慢速SQL：執行時間超過給定時間范圍的查詢就稱為慢速查詢。
在MySQL中如何記錄慢速SQL？
答：可以在my.cnf中設置如下信息：
[mysqld] ; enable the slow query log, default 10 seconds log-slow-queries ; log queries taking longer than 5 seconds long_query_time = 5 ; log queries that don't use indexes even if they take less than long_query_time ; MySQL 4.1 and newer only log-queries-not-using-indexes
這三個設置的意思是可以記錄執行時間超過5 秒和沒有使用索引的查詢.
MySQL中日志分類：
1. error log mysql錯誤記錄日志
2. bin log 記錄修改數據時候產生的quer並用二進制的方式進行存儲
3. mysql-bin.index 記錄是記錄所有Binary Log 的絕對路徑，保證MySQL 各種線程能夠順利的根據它找到所有需要的Binary Log 文件。
4. slow query log 記錄慢速SQL，是一個簡單的文本格式，可以通過各種文本編輯器查看其中的內容。其中記錄了語句執行的時刻，執行所消耗的時間，執行用戶。
5. innodb redo log 記錄Innodb 所做的所有物理變更和事務信息，保證事務安全性。
SQL架構可分為：SQL 層 與 Storage Engine層
SQL Layer 中包含了多個子模塊：
1、初始化模塊
顧名思議，初始化模塊就是在MySQL Server 啟動的時候，對整個系統做各種各樣的初始化操作，比如各種buffer，cache 結構的初始化和內存空間的申請，各種系統變量的初始化設定，各種存儲引擎的初始化設置，等等。
2、核心API
核心API 模塊主要是為了提供一些需要非常高效的底層操作功能的優化實現，包括各種底層數據結構的實現，特殊算法的實現，字符串處理，數字處理等，小文件I/O，格式化輸出，以及最重要的內存管理部分。核心API 模塊的所有源代碼都集中在mysys 和strings文件夾下面，有興趣的讀者可以研究研究。
3、網絡交互模塊
底層網絡交互模塊抽象出底層網絡交互所使用的接口api，實現底層網絡數據的接收與發送，以方便其他各個模塊調用，以及對這一部分的維護。所有源碼都在vio 文件夾下面。
4、Client & Server 交互協議模塊
任何C/S 結構的軟件系統，都肯定會有自己獨有的信息交互協議，MySQL 也不例外。MySQL的Client & Server 交互協議模塊部分，實現了客戶端與MySQL 交互過程中的所有協議。當然這些協議都是建立在現有的OS 和網絡協議之上的，如TCP/IP 以及Unix Socket。
5、用戶模塊
用戶模塊所實現的功能，主要包括用戶的登錄連接權限控制和用戶的授權管理。他就像MySQL 的大門守衛一樣，決定是否給來訪者“開門”。
6、訪問控制模塊
造訪客人進門了就可以想干嘛就干嘛麼？為了安全考慮，肯定不能如此隨意。這時候就需要訪問控制模塊實時監控客人的每一個動作，給不同的客人以不同的權限。訪問控制模塊實現的功能就是根據用戶模塊中各用戶的授權信息，以及數據庫自身特有的各種約束，來控制用戶對數據的訪問。用戶模塊和訪問控制模塊兩者結合起來，組成了MySQL 整個數據庫系統的權限安全管理的功能。
7、連接管理、連接線程和線程管理
連接管理模塊負責監聽對MySQL Server 的各種請求，接收連接請求，轉發所有連接請求到線程管理模塊。每一個連接上MySQL Server 的客戶端請求都會被分配（或創建）一個連接線程為其單獨服務。而連接線程的主要工作就是負責MySQL Server 與客戶端的通信，接受客戶端的命令請求，傳遞Server 端的結果信息等。線程管理模塊則負責管理維護這些連接線程。包括線程的創建，線程的cache 等。
8、Query 解析和轉發模塊
在MySQL 中我們習慣將所有Client 端發送給Server 端的命令都稱為query，在MySQLServer 裡面，連接線程接收到客戶端的一個Query 後，會直接將該query 傳遞給專門負責將各種Query 進行分類然後轉發給各個對應的處理模塊，這個模塊就是query 解析和轉發模塊。其主要工作就是將query 語句進行語義和語法的分析，然後按照不同的操作類型進行分類，然後做出針對性的轉發。
9、Query Cache 模塊
Query Cache 模塊在MySQL 中是一個非常重要的模塊，他的主要功能是將客戶端提交給MySQL 的Select 類query 請求的返回結果集cache 到內存中，與該query 的一個hash 值做一個對應。該Query 所取數據的基表發生任何數據的變化之後，MySQL 會自動使該query 的Cache 失效。在讀寫比例非常高的應用系統中，Query Cache 對性能的提高是非常顯著的。當然它對內存的消耗也是非常大的。
10、Query 優化器模塊
Query 優化器，顧名思義，就是優化客戶端請求的query，根據客戶端請求的query 語句，和數據庫中的一些統計信息，在一系列算法的基礎上進行分析，得出一個最優的策略，告訴後面的程序如何取得這個query 語句的結果。
11、表變更管理模塊
表變更管理模塊主要是負責完成一些DML 和DDL 的query，如：update，delte，insert，create table，alter table 等語句的處理。
12、表維護模塊
表的狀態檢查，錯誤修復，以及優化和分析等工作都是表維護模塊需要做的事情。
13、系統狀態管理模塊
系統狀態管理模塊負責在客戶端請求系統狀態的時候，將各種狀態數據返回給用戶，像DBA 常用的各種show status 命令，show variables 命令等，所得到的結果都是由這個模塊返回的。
14、表管理器
這個模塊從名字上看來很容易和上面的表變更和表維護模塊相混淆，但是其功能與變更及維護模塊卻完全不同。大家知道，每一個MySQL 的表都有一個表的定義文件，也就是*.frm文件。表管理器的工作主要就是維護這些文件，以及一個cache，該cache 中的主要內容是各個表的結構信息。此外它還維護table 級別的鎖管理。
15、日志記錄模塊
日志記錄模塊主要負責整個系統級別的邏輯層的日志的記錄，包括error log，binarylog，slow query log 等。
16、復制模塊
復制模塊又可分為Master 模塊和Slave 模塊兩部分， Master 模塊主要負責在Replication 環境中讀取Master 端的binary 日志，以及與Slave 端的I/O 線程交互等工作。Slave 模塊比Master 模塊所要做的事情稍多一些，在系統中主要體現在兩個線程上面。一個是負責從Master 請求和接受binary 日志，並寫入本地relay log 中的I/O 線程。另外一個是負責從relay log 中讀取相關日志事件，然後解析成可以在Slave 端正確執行並得到和Master 端完全相同的結果的命令並再交給Slave 執行的SQL 線程。
17、存儲引擎接口模塊
存儲引擎接口模塊可以說是MySQL 數據庫中最有特色的一點了。目前各種數據庫產品
中，基本上只有MySQL 可以實現其底層數據存儲引擎的插件式管理。這個模塊實際上只是一個抽象類，但正是因為它成功地將各種數據處理高度抽象化，才成就了今天MySQL 可插拔存儲引擎的特色。
MySQL性能調優之監控方法：
1. set profiling=1 開啟性能監控，此命令在某些版本的mysql中無法使用
2. 然後執行SQL
3. show profiless，查看系統執行SQL的時間
4. show profile cpu, block io for query 數字ID （此ID為show profiles中的性能輸出日志序號）
MySQL 各存儲引擎使用了三種類型（級別）的鎖定機制：行級鎖定，頁級鎖定和表級鎖定。
在MySQL 數據庫中，使用表級鎖定的主要是MyISAM，Memory，CSV 等一些非事務性存儲引擎，而使用行級鎖定的主要是Innodb 存儲引擎和NDB Cluster 存儲引擎，頁級鎖定主要是BerkeleyDB 存儲引擎的鎖定方式。
MyISAM讀請求和寫等待隊列中的寫鎖請求的優先級規則主要為以下規則決定：
1. 除了READ_HIGH_PRIORITY 的讀鎖定之外，Pending write-lock queue 中的WRITE 寫鎖定能夠阻塞所有其他的讀鎖定；
2. READ_HIGH_PRIORITY 讀鎖定的請求能夠阻塞所有Pending write-lock queue 中的寫鎖定；
3. 除了WRITE 寫鎖定之外，Pending write-lock queue 中的其他任何寫鎖定都比讀鎖定的優先級低。
MyISAM寫鎖定出現在Current write-lock queue 之後，會阻塞除了以下情況下的所有其他鎖定的請求：
1. 在某些存儲引擎的允許下，可以允許一個WRITE_CONCURRENT_INSERT 寫鎖定請求
2. 寫鎖定為WRITE_ALLOW_WRITE 的時候，允許除了WRITE_ONLY 之外的所有讀和寫鎖定請求
3. 寫鎖定為WRITE_ALLOW_READ 的時候，允許除了READ_NO_INSERT 之外的所有讀鎖定請求
4. 寫鎖定為WRITE_DELAYED 的時候，允許除了READ_NO_INSERT 之外的所有讀鎖定請求
5. 寫鎖定為WRITE_CONCURRENT_INSERT 的時候，允許除了READ_NO_INSERT 之外的所有讀鎖定請求
Innodb 的行級鎖定注意事項：
a) 盡可能讓所有的數據檢索都通過索引來完成，從而避免Innodb 因為無法通過索引鍵加鎖而升級為表級鎖定；
b) 合理設計索引，讓Innodb 在索引鍵上面加鎖的時候盡可能准確，盡可能的縮小鎖定范圍，避免造成不必要的鎖定而影響其他Query 的執行；
c) 盡可能減少基於范圍的數據檢索過濾條件，避免因為間隙鎖帶來的負面影響而鎖定了不該鎖定的記錄；
d) 盡量控制事務的大小，減少鎖定的資源量和鎖定時間長度；
e) 在業務環境允許的情況下，盡量使用較低級別的事務隔離，以減少MySQL 因為實現事務隔離級別所帶來的附加成本；
如何查看MyISAM中表級鎖定信息：
答：show status like '%table_locks%'
table_locks_immediate:顯示的數字就是鎖定的次數。
table_locks_waited:顯示的數字是出現表級鎖定爭用而發生等待的次數
如何查看Innodb中行級鎖定信息：
答： show status like '%Innodb_rows%'
Innodb 的行級鎖定狀態變量不僅記錄了鎖定等待次數，還記錄了鎖定總時長，每次平均時長，以及最大時長，此外還有一個非累積狀態量顯示了當前正在等待鎖定的等待數量。對各個狀態量的說明如下：
● Innodb_row_lock_current_waits：當前正在等待鎖定的數量；
● Innodb_row_lock_time：從系統啟動到現在鎖定總時間長度；
● Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均時間；
● Innodb_row_lock_time_max：從系統啟動到現在等待最常的一次所花的時間；
● Innodb_row_lock_waits：系統啟動後到現在總共等待的次數；
mysqlslap是一個mysql官方提供的壓力測試工具。以下是比較重要的參數：
–defaults-file，配置文件存放位置
–concurrency，並發數
–engines，引擎
–iterations，迭代的實驗次數
–socket，socket文件位置
自動測試：
–auto-generate-sql，自動產生測試SQL
–auto-generate-sql-load-type，測試SQL的類型。類型有mixed，update，write，key，read。
–number-of-queries，執行的SQL總數量
–number-int-cols，表內int列的數量
–number-char-cols，表內char列的數量
例如：
shell>mysqlslap –defaults-file=/u01/mysql1/mysql/my.cnf –concurrency=50,100 –iterations=1 –number-int-cols=4 –auto-generate-sql –auto-generate-sql-load-type=write –engine=myisam –number-of-queries=200 -S/tmp/mysql1.sock
Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.016 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.016 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.016 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 4
Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.265 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.265 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.265 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 2
指定數據庫的測試：
–create-schema，指定數據庫名稱
–query，指定SQL語句，可以定位到某個包含SQL的文件
例如：
shell>mysqlslap –defaults-file=/u01/mysql1/mysql/my.cnf –concurrency=25,50 –iterations=1 –create-schema=test –query=/u01/test.sql -S/tmp/mysql1.sock
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.018 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.018 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.018 seconds
Number of clients running queries: 25
Average number of queries per client: 1
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.011 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.011 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.011 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 1
MySQL 中索引使用相關的限制:
1. MyISAM 存儲引擎索引鍵長度總和不能超過1000 字節；
2. BLOB 和TEXT 類型的列只能創建前綴索引；
3. MySQL 目前不支持函數索引；
4. 使用不等於（!= 或者<>）的時候MySQL 無法使用索引；
5. 過濾字段使用了函數運算後（如abs(column)），MySQL 無法使用索引；
6. Join 語句中Join 條件字段類型不一致的時候MySQL 無法使用索引；
7. 使用LIKE 操作的時候如果條件以通配符開始（ '%abc...'）MySQL 無法使用索引；
8. 使用非等值查詢的時候MySQL 無法使用Hash 索引；
MySQL 目前可以通過兩種算法來實現數據的排序操作:
1. 取出滿足過濾條件的用於排序條件的字段以及可以直接定位到行數據的行指針信息，在SortBuffer 中進行實際的排序操作，然後利用排好序之後的數據根據行指針信息返回表中取得客戶端請求的其他字段的數據，再返回給客戶端；
2. 根據過濾條件一次取出排序字段以及客戶端請求的所有其他字段的數據，並將不需要排序的字段存放在一塊內存區域中，然後在Sort Buffer 中將排序字段和行指針信息進行排序，最後再利用排序後的行指針與存放在內存區域中和其他字段一起的行指針信息進行匹配合並結果集，再按照順序返回給客戶端。
MySQL Explain 功能中給我們展示的各種信息的解釋：
◆ ID：Query Optimizer 所選定的執行計劃中查詢的序列號；
◆ Select_type：所使用的查詢類型，主要有以下這幾種查詢類型
◇ DEPENDENT SUBQUERY：子查詢中內層的第一個SELECT，依賴於外部查詢的結果集；
◇ DEPENDENT UNION：子查詢中的UNION，且為UNION 中從第二個SELECT 開始的後面所有SELECT，同樣依賴於外部查詢的結果集；
◇ PRIMARY：子查詢中的最外層查詢，注意並不是主鍵查詢；
◇ SIMPLE：除子查詢或者UNION 之外的其他查詢；
◇ SUBQUERY：子查詢內層查詢的第一個SELECT，結果不依賴於外部查詢結果集；
◇ UNCACHEABLE SUBQUERY：結果集無法緩存的子查詢；
◇ UNION：UNION 語句中第二個SELECT 開始的後面所有SELECT，第一個SELECT 為PRIMARY
◇ UNION RESULT：UNION 中的合並結果；
◆ Table：顯示這一步所訪問的數據庫中的表的名稱；
◆ Type：告訴我們對表所使用的訪問方式，主要包含如下集中類型；
◇ all：全表掃描
◇ const：讀常量，且最多只會有一條記錄匹配，由於是常量，所以實際上只需要讀一次；
◇ eq_ref：最多只會有一條匹配結果，一般是通過主鍵或者唯一鍵索引來訪問；
◇ fulltext：
◇ index：全索引掃描；
◇ index_merge：查詢中同時使用兩個（或更多）索引，然後對索引結果進行merge 之後再讀取表數據；
◇ index_subquery：子查詢中的返回結果字段組合是一個索引（或索引組合），但不是一個主鍵或者唯一索引；
◇ rang：索引范圍掃描；
◇ ref：Join 語句中被驅動表索引引用查詢；
◇ ref_or_null：與ref 的唯一區別就是在使用索引引用查詢之外再增加一個空值的查詢；
◇ system：系統表，表中只有一行數據；
◇ unique_subquery：子查詢中的返回結果字段組合是主鍵或者唯一約束；
◆ Possible_keys：該查詢可以利用的索引. 如果沒有任何索引可以使用，就會顯示成null，這一項內容對於優化時候索引的調整非常重要；
◆ Key：MySQL Query Optimizer 從possible_keys 中所選擇使用的索引；
◆ Key_len：被選中使用索引的索引鍵長度；
◆ Ref：列出是通過常量（const），還是某個表的某個字段（如果是join）來過濾（通過key）的；
◆ Rows：MySQL Query Optimizer 通過系統收集到的統計信息估算出來的結果集記錄條數；
◆ Extra：查詢中每一步實現的額外細節信息，主要可能會是以下內容：
◇ Distinct：查找distinct 值，所以當mysql 找到了第一條匹配的結果後，將停止該值的查詢而轉為後面其他值的查詢；
◇ Full scan on NULL key：子查詢中的一種優化方式，主要在遇到無法通過索引訪問null值的使用使用；
◇ Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通過收集到的統計信息判斷出不可能存在結果；
◇ No tables：Query 語句中使用FROM DUAL 或者不包含任何FROM 子句；
◇ Not exists：在某些左連接中MySQL Query Optimizer 所通過改變原有Query 的組成而使用的優化方法，可以部分減少數據訪問次數；
◇ Range checked for each record (index map: N)：通過MySQL 官方手冊的描述，當MySQL Query Optimizer 沒有發現好的可以使用的索引的時候，如果發現如果來自前面的表的列值已知，可能部分索引可以使用。對前面的表的每個行組合，MySQL 檢查是否可以使用range 或index_merge 訪問方法來索取行。
◇ Select tables optimized away：當我們使用某些聚合函數來訪問存在索引的某個字段的時候，MySQL Query Optimizer 會通過索引而直接一次定位到所需的數據行完成整個查詢。當然，前提是在Query 中不能有GROUP BY 操作。如使用MIN()或者MAX（）的時
候；
◇ Using filesort：當我們的Query 中包含ORDER BY 操作，而且無法利用索引完成排序操作的時候，MySQL Query Optimizer 不得不選擇相應的排序算法來實現。
◇ Using index：所需要的數據只需要在Index 即可全部獲得而不需要再到表中取數據；
◇ Using index for group-by：數據訪問和Using index 一樣，所需數據只需要讀取索引即可，而當Query 中使用了GROUP BY 或者DISTINCT 子句的時候，如果分組字段也在索引中，Extra 中的信息就會是Using index for group-by；
◇ Using temporary：當MySQL 在某些操作中必須使用臨時表的時候，在Extra 信息中就會出現Using temporary 。主要常見於GROUP BY 和ORDER BY 等操作中。
◇ Using where：如果我們不是讀取表的所有數據，或者不是僅僅通過索引就可以獲取所有需要的數據，則會出現Using where 信息；
◇ Using where with pushed condition：這是一個僅僅在NDBCluster 存儲引擎中才會出現的信息，而且還需要通過打開Condition Pushdown 優化功能才可能會被使用。控制參數為engine_condition_pushdown 。
什麼是松散索引？
答：實際上就是當MySQL 完全利用索引掃描來實現GROUP BY 的時候，並不需要掃描所有滿足條件的索引鍵即可完成操作得出結果。
要利用到松散索引掃描實現GROUP BY，需要至少滿足以下幾個條件：
◆ GROUP BY 條件字段必須在同一個索引中最前面的連續位置；
◆ 在使用GROUP BY 的同時，只能使用MAX 和MIN 這兩個聚合函數；
◆ 如果引用到了該索引中GROUP BY 條件之外的字段條件的時候，必須以常量形式存在；
為什麼松散索引掃描的效率會很高？
答：因為在沒有WHERE 子句，也就是必須經過全索引掃描的時候， 松散索引掃描需要讀取的鍵值數量與分組的組數量一樣多，也就是說比實際存在的鍵值數目要少很多。而在WHERE 子句包含范圍判斷式或者等值表達式的時候， 松散索引掃描查找滿足范圍條件的每個組的第1 個關鍵字，並且再次讀取盡可能最少數量的關鍵字。
什麼是緊湊索引？
答：緊湊索引掃描實現GROUP BY 和松散索引掃描的區別主要在於他需要在掃描索引的時候，讀取所有滿足條件的索引鍵，然後再根據讀取的數據來完成GROUP BY 操作得到相應結果。
MySQL 處理GROUP BY 的方式，有兩種如下優化思路：
1. 盡可能讓MySQL 可以利用索引來完成GROUP BY 操作，當然最好是松散索引掃描的方式最佳。在系統允許的情況下，我們可以通過調整索引或者調整Query 這兩種方式來達到目的；
2. 當無法使用索引完成GROUP BY 的時候，由於要使用到臨時表且需要filesort，所以我們必須要有足夠的sort_buffer_size 來供MySQL 排序的時候使用，而且盡量不要進行大結果集的GROUPBY 操作，因為如果超出系統設置的臨時表大小的時候會出現將臨時表數據copy 到磁盤上面再進行操作，這時候的排序分組操作性能將是成數量級的下降；
DINSTINCT 其實和 GROUP BY 原理類似，同樣可以使用松散索引。
MySQL Schema 設計優化小記：
1. 適度冗余
2. 大字段垂直分拆
3. 大表水平分拆
時間字段類型：timestamp 占用4個字節，datetime,date占用8個字節，但是timestamp只能用在1970年以後的記錄，datetime,date可用在1001年開始。
MySQL binlog日志優化方案：
Binlog 相關參數及優化策略
我們首先看看Binlog 的相關參數，通過執行如下命令可以獲得關於Binlog 的相關參數。當然，其中也顯示出了“ innodb_locks_unsafe_for_binlog”這個Innodb 存儲引擎特有的與Binlog 相關的參數：
mysql> show variables like '%binlog%';
+--------------------------------+------------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------------+------------+
| binlog_cache_size | 1048576 |
| innodb_locks_unsafe_for_binlog | OFF |
| max_binlog_cache_size | 4294967295 |
| max_binlog_size | 1073741824 |
| sync_binlog | 0 |
+--------------------------------+------------+
“binlog_cache_size"：在事務過程中容納二進制日志SQL 語句的緩存大小。二進制日志緩存是服務器支持事務存儲引擎並且服務器啟用了二進制日志(—log-bin 選項)的前提下為每個客戶端分配的內存，注意，是每個Client 都可以分配設置大小的binlog cache 空間。如果讀者朋友的系統中經常會出現多語句事務的華，可以嘗試增加該值的大小，以獲得更好的性能。當然，我們可以通過MySQL 的以下兩個狀態變量來判斷當前的binlog_cache_size 的狀況：Binlog_cache_use 和Binlog_cache_disk_use。“max_binlog_cache_size”：和"binlog_cache_size"相對應，但是所代表的是binlog 能夠使用的最大cache 內存大小。當我們執行多語句事務的時候，max_binlog_cache_size 如果不夠大的話，系統可能會報出“ Multi-statement transaction required more than 'max_binlog_cache_size' bytes ofstorage”的錯誤。
“max_binlog_size”：Binlog 日志最大值，一般來說設置為512M 或者1G，但不能超過1G。該大小並不能非常嚴格控制Binlog 大小，尤其是當到達Binlog 比較靠近尾部而又遇到一個較大事務的時候，系統為了保證事務的完整性，不可能做切換日志的動作，只能將該事務的所有SQL 都記錄進入當前日志，直到該事務結束。這一點和Oracle 的Redo 日志有點不一樣，因為Oracle 的Redo 日志所記錄的是數據文件的物理位置的變化，而且裡面同時記錄了Redo 和Undo 相關的信息，所以同一個事務是否在一個日志中對Oracle 來說並不關鍵。而MySQL 在Binlog 中所記錄的是數據庫邏輯變化信息，MySQL 稱之為Event，實際上就是帶來數據庫變化的DML 之類的Query 語句。“sync_binlog”：這個參數是對於MySQL 系統來說是至關重要的，他不僅影響到Binlog 對MySQL 所帶來的性能損耗，而且還影響到MySQL 中數據的完整性。對於“sync_binlog”參數的各種設置的說明如下：
● sync_binlog=0，當事務提交之後，MySQL 不做fsync 之類的磁盤同步指令刷新binlog_cache 中的信息到磁盤，而讓Filesystem 自行決定什麼時候來做同步，或者cache 滿了之後才同步到磁盤。
● sync_binlog=n，當每進行n 次事務提交之後，MySQL 將進行一次fsync 之類的磁盤同步指令來將binlog_cache 中的數據強制寫入磁盤。在MySQL 中系統默認的設置是sync_binlog=0，也就是不做任何強制性的磁盤刷新指令，這時候的性能是最好的，但是風險也是最大的。因為一旦系統Crash，在binlog_cache 中的所有binlog 信息都會被丟失。而當設置為“1”的時候，是最安全但是性能損耗最大的設置。因為當設置為1 的時候，即使系統Crash，也最多丟失binlog_cache 中未完成的一個事務，對實際數據沒有任何實質性影響。從以往經驗和相關測試來看，對於高並發事務的系統來說，“sync_binlog”設置為0 和設置為1 的系統寫入性能差距可能高達5 倍甚至更多。
MySQL QueryCache 負面影響：
a) Query 語句的hash 運算以及hash 查找資源消耗。當我們使用Query Cache 之後，每條SELECT類型的Query 在到達MySQL 之後，都需要進行一個hash 運算然後查找是否存在該Query 的Cache，雖然這個hash 運算的算法可能已經非常高效了，hash 查找的過程也已經足夠的優化了，對於一條Query 來說消耗的資源確實是非常非常的少，但是當我們每秒都有上千甚至幾千條Query 的時候，我們就不能對產生的CPU 的消耗完全忽視了。
b) Query Cache 的失效問題。如果我們的表變更比較頻繁，則會造成Query Cache 的失效率非常高。這裡的表變更不僅僅指表中數據的變更，還包括結構或者索引等的任何變更。也就是說我們每次緩存到Query Cache 中的Cache 數據可能在剛存入後很快就會因為表中的數據被改變而被清除，然後新的相同Query 進來之後無法使用到之前的Cache。
c) Query Cache 中緩存的是Result Set ，而不是數據頁，也就是說，存在同一條記錄被Cache 多次的可能性存在。從而造成內存資源的過渡消耗。當然，可能有人會說我們可以限定QueryCache 的大小啊。是的，我們確實可以限定Query Cache 的大小，但是這樣，Query Cache 就很容易造成因為內存不足而被換出，造成命中率的下降。
在短連接的應用系統中，thread_cache_size 的值應該設置的相對大一些，不應該小於應用系統對數據庫的實際並發請求數。
通過系統設置和當前狀態的分析，我們可以發現，thread_cache_size 的設置已經足夠了，甚至還遠大於系統的需要。所以我們可以適當減少thread_cache_size 的設置，比如設置為8 或者16。根據Connections 和Threads_created 這兩個系統狀態值，我們還可以計算出系統新建連接連接的ThreadCache 命中率，也就是通過Thread Cache 池中取得連接線程的次數與系統接收的總連接次數的比率，如下：
Threads_Cache_Hit = (Connections - Threads_created) / Connections * 100%
一般來說，當系統穩定運行一段時間之後，我們的Thread Cache 命中率應該保持在90%左右甚至更高的比率才算正常。可以看出上面環境中的Thread Cache 命中比率基本還算是正常的。
如何查看MySQL打開Table的數量：
mysql> show status like 'open_tables';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Open_tables | 6 |
+---------------+-------+
MySQL buffer注意事項
join_buffer_size 和 sort_buffer_size 是針對的每個線程的buffer大小而言的，而不是整個系統共享的Buffer。
假設是一台單獨給MySQL 使用的主機，物理內存總大小為8G，MySQL 最大連接數為500，同時還使用了MyISAM 存儲引擎，這時候我們的整體內存該如何分配呢？
內存分配為如下幾大部分：
a) 系統使用，假設預留800M；
b) 線程獨享，約2GB = 500 * (1MB + 1MB + 1MB + 512KB + 512KB)，組成大概如下:
sort_buffer_size：1MB
join_buffer_size：1MB
read_buffer_size：1MB
read_rnd_buffer_size：512KB
thread_statck：512KB
c) MyISAM Key Cache，假設大概為1.5GB；
d) Innodb Buffer Pool 最大可用量：8GB - 800MB - 2GB - 1.5GB = 3.7GB；
