MySQL性能调优

高性能 MySQL 一直是开发者和运维人员关注的重点，毕竟数据库的性能优化直接关系到应用的响应速度。数据库慢查询、资源浪费、锁等待等问题常常困扰着。那么如何提升 MySQL 的性能呢？优化数据库的索引、查询语句和表结构等方面都是必不可少的步骤。你如果还没深入了解，可以参考一些优秀的调优文章，它们可以让你少走弯路，直接上手提升性能。比如，《优化 MySQL 数据库性能-MySQL 详解及性能调优》这篇文章就给出了多实用的技术细节，适合快速上手。 除了 MySQL，还有一些其他数据库的调优技巧也挺值得关注的，像 SQL 性能调优、HBase 性能调优、MongoDB 调优等，都是跨数据库系统的优化

高并发场景下的 MySQL 调优经验，《高性能 MySQL》真的是本值得反复翻的工具书。SQL 怎么写才高效、索引怎么建才合理、复制和集群怎么搭才稳，书里讲得都挺透。你要是正折腾数据库性能，尤其是用 InnoDB 的，别错过这本书，多坑作者都踩过，省你不少时间。

《MySQL性能调优学生指南》是一本专门针对MySQL数据库性能优化的学习资料，目的在于帮助读者深入理解如何提升MySQL数据库的运行效率。本指南适用于那些正在学习或准备获取OCP（Oracle Certified Professional）认证的数据库专业人士。MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，其性能优化是确保系统高效运行的关键。指南将覆盖性能分析、索引优化、查询优化、存储引擎选择、内存配置、并发控制与事务处理、复制与负载均衡、分区与分片、服务器配置、定期维护和故障排查等核心知识点。

高性能 MySQL 的第 3 版，真的是 MySQL 调优界的老炮儿了。书里不光讲得细，案例也蛮贴近实战，像索引优化、慢查询排查、主从复制这些都有比较深入的，挺适合已经上手的你查漏补缺。嗯，扫盲就别看了，新手会被吓住。 性能调优的那一章，讲得还挺有意思。比如你知道 MySQL 其实默认参数挺保守的吗？像innodb_buffer_pool_size，默认才 128MB，生产环境肯定不够用。书里推荐的调法就比较实在，而且会说背后的原理，看的时候不会觉得像死记硬背。 还有像查询执行计划这块儿，它用 EXPLAIN 举了蛮多例子，教你怎么从type、rows这些字段判断是不是用了索引。有一节还讲了

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而

通过优化网络配置和参数调整，提升淘宝 MySQL 数据库的网络性能，确保其稳定性和可扩展性。

MySQL 的性能调优和运维，属于 DBA 日常绕不开的核心活儿。光知道怎么建表、写 SQL 还不够，真到线上卡顿、延迟、死锁这些情况，就得靠你对这些底层原理熟不熟，能不能准确下手。这篇内容蛮全的，从锁机制到并行复制，从 sys schema 到 crash recovery，讲得都挺细。尤其是像GTID 复制、latch这些冷门点，也都有覆盖。搭配一些工具使用，比如sysbench、Performance Schema，能让你排查问题快不少。还有个细节我觉得比较实用，就是讲热点数据预热的方式，适合高并发下的启动优化场景。如果你现在正在折腾数据库性能问题，或者想进阶 DBA，建议你先收藏，再慢

服务优化的 MySQL 参数设置，多时候是老系统性能卡顿的救命稻草。像 max_connections 就挺关键，默认才 100，稍微访问多点就挂了，调成 1024 效果。 query_cache_size 默认是不开的，但有些场景加上 16M 的缓存，响应速度肉眼可见地提升。嗯，，适合静态查询的系统，不适合频繁更新的。 sort_buffer_size 和 record_buffer 就是那种“不动还好，一调吓一跳”的参数。前者是排序用的，后者是顺序读表的。一般直接上 16M，性能还不错，是 ORDER BY 多的项目。 还有 table_cache，默认 64 有点抠。调到 512，能开更

spark 性能调优的干货资源，内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键，像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配，关系到任务能不能顺利跑完，也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户，尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制，或者 MLlib 模型训练的优化逻辑，看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn