，所以笔者隆重推荐《高性能mysql》一书，如果没看过的话，一定要看。
图书简介：
《高性能MySQL(第3版)》是MySQL领域的经典之作，拥有广泛的影响力。第3 版更新了大量的内容，不但涵盖了最新MySQL 5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。全书共分为16章和6个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的mysql和mysql相关工具等方面的内容。每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。
阿里巴巴Java开发手册
除了本文提到的索引规则，《阿里巴巴Java开发手册》里面有关MySQL的规范接近50条，每一条也都值得琢磨。
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