一、Mysql性能指标及问题分析和定位
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：
（1）缓存区较小，大量查询导致了缓存区溢出，使用io进行读写，众所周知，io的读写速度远远比内存读写速度要慢得多。
（2）sql语句问题，导致mysql数据库出现瓶颈的查询语句类型很多，最后会给大家列举一些。
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
代码语言：javascript复制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。
type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别 key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式
key_len列，索引长度 rows列，扫描行数。该值是个预估值 extra列，详细说明。注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary
二、sql语句调优
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%”。
最后附上一些SQL优化建议：
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
