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在互联网高并发场景下，数据库性能往往成为系统瓶颈。MySQL 作为最流行的开源关系型数据库，其性能优化是开发者必须掌握的技能。本文将从索引设计、查询优化、架构调整、参数配置到运维监控，系统化拆解MySQL性能优化的核心方法，并提供可直接复用的代码示例和实战案例。
1. 索引失效的典型场景
WHERE phone=13800138000（若字段为varchar，需用引号包裹）WHERE name LIKE '%张三%'WHERE YEAR(create_time)=20232. 联合索引设计技巧
WHERE a=1 AND b=2，但不支持跳过a的查询WHERE b=2 可能触发索引跳跃，但效率低于最左匹配-- 示例：覆盖索引优化ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_status(user_id, status, amount);SELECT amount FROM orders WHERE user_id=1001 AND status=2;
3. 索引选择性与代价估算
SELECT COUNT(DISTINCT column)/COUNT(*) 计算索引选择性1. 慢查询日志分析
-- 开启慢查询日志（my.cnf配置）slow_query_log = 1slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.loglong_query_time = 1 -- 超过1秒的查询记录
2. EXPLAIN执行计划深度解读
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALLUsing filesort：需优化排序字段索引Using temporary：避免复杂GROUP BY或DISTINCTUsing index condition：索引条件下推（ICP）优化3. 分页查询优化
-- 传统分页 VS 游标分页（大数据量场景）-- 低效写法（偏移量越大越慢）：SELECT * FROM logs ORDER BY id LIMIT 1000000, 20;-- 优化方案1：基于ID游标SELECT * FROM logs WHERE id > 1000000 ORDER BY id LIMIT 20;-- 优化方案2：延迟关联SELECT * FROM logsINNER JOIN (SELECT id FROM logs ORDER BY id LIMIT 1000000, 20) AS tmpUSING (id);
1. 读写分离与连接池
# 建议配置（Java连接池）maxActive=50minIdle=10maxWait=3000
2. 分库分表策略
3. 缓存与异步化
1. InnoDB核心参数
innodb_buffer_pool_size = 物理内存的70%~80% -- 缓冲池大小innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 -- ACID保障（主库建议1，从库可设2）innodb_io_capacity = 2000 -- SSD硬盘建议值
2. 并发连接控制
max_connections = 1000 -- 根据硬件调整thread_cache_size = 64 -- 减少线程创建开销
3. 操作系统与硬件优化
1. 监控指标体系
类别 | 关键指标 | 报警阈值建议 |
查询性能 | Slow_queries, Select_scan | >50次/分钟 |
连接状态 | Threads_connected, Aborted_connects | >80% max_connections |
InnoDB状态 | Buffer_pool_hit_rate, Row_lock_time | <99%, >500ms |
2. 自动化工具链
MySQL性能优化是一个持续的过程，需要结合业务特点进行针对性调整。牢记优化原则：
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