网上有不少mysql 性能优化方案，不过，mysql的优化同sql server相比，更为麻烦与复杂，同样的设置，在不同的环境下 ，由于内存，访问量，读写频率，数据差异等等情况，可能会出现不同的结果，因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的，最好能使用status信息对mysql进行具体的优化，网上找了一篇文章，分页分得乱七八糟的，只能转到博客。

?

在MySQL里，我们一般使用SHOW STATUS查询服务器状态，语法一般来说如下：

SHOW [GLOBAL | SESSION] STATUS [LIKE 'pattern' | WHERE expr]

查询配置的变量可以用

SHOW variables [LIKE 'pattern' | WHERE expr] 如：show variables variable_name in('a', 'b');

?可以列出mysql服务器运行各种状态值，另外，查询mysql服务器配置信息语句：

mysql> show global status;
mysql> show variables;

?

[1] 慢查询

mysql> show variables like ‘%slow%‘;
+------------------+-------+
| variable_name　　　　 | value |
+------------------+-------+
| log_slow_queries | on　　　　 |
| slow_launch_time | 2　　　　　 |
+------------------+-------+

mysql> show global status like ‘%slow%‘;
+---------------------+-------+
| variable_name　　　　　　　 | value |
+---------------------+-------+
| slow_launch_threads | 0　　　　　 |
| slow_queries　　　　　　　　 | 4148 |
+---------------------+-------+ 

?配置中打开了记录慢查询，执行时间超过2秒的即为慢查询，系统显示有4148个慢查询，你可以分析慢查询日志，找出有问题的sql语句，慢查询时间不宜设置过长，否则意义不大，最好在5秒以内，如果你需要微秒级别的慢查询，可以考虑给mysql打补丁：http://www.percona.com/docs/wiki/release:start，记得找对应的版本。

打开慢查询日志可能会对系统性能有一点点影响，如果你的mysql是主－从结构，可以考虑打开其中一台从服务器的慢查询日志，这样既可以监控慢查询，对系统性能影响又小。

?

[2] 连接数

经常会遇见”mysql: error 1040: too many connections”的情况，一种是访问量确实很高，mysql服务器抗不住，这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力，另外一种情况是mysql配置文件中max_connections值过小：

mysql> show variables like ‘max_connections‘;
+-----------------+-------+
| variable_name　　　 | value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 256　　 |
+-----------------+-------+

?这台mysql服务器最大连接数是256，然后查询一下服务器响应的最大连接数：

mysql> show global status like ‘max_used_connections‘;

mysql服务器过去的最大连接数是245，没有达到服务器连接数上限256，应该没有出现1040错误，比较理想的设置是

max_used_connections / max_connections * 100% ≈ 85%

最大连接数占上限连接数的85％左右，如果发现比例在10%以下，mysql服务器连接数上限设置的过高了。

?

[3] key_buffer_size

key_buffer_size是对myisam表性能影响最大的一个参数，下面一台以myisam为主要存储引擎服务器的配置：

mysql> show variables like ‘key_buffer_size‘;+-----------------+------------+
| variable_name　　　 | value　　　　　　 |
+-----------------+------------+
| key_buffer_size | 536870912 |
+-----------------+------------+
分配了512mb内存给key_buffer_size，我们再看一下key_buffer_size的使用情况：
mysql> show global status like ‘key_read%‘;
+------------------------+-------------+
| variable_name　　　　　　　　　　 | value　　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
| key_read_requests　　　　　　 | 27813678764 |
| key_reads　　　　　　　　　　　　　　 | 6798830　　　　　 |
+------------------------+-------------+
//一共有27813678764个索引读取请求，有6798830个请求在内存中没有找到直接从硬盘读取索引，计算索引未命中缓存的概率：
//key_cache_miss_rate ＝ key_reads / key_read_requests * 100%

//比如上面的数据，key_cache_miss_rate为0.0244%，4000个索引读取请求才有一个直接读硬盘，已经很bt了，key_cache_miss_rate在0.1%以下都很好（每1000个请求有一个直接读硬盘），如果key_cache_miss_rate在0.01%以下的话，key_buffer_size分配的过多，可以适当减少。

mysql服务器还提供了key_blocks_*参数：
mysql> show global status like ‘key_blocks_u%‘;
+------------------------+-------------+
| variable_name　　　　　　　　　　 | value　　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
| key_blocks_unused　　　　　　 | 0　　　　　　　　　　　 |
| key_blocks_used　　　　　　　　 | 413543　　　　　　 |
+------------------------+-------------+
//key_blocks_unused表示未使用的缓存簇(blocks)数，key_blocks_used表示曾经用到的最大的blocks数，比如这台服务器，所有的缓存都用到了，要么增加key_buffer_size，要么就是过渡索引了，把缓存占满了。比较理想的设置：

//key_blocks_used / (key_blocks_unused + key_blocks_used) * 100% ≈ 80%

?

[4] 临时表

mysql> show global status like ‘created_tmp%‘;
+-------------------------+---------+
| variable_name　　　　　　　　　　　 | value　　　 |
+-------------------------+---------+
| created_tmp_disk_tables | 21197　　　 |
| created_tmp_files