MySQL数据库瓶颈是DBA程序员非常头疼的问题。正确优化SQL，我们需要快速定位性能瓶颈，也就是说，快速找到我们SQL的主要开销在哪里？下面小编将从数据库性能优化的目标和方法两个方面来讲解如何通过性能调优来优化性能突破MySQL数据库的性能瓶颈。一、优化目标1、减少IO次数。IO永远是数据库最容易出现的瓶颈。这是由数据库的职责决定的。大多数数据库操作占用了IO操作90%以上的时间。减少IO次数是SQL优化的第一要务。当然，这也是最有效的优化方法。2.减少CPU计算除了IO瓶颈，SQL优化需要考虑的就是CPU计算的优化。orderby,groupby,distinct...都是CPU消耗大户（这些操作基本上都是CPU在内存中处理数据比较操作）。当我们的IO优化到了一定阶段后，减少CPU的计算量就成了我们SQL优化的一个重要目标。二、优化方法1、改变SQL执行计划在明确了优化目标之后，我们需要确定实现目标的方法。对于SQL语句来说，实现以上两个目标其实只有一种方法，那就是改变SQL的执行计划，让它尽可能地“少走弯路”，尽量通过查询找到我们需要的数据各种“捷径”来达到“减少IO数量”和“减少CPU计算”的目的2.orderby必须要有排序操作。我们知道索引数据实际上是有序的。如果我们需要的数据和一个索引是同一个顺序的，而我们的查询又是通过这个索引来执行的，那么数据库一般会省略排序操作，直接返回数据，因为数据库知道数据满足了我们的排序要求。实际上，使用索引来优化有排序需求的SQL是一种非常重要的优化方法。3、尽量少加入MySQL的优点是简单，但这在某些方面其实也是它的缺点。MySQL优化器效率很高，但由于其统计信息量有限，优化器工作过程中出现偏差的可能性较大。对于复杂的多表连接，一方面由于其优化器的限制，另一方面在连接方面下的功夫还不够，所以在性能上与关系型数据库的前辈们还有一定的距离，比如神谕。但如果是简单的单表查询，这个差距就会极小，在某些场景下甚至比这些数据库前辈还要好。4.尽量减少排序排序操作会消耗更多的CPU资源，因此在缓存命中率高、IO能力充足的场景下，减少排序会极大地影响SQL的响应时间。对于MySQL，有很多减少排序的方法，例如：优化使用索引排序：减少参与排序的记录数，必要时不对数据进行排序，避免使用耗资源的操作，有DISTINCT、UNION、MINUS,INTERSECT,ORDERBYSQL语句会启动SQL引擎执行消耗资源的排序（SORT）功能。DISTINCT需要一次排序操作，而其他的至少需要两次排序操作。尝试使用连接而不是子查询。Join虽然性能不好，但是相对于MySQL的子查询还是有很大的性能优势的。MySQL的子查询执行计划一直有很大的问题。虽然这个问题已经存在多年，但在目前发布的所有稳定版本中都普遍存在，并没有得到很大的改善。虽然官方很早就承认了这个问题，并承诺会尽快解决，但至少到目前为止我们还没有看到哪个版本更好地解决了这个问题。6.尽可能少或尽可能当where子句中有多个条件且“或”并存时，MySQL优化器没有很好地解决其执行计划优化问题，再加上MySQL独特的SQL和Storage分层架构方式，导致相对低性能，很多时候使用unionall或union（必要时）代替“或”会得到更好的结果。7、尽量用unionall代替unionunion和unionall。union和unionall的主要区别在于，前者需要将两个（或多个）结果集组合起来，然后进行唯一的过滤操作，这会涉及到排序，增加大量的CPU运算，增加较大的资源消耗和延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不关心重复结果集时，尽量使用unionall而不是union。8、尽量解释和优化数据库中运行的每条SQL。SQL需要众所周知。只有知道SQL的执行计划，才能判断是否有优化空间，是否存在执行计划问题。对数据库中运行的SQL优化一段时间后，很明显可能出现的SQL问题很少，大部分需要发现。这时候需要进行大量的explain操作，收集执行计划，判断是否需要执行。优化。9.优先优化高并发的SQL，而不是低执行频率。某些“大”SQL具有破坏性。高并发SQL永远大于低频SQL，因为高并发SQL一旦出现问题，甚至会把系统压垮，也不给我们任何喘息的机会。对于一些消耗IO很大，响应很慢的SQL，由于频率低，即使遇到了，顶多整个系统的响应会慢一点，但至少可能会持续一段时间，给我们一个缓冲的机会。10.从整体上优化，而不是片面调整。SQL优化不能针对单个的SQL进行，而是要充分考虑系统中的所有SQL，尤其是在通过调整索引来优化SQL的执行计划时。小事输大事。3.总结优化MySQL数据库的性能是非常重要的。一方面可以提高资源利用率，另一方面可以提高业务访问速度，提升用户体验。另外，为了保证业务的正常稳定运行，能够及时发现数据库的性能瓶颈也很重要，比如：数据库IOPS使用率过高，数据库查询速度慢等...
