查询优化基础
查询优化是MySQL性能调优的核心,基础技巧往往能带来显著提升，应学会使用EXPLAIN分析查询执行计划，重点关注type列（如ALL表示全表扫描，需优化为ref或range）、key列是否命中索引，以及Extra列是否存在Using filesort或Using temporary等低效操作，避免SELECT *，只查询必要的列，减少数据传输量，对于分页查询，传统LIMIT offset, size在offset较大时性能差，可改用“延迟关联”优化，SELECT t.* FROM large_table t JOIN (SELECT id FROM large_table ORDER BY id LIMIT 1000, 10) tmp ON t.id = tmp.id，合理使用WHERE条件过滤数据，确保过滤条件能利用索引，避免在索引列上使用函数或表达式（如WHERE YEAR(create_time) = 2023会导致索引失效）。
索引策略
索引是MySQL加速查询的关键,但滥用索引反而会降低写入性能，创建索引时，遵循“最左前缀原则”，联合索引需将高选择性、高频查询的列放在前面，对于WHERE name = '张三' AND age = 20，若(name, age)是联合索引，则能生效，而(age, name)可能无法完全利用，对于字符串列，若长度差异较大，可使用前缀索引（如VARCHAR(100)可创建col(20)的前缀索引），通过SELECT COUNT(*) = COUNT(DISTINCT LEFT(col, 20))验证选择性，定期使用ANALYZE TABLE更新索引统计信息，确保优化器能选择正确索引，避免过度索引，单张表索引数量建议不超过5个，写入频繁的表需权衡查询性能与写入开销。
表结构设计
合理的表结构设计能从源头减少性能问题,优先使用InnoDB引擎，其支持事务、行级锁和外键，适合高并发场景，字段类型选择上，用INT代替VARCHAR存储ID等数值，用DATETIME或TIMESTAMP存储时间（TIMESTAMP占用更少空间，但范围有限），避免使用NULL字段，查询时需额外判断，占用存储且影响索引效率，对于大文本或二进制数据（如文章内容），使用TEXT或BLOB类型，并考虑单独拆分为子表，避免主表过大，水平拆分（分库分表）适用于数据量千万级以上的表，可按时间、ID范围或哈希策略分散到不同节点，降低单表压力。
服务器配置优化
MySQL配置参数直接影响性能,需根据硬件环境调整，关键参数包括：innodb_buffer_pool_size（InnoDB缓冲池大小，建议为物理内存的50%-70%，避免超过80%导致系统内存不足）、innodb_log_file_size（Redo日志大小，大日志可减少刷盘次数，但恢复时间更长，建议1G-4G）、max_connections（最大连接数，默认151，需根据并发量调整，避免过多连接导致内存溢出），启用query_cache（MySQL 8.0已移除）需谨慎，在高更新场景下缓存失效频繁，反而增加开销，对于临时表，设置tmp_table_size和max_heap_table_size（建议32M-128M），避免磁盘临时表拖慢查询。
慢查询分析
慢查询是性能瓶颈的重要来源,需开启慢查询日志定位问题，通过slow_query_log = ON和long_query_time = 1（执行超过1秒的查询记录），结合log_queries_not_using_indexes记录未使用索引的查询，使用mysqldumpslow或pt-query-digest（Percona工具）分析日志，按查询频率、执行时间排序，找出低效SQL，对于复杂查询，可尝试拆分为多个简单查询，或使用FORCE INDEX强制指定索引（但需谨慎，避免优化器错误选择），定期清理过期数据（如归档历史表），减少表扫描范围。
高并发与锁优化
高并发场景下,锁竞争会导致性能下降，InnoDB默认使用行级锁，但不当操作可能升级为表锁（如更新未索引列），避免长时间事务，及时提交或回滚，减少锁持有时间，对于热点数据（如秒杀库存），使用乐观锁（版本号机制）代替悲观锁，UPDATE stock SET count = count - 1, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 2，若必须使用悲观锁，尽快释放锁，避免SELECT ... FOR UPDATE后未及时提交导致其他事务阻塞，合理设置innodb_lock_wait_timeout（默认50秒），避免长时间等待超时。
复制与主从同步
主从复制可提升读性能和数据可用性,需优化同步延迟，确保主库Binlog格式为ROW（避免STATEMENT模式下的主从不一致），并调整sync_binlog（为1时每次事务写Binlog后同步磁盘，安全性高但性能低，生产环境建议0或5），从库使用read_only参数限制写操作，避免数据不一致，对于复制延迟，可开启并行复制（MySQL 5.7+支持slave_parallel_workers），或从库使用多线程复制（如基于库或行的并行策略），定期检查Seconds_Behind_Master指标，延迟过高时需优化主库写入或从库查询。
监控与维护
日常监控是保障MySQL稳定运行的基础,使用SHOW GLOBAL STATUS查看关键指标，如Questions（查询总数）、Slow_queries（慢查询比例，应低于1%）、Innodb_row_lock_waits（行锁等待次数，过高需优化锁策略），第三方工具如Prometheus + Grafana或MySQL Enterprise Monitor可提供可视化监控，定期维护包括：OPTIMIZE TABLE（碎片化严重时回收空间，但会锁表，建议低峰期执行）、CHECK TABLE（检查表损坏）、备份（全量+增量备份，确保数据安全），避免在业务高峰期执行ALTER TABLE等DDL操作，可使用gh-ost或pt-online-schema-change在线变更，减少锁表时间。
通过以上101个技巧的实践（本文选取核心方向展开），可系统化提升MySQL调试与优化能力，从查询、索引、架构到运维全方位保障数据库性能，实际应用中需结合业务场景测试，避免生搬硬套，持续监控与调整才是优化的核心。
