数据库访问大
单机MySQL数据库的优化
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力 （磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁 盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访 问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默 认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“— without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能 差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面介绍一些对性能影响较大的参数。
下面，根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自 己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不 够 的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓 冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们 不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序，可满足数据库对数据一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于 MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中，MySQL Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过 简单的增加价格低廉的硬件设备成倍 甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计 ，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络 规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL DBA和程序员多沟涌，多备份（备份我至少会做到本地和异地双备份），多测试，数据的事是最大的事，出不得半点差错，切记切记。
2. 面试数据库访问量是多少
数据库的访问量最大是16384。
如果有一个特别大的访问量到数据库上时，往往查询速度会变得很慢，所以我们需要进行优化。优化从三个方面考虑：SQL语句优化、主从复制，读写分离，负载均衡、数据库分库分表。
TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。
3. 如果有一个特别大的访问量，到数据库上，怎么做优化
如果是非易变数据大量读取，前面一定要先拿cache挡一下。
易变数据或写操作很多，要分散写压力，比如分表/分区/分库/做群集。
如果数据量也很大另外对关系型要求不是那么高，可以放弃关系型数据库，上NOSQL或者上ElasticSearch一类的。
以上都说得比较概略，实际要具体问题具体分析，先了解瓶颈在哪，需求中哪些是可以放弃的，才好做优化。
4. 在数据库访问量过大时，怎样提高访问速度
在ASP中优化数据库处理
ASP是一个WEB服务器端的开发环境，它提供了一种简单易学的脚本（VBScript或Jscript），并带有许多内置的对象，从而提供了一条简捷的编程之路。更为重要的是，ASP中提供了ADO对象，让程序员可以轻松操作各种数据库，从而可以产生和运行动态的、交互的WEB服务应用程序。目前，国内很多电子商务站点都采用了ASP技术来与数据库交互，为用户提供各类服务。
由于电子商务站点的大部分信息都存放在数据库中，要提高WEB的响应速度，建立高性能的电子商务站点，很大一部分取决于ASP与数据库之间的处理性能。因此，在ASP编写时，要注意数据库处理方法。
1、 使用Connection pool机制
在数据库处理中，资源花销最大的是建立数据库连接，而且用户还会有一个较长的连接等待时间。若每一个用户访问时，都重新建立连接，不仅用户要长时间等待，而且系统有可能会由于资源消耗过大而停止响应。如果能够重用以前建立的数据库连接，而不是每次访问时都重新建立连接，则可以很好地解决这些问题，从而提高整个系统的性能。在IIS+ASP处理体系中，采用了Connection pool机制来保证这一点。
Connection pool的原理是，IIS+ASP体系中维持了一个连接缓冲池，建立好的数据库连接在ASP程序中的断开都是逻辑断开，而实际的物理连接被存储在池中并被维护。这样，当下一个用户访问时，直接从连接缓冲池中取得一个数据库连接，而不需重新连接数据库，因此，可以大大地提高系统的响应速度。
为了正确使用Connection pool时，必须注意以下几点：
a). 在MDAC2.0以前的版本中，必须经过数据库驱动程序的配置才能使用Connection Pool；在以后的版本中（比如MDAC2.1），缺省是使用Connection Pool机制。具体配置情况可以参见微软公司的站点（）。
顺便提一句，在使用ORACLE数据库时，最好使用微软提供的驱动程序。
b). 每次数据库连接串参数必须相同，否则会被认为是不同的连接而重新去连接数据库，而不是使用缓冲池中的连接。最好的做法是将连接串存储在Application变量中，所有的程序在建立连接时使用Application变量的值。
c). 为了更好地使用和维护连接缓冲池，建议在程序中使用以下的方法对数据库连接进行操作，因为隐式使用数据库连接时不能利用缓冲池的机制：
¨ 显示地创建连接对象: Set conn=Server.CreateObject(“Adodb.connection”)
¨ 建立数据库连接：conn.open Application(“connection_string”),…
¨ 进行数据库操作：…
¨ 显式地关闭连接对象：conn.close
2、 利用直接的Ole DB驱动程序
在Asp中，通过ADO可以使用两种方式连接数据库，一种是传统的ODBC方式，一种是Ole DB方式。由于ADO是建立在Ole DB技术上的，为了支持ODBC，必须建立相应的Ole DB 到ODBC的调用转换（如MS Oledb provider for ODBC）。而使用直接的Ole DB方式（如MS Oledb provider for Sql, Oracle），则不需转换，从而提高处理速度，同时，还能利用Ole DB的新特性。
3、 在内存中缓存ADO对象或其内容
通常，在ASP程序中，都会涉及到一些存储在数据库中的常用信息，如省份列表，商品分类等，这些信息对于每一个访问用户都是相同的。若每一个用户访问时，都要去数据库里取出来，然后显示给用户，不仅会使数据库服务器负载加重，无法快速服务于更重要的事务处理，而且WEB服务器也必须不停地创建ADO对象，消耗大量资源，导致了当用户很多时几乎失去响应。若能把一些常用信息事先存储在内存中，当用户访问时，直接从内存中取出，显示给用户，则可以大大减小系统的压力，提高响应速度。
比如，我们可以把已经取得了数据的RecordSet对象存储在Application变量中，当用户访问时，从Application变量中取得RecordSet对象，而不需再次建立数据库连接；也可以将RecordSet对象里的数据以其他方式存储，比如存储在数组中，然后再将数组存储在Application变量中，使用时用数组的方式读取。
需要注意的是，一个对象要存储在Application变量中，线程模式必须是Both；对于不满足该条件的对象，必须以其他方式，比如转换成数组的方式存储在Application变量中，这也是上面所说的将内容存储在数组中的原因。
4、 使用数字序列
在Asp程序中，从诸如RecordSet中读取数据时，为了方便，常使用数据库列名的方式进行：
Response.write rs(“fieldnameN”)
而很少采用该数据库列名所在的数字序列来读取，即：
Response.write rs(N)
其实，为了从RecordSet得到列值，ADO必须将列名转化为数字序列，因此，若直接使用数字序列，则可以提高读取速度。若感觉使用数字序列，程序可读性不直观，可以采用建立常量的方法，定义：
const FIELDNAME1 1
5、 使用数据库过程(procere)
在电子商务站点中，尤其是要进行交易的站点，为了完成交易，可能需要多次查询大量的信息，用于判定是非，然后更新入库。若在编写Asp时，直接在一个程序中作多次数据库操作，不仅IIS要创建很多ADO对象，消耗资源，而且加重了数据库服务器的负担，增大了网络流量。若把多次数据库操作流程定义为一个数据库过程，用如下方式调用：
connection.execute “”
则可以利用数据库的强大性能，大大减轻Web系统的压力，而且由于页面内容与业务分开，管理维护也变得方便。
6、 使用优化过的sql语句
对于电子商务网站，最主要的就是要保证，不论访问用户的多少，系统都要有足够快的响应速度。由于在Asp技术中，ADO对象消耗的资源是非常大的，若一个sql语句要执行很长的一段时间，对整个资源也将一直占用，使系统没有足够的资源服务于其它用户。因此，尽量使用优化过的sql语句，减少执行时间。比如，不使用在in语句中包含子查询的语句，充分利用索引。
7、 利用数据库的特性
ADO是一套通用的对象控件，本身没有利用数据库的任何特性。但若在Asp程序编写时，有意识地考虑结合数据库的特性，往往可以有很好的效果。
比如，Oracle数据库服务器对于执行过的sql语句，通常都经过了分析优化，并存储在一个sql内存缓冲区中，当下次同样的sql语句请求时，直接从内存缓冲区取出执行，不再进行分析优化，从而可以大幅度提高性能。这就要求在Asp程序编写时，尽量使用相同的Sql语句，或者参数化的Sql语句：
Set cmd=Server.createobject(“adodb.command”)
cmd.CommandText=”select * from proct where proctcode=?”
8、 用时创建，用完释放
在前面也提到过，ADO对象是非常消耗资源的，因此一定要牢牢记住，只在用到ADO对象时才创建，用完后马上释放：
set rs=Server.createobject(“adodb.recordset”)
….
rs.close
set rs=nothing
愿您愉快地编程，让人们享受社会信息化所带来的好处。
5. 怎样给访问量过大的mysql数据库减压
单机MySQL数据库的优化
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力（磁盘I/O），我们现在上的都是SAS15000转的硬盘。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。
所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访
问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案：
使用RAID1+0磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我现在比较喜欢DELL R710，也在用其作Linuxakg 虚拟化应用；
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到高端服务器基本上内存都超过了32G。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
二、MySQL的线上安装我建议采取编译安装的方法，这样性能上有较大提升，服务器系统我建议用64bit的Centos5.5，源码包的编译参数会默
认以Debgu模式生成二进制代码，而Debug模式给MySQL带来的性能损失是比较大的，所以当我们编译准备安装的产品代码时，一定不要忘记使用“—
without-debug”参数禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二
个编译参数设置为—all-static的话，可以告诉编译器以静态方式编译和编译结果代码得到最高的性能。使用静态编译和使用动态编译的代码相比，性能
差距可能会达到5%至10%之多。我参考了简朝阳先生的编译参数，特列如下，供大家参考
./configure
–prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench
–enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling
–with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static
–with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb
–with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine
–with-mysqld-user=mysql –without-我是怎么了ded-server
–with-server-suffix=-community
–with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对 MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面我们介绍一些对性能影响较大的参数。
下面，我们根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的内容，其他段落内容对MySQL运行性能影响甚微，因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。
如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自
己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不
够
的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓
冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8；这个目前也是双四核主流服务器配置。
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大，设置就越大。默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存，默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几，建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们
不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
【51CTO独家特稿】如果单MySQL的优化始终还是顶不住压力时，这个时候我们就必须考虑MySQL的高可用架构（很多同学也爱说成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
优势：可用性非常高，性能非常好。每份数据至少可在不同主机存一份拷贝，且冗余数据拷贝实时同步。但它的维护非常复杂，存在部分Bug，目前还不适合比较核心的线上系统，所以这个我不推荐。
二、DRBD磁盘网络镜像方案
优势：软件功能强大，数据可在底层快设备级别跨物理主机镜像，且可根据性能和可靠性要求配置不同级别的同步。IO操作保持顺序，可满足数据库对数据一致
性的苛刻要求。但非分布式文件系统环境无法支持镜像数据同时可见，性能和可靠性两者相互矛盾，无法适用于性能和可靠性要求都比较苛刻的环境，维护成本高于
MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推荐的可用于MySQL高可用方案之一，所以这个大家可根据实际环境来考虑是否部署。
三、MySQL Replication
在实际应用场景中，MySQL
Replication是使用最为广泛的一种提高系统扩展性的设计手段。众多的MySQL使用者通过Replication功能提升系统的扩展性后，通过
简单的增加价格低廉的硬件设备成倍
甚至成数量级地提高了原有系统的性能，是广大MySQL中低端使用者非常喜欢的功能之一，也是许多MySQL使用者选择MySQL最为重要的原因。
比较常规的MySQL Replication架构也有好几种，这里分别简单说明下
MySQL Replication架构一：常规复制架构--Master-slaves，是由一个Master复制到一个或多个Salve的架构模式，主要用于读压力大的应用数据库端廉价扩展解决方案，读写分离，Master主要负责写方面的压力。
MySQL Replication架构二：级联复制架构，即Master-Slaves-Slaves,这个也是为了防止Slaves的读压力过大，而配置一层二级 Slaves，很容易解决Master端因为附属slave太多而成为瓶劲的风险。
MySQL Replication架构三：Dual Master与级联复制结合架构，即Master-Master-Slaves，最大的好处是既可以避免主Master的写操作受到Slave集群的复制带来的影响，而且保证了主Master的单点故障。
以上就是比较常见的MySQL replication架构方案，大家可根据自己公司的具体环境来设计 ，Mysql 负载均衡可考虑用LVS或Haproxy来做，高可用HA软件我推荐Heartbeat。
MySQL
Replication的不足：如果Master主机硬件故障无法恢复，则可能造成部分未传送到slave端的数据丢失。所以大家应该根据自己目前的网络
规划，选择自己合理的Mysql架构方案，跟自己的MySQL
DBA和程序员多沟涌，多备份（备份我至少会做到本地和异地双备份），多测试，数据的事是最大的事，出不得半点差错
6. 如果有一个特别大的访问量，到数据库上，怎么做优化
DB设计：
永远为每张表设置一个ID ，并作为主键
创建索引，必要时用联合索引，并设计索引时避免有默认NULL值的列
DBIO
数据库做读写分离和主从同步,主库负责写入和更新操作,从库负责查询
SQL优化：
不鼓励使用like操作，不要在列上进行运算，不使用NOT IN和<>操，当只要一行数据时使用 LIMIT 1，在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引 ，避免 SELECT * 这种查询方法，用什么数据取什么数据
Java优化：
加缓存
7. 网站访问量大 怎样优化mysql数据库
网站访问量大，优化mysql数据库的方法：
1、创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
2、复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
3、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
4、使用短索引
对串行进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5、排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
6、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7、不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。
8. 怎样给访问量过大的mysql数据库减压
很多情况需要具体情况具体分析
一、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多时候我们发现，通过参数设置进行性能优化所带来的性能提升，可能并不如许多人想象的那样产生质的飞跃，除非是之前的设置存在严重不合理的情况。我们 不能将性能调优完全依托于通过DBA在数据库上线后进行的参数调整，而应该在系统设计和开发阶段就尽可能减少性能问题。
9. 读数据库，数据量太大，访问过程中，出现内存访问异常，该如何解决
数据量比较大的访问速度慢问题，就目前来说，我遇到的解决方法有一些，首先尽量不使用select *，因为数据库在进行查询时会把*对应的列进行解析，会使得数据库的访问速度变慢，查询时应该选择需要的列；另外在查询时需要在关键列上建立索引，索引是提高访问数据库速度的最重要的手段，一般访问速度慢的问题中，90%可以使用建立索引来解决，具体怎么建立索引还请楼主自己查看相关资料；再一个就是及时对表进行数据分析，分析过的表能够自己选择合适的索引，使得查询性能在一定程度上得到提高（但是数据库自己选择的执行路径也不一定都是正确的，这一点需要具体问题具体分析）。
10. 如果有一个特别大的访问量，到数据库上，怎么做优化
1、使用缓存技术如redis
2、数据表经常检查，更新，修复
3、优化sql语句，而别是查询语句
4、当只要一行数据时使用 LIMIT 1
5、为搜索字段建立索引，这样查询速度更快
6、在Join表的时候使用相当类型的例，并将其索引
7、避免 SELECT * 这种查询方法，用什么数据取什么数据，这属于sql优化
8、永远为每张表设置一个ID ，并作为主键
9、使用 ENUM 而不是 VARCHAR
10、从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议，PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据，并会给你一些有用的建议
11、尽可能的使用 NOT NULL