一、监控报警

在MySQL调优过程中，首先需要建立有效的监控机制，通过监控工具如Prometheus+Grafana，可以实时监测MySQL的各项性能指标，发现潜在问题并及时报警提醒运维人员，还可以使用MySQL Enterprise Monitor、Percona Monitoring and Management等工具进行更详细的监控和分析。

二、排查慢SQL

当发现系统性能下降时，首先要找出执行效率低的SQL语句，开启慢查询日志是常用的方法之一，通过设置long_query_time参数来记录执行时间超过阈值的SQL语句，然后利用EXPLAIN命令分析这些SQL语句的执行计划，找出全表扫描、索引未命中等问题点。

三、基础优化

缓存优化

缓冲池：调整innodb_buffer_pool_size参数，增加缓冲池大小以提高数据读取速度。

查询缓存：虽然MySQL 8.0以后移除了查询缓存功能，但在之前的版本中可以通过合理配置查询缓存来提升性能。

硬件优化

CPU：选择高性能的CPU，提高计算能力。

内存：增大物理内存，确保足够的内存空间用于缓存和临时表存储。

磁盘：使用SSD代替传统硬盘，减少I/O操作时间。

参数优化

根据业务场景调整MySQL参数，如max_connections、thread_cache_size、table_open_cache等，以适应不同的负载需求。

定期清理垃圾

过期数据：定时删除不再使用的数据。

日志清理：定期清理Binlog和Error Log。

碎片整理：对InnoDB引擎的表进行OPTIMIZE TABLE操作，减少碎片化。

使用合适的存储引擎

根据业务需求选择合适的存储引擎，对于高并发写操作较多的场景，可以使用MyISAM；而对于读多写少的场景，则推荐使用InnoDB。

读写分离与分库分表

通过主从复制实现读写分离，减轻主库的压力，对于大规模数据，可以考虑垂直拆分或水平拆分（Sharding），分散到多个实例上。

四、表设计优化

数据类型优化

选择适当的数据类型，避免使用过大的数据类型导致不必要的空间浪费，用MEDIUMINT替代INT存储较小的数值。

冷热数据分表

将不常用的历史数据迁移出去，保持热数据的表尽可能小，加快查询速度。

遵循范式与反范式

范式：确保数据的一致性和完整性。

反范式：适当冗余数据以减少联合查询，提高查询效率。

字段建议非空约束

避免NULL值带来的额外开销，尽量设置默认值或者使用NOT NULL约束。

使用冗余字段

在某些情况下，为了提高查询性能，可以适当添加冗余字段来避免复杂的JOIN操作。

五、索引优化

考虑索引失效的11个场景

- 全值匹配才能命中索引。

- 尽量避免函数、类型转换等操作导致索引失效。

- 范围查询时右边的列无法使用索引。

- 字符串不加单引号视为数字进行比较。

- OR前后的列如果有一个没有索引，则可能全表扫描。

- IS NULL不会应用索引。

- NOT IN、<>等操作可能导致全表扫描。

- LIKE '%string%'这样的查询会导致全表扫描。

- 联合索引遵循最左前缀原则。

- 覆盖索引可以避免回表查询。

- 尽量减少使用SELECT *。

遵循索引设计原则

- 选择性高的字段更适合作为索引。

- 频繁更新的字段不适合加索引。

- 前缀索引适用于较长的字符类型。

连接查询优化

- 被驱动表连接字段加索引。

- 小表驱动大表。

- 确保两表连接字段类型一致。

子查询优化

- 子查询优化成关联查询。

- 多次查询代替子查询。

- 临时表代替子查询。

排序优化

- 合理选择索引排序和FileSort排序。

- 排序字段符合最左前缀。

- 全升序或全降序排列。

- 待排序数量大时，即使索引没失效，也可能不如FileSort高效。

分组优化

- 合理利用索引进行分组操作。

- 避免在分组字段上使用函数或计算。

深分页查询优化

- 使用覆盖索引减少回表次数。

- ID列表方式实现深分页。

- 游标方式处理大量数据。

尽量覆盖索引

- 创建联合索引时包含所有查询条件字段。

- 确保联合索引的顺序符合查询需求。

字符串前缀索引

- 对于长字符串，可以使用前几个字符建立索引。

- 注意前缀长度的选择，既要保证唯一性又要控制索引大小。

10. 尽量使用MySQL5.6支持的索引下推

- MySQL 5.6版本开始支持索引下推优化，可以在必要时开启此功能。

读少写多的场景，尽量用普通索引

- 对于只读或少量写入的操作，可以使用普通索引来提高查询效率。

六、SQL优化

合理选用EXISTS和IN

EXISTS通常比IN更快，特别是在子查询返回大量结果时。

- 但是EXISTS不支持返回列，而IN不支持NULL判断。

2. 统计数量COUNT(1)或COUNT(*)

COUNT(1)和COUNT(*)在没有WHERE子句的情况下差异不大。

- 但如果有WHERE条件过滤，使用COUNT(*)会更高效。

避免SELECT

- 只查询需要的字段，减少数据传输量。

- 对于复杂查询，可以考虑先获取ID再联表查询详细信息。

全表扫描时尽量用LIMIT N

- 限制返回的行数可以减少资源消耗。

- 配合ORDER BY使用效果更佳。

删改前先查询

- DELETE和UPDATE操作前先执行SELECT语句确认影响范围。

- 避免误操作导致数据丢失。

代码将长事务拆为多个小事务

- 长事务会占用更多资源，拆分成小事务可以提高并发性能。

- 同时减少锁等待时间和死锁的可能性。

UNION ALL替换UNION

UNION ALL不去重，因此比UNION更快。

- 如果不需要去重，优先使用UNION ALL。

尽量走索引

- 确保经常使用的查询条件都有相应的索引。

- 定期检查和维护索引，防止碎片过多影响性能。