我們討論的是數據庫性能優化的另一方面，即運用數據庫服務器內建的工具輔助性能分析和優化。
▲ SHOW
執行下面這個命令可以了解服務器的運行狀態：mysql >show status;
該命令將顯示出一長列狀態變量及其對應的值，其中包括：被中止訪問的用戶數量，被中止的連接數量，嘗試連接的次數，並發連接數量最大值，以及其他許多有用的信息。這些信息對於確定系統問題和效率低下的原因是十分有用的。
SHOW命令除了能夠顯示出MySQL服務器整體狀態信息之外，它還能夠顯示出有關日志文件、指定數據庫、表、索引、進程和許可權限表的寶貴信息。
▲ EXPLAIN
EXPLAIN能夠分析SELECT命令的處理過程。這不僅對於決定是否要為表加上索引很有用，而且對於了解MySQL處理復雜連接的過程也很有用。
下面這個例子顯示了如何用EXPLAIN提供的信息逐步地優化連接查詢。（本例來自MySQL文檔，見http://www.mysql.com/doc/E/X/EXPLAIN.html。原文寫到這裡似乎有點潦草了事，特加上此例。）
假定用EXPLAIN分析的SELECT命令如下所示：
EXPLAIN SELECT tt.TicketNumber, tt.TimeIn, tt.ProjectReference, tt.EstimatedShipDate, tt.ActualShipDate, tt.ClientID, tt.ServiceCodes, tt.RepetitiveID, tt.CurrentProcess, tt.CurrentDPPerson, tt.RecordVolume, tt.DPPrinted, et.COUNTRY, et_1.COUNTRY, do.CUSTNAME FROM tt, et, et AS et_1, do WHERE tt.SubmitTime IS NULL AND tt.ActualPC = et.EMPLOYID AND tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID AND tt.ClientID = do.CUSTNMBR;
SELECT命令中出現的表定義如下：
表定義
表 列 列類型 tt ActualPC CHAR(10) tt AssignedPC CHAR(10) tt ClientID CHAR(10) et EMPLOYID CHAR(15) do CUSTNMBR CHAR(15)
索引
表 索引 tt ActualPC tt AssignedPC tt ClientID et EMPLOYID (主鍵) do CUSTNMBR (主鍵)
tt.ActualPC值分布不均勻
在進行任何優化之前，EXPLAIN對SELECT執行分析的結果如下：
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872 range checked for each record (key map: 35)
每一個表的type都是ALL，它表明MySQL為每一個表進行了完全連接！這個操作是相當耗時的，因為待處理行的數量達到每一個表行數的乘積！即，這裡的總處理行數為74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720。
這裡的問題之一在於，如果數據庫列的聲明不同，MySQL（還）不能有效地運用列的索引。在這個問題上，VARCHAR和CHAR是一樣的，除非它們聲明的長度不同。由於tt.ActualPC聲明為CHAR(10)，而et.EMPLOYID聲明為CHAR(15)，因此這裡存在列長度不匹配問題。
為了解決這兩個列的長度不匹配問題，用ALTER TABLE命令把ActualPC列從10個字符擴展到15字符，如下所示：mysql > ALTER TABLE tt MODIFY ActualPC VARCHAR(15);
現在tt.ActualPC和et.EMPLOYID都是VARCHAR(15)了，執行EXPLAIN進行分析得到的結果如下所示：
table type possible_keys key key_len ref rows Extra tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872 where used do ALL PRIMARY NULL NULL NULL 2135 range checked for each record (key map: 1) et_1 ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 range checked for each record (key map: 1) et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1
這還算不上完美，但已經好多了（行數的乘積現在少了一個系數74）。現在這個SQL命令執行大概需要數秒鐘時間。 為了避免tt.AssignedPC = et_1.EMPLOYID以及tt.ClientID = do.CUSTNMBR比較中的列長度不匹配，我們可以進行如下改動：
mysql > ALTER TABLE tt MODIFY AssignedPC VARCHAR(15), MODIFY ClientID VARCHAR(15);
現在EXPLAIN顯示的結果如下：
table type possible_keys key key_len ref rows Extra et ALL PRIMARY NULL NULL NULL 74 tt ref AssignedPC,ClientID,ActualPC ActualPC 15 et.EMPLOYID 52 where used et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1 do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1
這個結果已經比較令人滿意了。余下的問題在於，默認情況下，MySQL假定tt.ActualPC列的值均勻分布，而事實上tt表的情況並非如此。幸而，我們可以很容易地讓MySQL知道這一點：
shell > myisamchk --analyze PATH_TO_MYSQL_DATABASE/tt shell > mysqladmin refresh
現在這個連接操作已經非常理想，EXPLAIN分析的結果如下：
table type possible_keys key key_len ref rows Extra tt ALL AssignedPC,ClientID,ActualPC NULL NULL NULL 3872 where used et eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ActualPC 1 et_1 eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.AssignedPC 1 do eq_ref PRIMARY PRIMARY 15 tt.ClientID 1
▲ OPTIMIZE
OPTIMIZE能夠恢復和整理磁盤空間以及數據碎片，一旦對包含變長行的表進行了大量的更新或者刪除，進行這個操作就非常有必要了。OPTIMIZE當前只能用於MyISAM和BDB表。
結束語：
從編譯數據庫服務器開始、貫穿整個管理過程，能夠改善MySQL性能的因素實在非常多，本文只涉及了其中很小的一部分。盡管如此，我們希望本文討論的內容能夠對你有所幫助。
