前期回顾：
MySQL性能优化(一)：MySQL架构与核心问题
MySQL性能优化(二)：选择优化的数据类型
MySQL性能优化(三)：深入理解索引的这点事
MySQL性能优化(四)：如何高效正确的使用索引
前面章节我们介绍了如何选择优化的数据类型、如何高效的使用索引，这些对于高性能的MySQL来说是必不可少的。但这些还完全不够，还需要合理的设计查询。如果查询写的很糟糕，即使表结构再合理、索引再合适，也是无法实现高性能的。
谈到MySQL性能优化，查询优化作为优化的源头，它也是最能体现一个系统是否更快。本章以及接下来的几章将会着重讲解关于查询性能优化的内容，从中会介绍一些查询优化的技巧，帮助大家更深刻地理解MySQL如何真正地执行查询、究竟慢在哪里、如何让其快起来，
前期回顾：MySQL性能优化(一)：MySQL架构与核心问题MySQL性能优化(二)：选择优化的数据类型MySQL性能优化(三)：深入理解索引的这点事MySQL性能优化(四)：如何高效正确的使用索引前面章节我们介绍了如何选择优化的数据类型、如何高效的使用索引，这些对于高性能的MySQL来说是必不可少的。但这些还完全不够，还需要合理的设计查询。如果查询写的很糟糕，即使表结构再合理、索引再...
1.2 风险分析
QPS： QueriesPerSecond意思是“每秒
查询
率”，是一台服务器每秒能够相应的
查询
次数，是对一个特定的
查询
服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
TPS： 是 TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
Tips： 最好不要在主库上数据库备份，大型活动前取消这样的计划。
效率低下的 sql：超高的 QPS与 TPS。大量的并发：数据连接数被占满（
性能优化
（Optimize）指的是在保证系统正确性的前提下，能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题，比如
慢
查询
等，如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后，会导致严重的后果，轻则造成服务繁忙，重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样，时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关，以确保
MySQL
能够以最优的状态进行运行。
MySQL
的优化方案有哪些？
MySQL
性能优化
的9种方法
1、选择最合适的字段属性
Mysql
是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的
查询
也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为char(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用varchar这种类型也是多余的，因为char(6)就可以很好地完成了任务。同样的如果可以的话，我们应该是用MEDIUMINT而不是BIGINT来定
MySQL
性能优化
1 优化介绍
在进行优化讲解之前，先请大家记住不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”，而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设。给大家提供一些优化方面的方向和思路，而具体业务场景的不同，使用的
MySQL
服务版本不同，都会使得优化方案的制定也不同。
1.1
MySQL
介绍
MySQL
凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。可以看到Google，Facebook，Twitter，百度，新浪，腾讯，淘宝，网易，
mysql
是如何选择索引的
优化器决定了具体某一索引的选择，也就是常说的执行计划。优化器的选择是基于成本，哪个索引的成本越低，优先使用哪个索引。
如上图所示，
MySQL
数据库由 Server 层和 Engine 层组成：
Server 层有 SQL 分析器、SQL优化器、SQL 执行器，用于负责 SQL 语句的具体执行过程；
Engine 层负责存储具体的数据，如最常使用的 InnoDB 存储引擎，还有用于在内存中存储临时结果集的 TempTable 引擎。
SQL 优化器会分析所有可能的执行计划，
2. 增加内存：如果服务器内存不足，
MySQL
可能需要使用临时表或磁盘排序，增加内存可以避免这种情况。
3. 减少数据量：使用`limit`语句可以限制结果集的数量，减小数据量可以提高
查询
速度
。
4. 使用合适的存储引擎：不同的存储引擎具有不同的排序
速度
。如果排序是经常用到的，可以考虑使用更适合排序的存储引擎，如MyISAM或InnoDB。
5. 考虑使用替代方案：如果排序对于应用程序不是必需的，可以考虑替代方案，例如将排序操作放到应用程序层。
这些都是一些可以考虑的优化策略，但具体情况可能因数据库的不同而有所差异，希望这些信息对您有所帮助。
