1.1 性能优化简介
本书中将MySQL性能定义为完成某件任务所需要的时间，而不是每秒查询次数、CPU利用率等方面；本书中默认向MySQL发送的一切命令都称为查询，诸如 SELECT/UPDATE/DELETE等等。
如果认为性能是响应时间，那么我们的目标就是降低响应时间，降低每个查询的响应时间，那么第二个问题，就是先搞清楚时间花在哪里，即测量时间花在什么地方，无法测量就无法有效优化。
注意，测量范围不要搞错，如出现慢查询，就应该测量或解决慢查询，不应该去排查整个服务器的状况；另外，查询的时间包括等待时间和执行时间，一般处理和解决执行时间，等待时间长的原因很复杂。
通过工具可以显示性能剖析的结果，但注意很多情况是通过结果发现不了的，注意寻找哪些是值得优化的查询、哪些发生了异常、还有很多被隐藏的细节（如平均响应时间很小，但的确存在1～2个真正耗时的慢查询）
1.2 对应用程序进行性能剖析
除了对MySQL服务器进行性能剖析，还有必要对应用程序本身做性能剖析，比如PHP程序；值得注意的是性能剖析也会使服务器变慢，但相对剖析程序所做得贡献来说，那点消耗已经无所谓；
推荐了进行PHP性能剖析的工具，xhprof、Ifp等，不用重新发明“轮子”。
1.3 剖析MySQL查询
对查询的剖析有两种方式，一种是剖析整个MySQL服务器负载，一种是剖析单条语句查询；
剖析服务器负载，可以通过MySQL提供的慢查询日志，现在通过设置 long_query_time 可以将粒度设置到微妙级别；MySQL提供的慢查询日志是开销最低、精度最高的测试查询时间的工具。新浪的SAE就提供针对MySQL的慢查询日志。
剖析单条查询，使用 SHOW PROFILES、SHOW STATUS、查询慢查询日志的条目。先执行一条查询，然后使用 SHOW PROFILES 查看查询执行的时间，然后使用 SHOW PROFILE WHERE QUERY 1，显示该条查询执行的过程，及每个过程所话费的时间，经过排序后，就可以知道 查询把时间花在那个过程上了。
1.4 诊断间歇性问题
1.5 其他剖析工具
1.6 总结
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